Know-how, előadás, képfeldolgozás alapműveletei
2.8. Hisztogram illesztés
Három fő módszer van a kép kontrasztjának növelésére:
- a hisztogram lineáris nyújtása (lineáris kontraszt),
- hisztogram normalizálás,
- a hisztogram igazítása (linearizálás vagy kiegyenlítés).
A lineáris nyújtás csökkenti az új intenzitásértékek hozzárendelését a kép minden egyes képpontjára. Ha az eredeti kép intenzitás tartományban változhat, akár majd meg kell lineárisan „nyúlik” a megadott tartomány, így az érték 0-ról 255 Elegendő számolni a régi értékeket az intenzitás az összes képpont képlet szerint, ahol az együtthatók csak számított a megrendelés hogy a határvonal 0-ra és 255-re változik.
A hisztogram normalizálása, ellentétben az előző módszerrel, biztosítja, hogy az intenzitás változásainak teljes tartománya ne nyúlik, hanem csak a leginkább informatív része. Az informatív rész a hisztogram csúcsok sorozataként értendő, azaz. amelyek gyakran megtalálhatók a képen. A ritka intenzitású babot a normalizációs folyamat során el kell dobni, majd a keletkező hisztogram szokásos lineáris nyújtását végezzük.
A hisztogramok összehangolása az egyik leggyakoribb módszer. A kiegyenlítés célja az, hogy minden fényességi szintnek ugyanolyan frekvenciája legyen, és a hisztogram egy egységes elosztási törvénynek felel meg. Tételezzük fel, hogy a képpont felbontású szürkeárnyalatos kép van megadva. A képpontok (a babok száma) kvantálási szintjeinek száma. Ezután minden fényerő átlagának képpontot kell hagynia. A matematika alapja két eloszlás összehasonlítása. Legyen olyan véletlenszerű változó, amely leírja a képpont intenzitásának változását a képekben, az eredeti képen lévő intenzitáseloszlás sűrűségét és a kívánt eloszlási sűrűséget. Meg kell találni az eloszlási sűrűség átalakulását, amely lehetővé teszi a kívánt sűrűség elérését:
Jelölje u a véletlen változók eloszlásának integrált törvényeit és. A valószínűségi egyenértékűség feltételéből következik. Az integrált terjesztési törvényt meghatározzuk:
Ezért megkapjuk ezt
Továbbra is megtudja, hogyan értékeljük az integrált forgalmazási törvényt. Ehhez először össze egy hisztogram az eredeti kép, a kapott hisztogram ezután normalizálunk értéke minden bin a képpontok számának. A tárolók értékei a sűrűségfüggvény hozzávetőleges értékének tekinthetők. Így az integrált eloszlásfüggvény értéke az alábbi alakzat összegeként jelenhet meg:
Az elkészített becslés felhasználható az új intenzitásértékek kiszámításához. Ne feledje, hogy a felsorolt hisztogram átalakítások nem csak a teljes képre, hanem az egyes részekre is alkalmazhatók.
Az OpenCV könyvtárban az equalizeHist függvény kerül végrehajtásra. amely növeli a kép kontrasztját a hisztogram igazításával [1. 7]. A prototípus funkciója az alábbiakban látható.
A funkció négy szakaszban működik:
- Eredeti kép src hisztogramjának kiszámítása. Vegye figyelembe, hogy az src egy 8 bites egycsatornás kép.
- A hisztogram normalizálása. Normalizálást úgy, hogy az egyes hisztogrammák értékét elosztja a képpontok teljes számával.
- Integrált hisztogram létrehozása.
- A dst (x, y) = H '(src (x, y)) pixelintenzitás új értékének meghatározása.
Ábra. 7.11. A hisztogram összehangolása