En el procesamiento de imágenes, debido a la mala calidad de la imagen adquirida, es necesario mejorar la calidad de la imagen a través de la mejora del contraste. El problema principal es resolver el problema del bajo contraste causado por el pequeño rango de escala de grises de la imagen. La función es hacer que la escala de grises de la imagen se amplíe para que la imagen sea más clara. Los principales métodos de mejora del contraste incluyen transformación lineal, normalización de histograma, transformación gamma, ecualización de histograma global, ecualización de histograma adaptable con contraste limitado, etc.
Cómo juzgar el contraste de la imagen
A. La relación entre el brillo máximo y el brillo mínimo.
El contraste de una imagen se refiere a la medida de los diferentes niveles de brillo entre el blanco más brillante y el negro más oscuro en las áreas claras y oscuras de una imagen, es decir, el tamaño del contraste de grises de una imagen, es decir, la proporción de el brillo máximo al brillo mínimo de la imagen, y el contraste se define como:
Entre ellos, I_max e I_min son el brillo máximo y el brillo mínimo en la imagen. Cuanto mayor sea el contraste, más clara y llamativa será la imagen, y más vívidos los colores, mientras que cuanto menor sea el contraste, toda la imagen será gris.
B. Juzgar la proporción de píxeles de bajo brillo en toda la imagen
Método de mejora de contraste
1. Transformación lineal
La fórmula de la ecuación lineal es y = a*x+b. Para mejorar el brillo de la imagen, x e y son matrices bidimensionales en este momento, y el rango de niveles de gris de la imagen en la imagen original se ajusta mediante el coeficiente a (refiriéndose a The rango después de convertir la imagen a una imagen en escala de grises [valor de gris mínimo, valor de gris máximo])
- Cuando 0<a<1, la orientación del nivel de gris de la imagen se reduce, y cuando a>0, el rango de nivel de gris de la imagen se expande.
- Cuando b>0, el brillo aumenta y cuando b<0, el brillo disminuye.
2. Normalización de histograma
Para la transformación lineal, los coeficientes a y b deben establecerse por sí mismos. El coeficiente de normalización del histograma es fijo y el rango de valores de píxeles de la imagen original generalmente se asigna al rango [0, 255]. Suponiendo que el rango de distribución del valor de píxel de la imagen original es [min, max], entonces el rango después del mapeo es [0, 255], el coeficiente correspondiente a = (255 - 0) / (max - min), coeficiente b = 0, la fórmula de cálculo de la siguiente manera:
3. Ecualización de histograma global
El propósito de la ecualización del histograma es redistribuir el número de píxeles de cada valor de píxel de la imagen original a los valores de 256 píxeles de [0, 255], de modo que el número de píxeles correspondiente a cada valor de píxel sea aproximadamente igual, que es Después de la reasignación, la cantidad de píxeles correspondientes a cada valor de píxel de 0-255 es aproximadamente (filas * columnas / 256)
4. Contraste de ecualización de histograma adaptativo limitado
La ecualización de histograma en el método de ecualización de histograma global es global, y el efecto no es muy bueno cuando el área local de la imagen es demasiado brillante o demasiado oscura; además, la ecualización de histograma global puede aumentar el ruido de fondo de la imagen . En comparación con la ecualización de histograma global, la ecualización de histograma adaptable divide la imagen en pequeños bloques que no se superponen, realiza la ecualización de histograma en cada bloque pequeño y utiliza información local para resolver problemas globales. Sin embargo, si hay ruido en el bloque pequeño, tendrá un gran impacto y debe suprimirse limitando el contraste, lo que resuelve el problema de la mejora del ruido de fondo. La combinación de estos dos métodos es la Ecualización de Histograma Adaptativo de Contraste Restringido - CLAHE.
El proceso del algoritmo CLAHE tiene principalmente los siguientes pasos:
- Preprocesamiento, como relleno de bloques de imágenes, etc.;
- Para cada procesamiento de bloque, calcule la relación de mapeo y use el límite de contraste al calcular la relación de mapeo;
- Utilice un método de interpolación para obtener la imagen mejorada final;
Trate de usar la ecualización de histograma adaptativo de contraste limitado-CLAHE en la escena de video para mejorar el contraste y la claridad del video. El lado izquierdo es el video original y el lado derecho es el video con contraste mejorado. Los resultados son los siguientes :
