輝度変換

輝度変換#

**輝度変換（intensity transformation）**は画像の明るさに関する調整のこと。線形変換と非線形変換に大別される。

コントラスト調整（Contrast Adjustment）#

線形変換によって明るさを全体的に調整する方法。

明るさ調整

\[ I_{\text{output}}(x, y)=\alpha \cdot I_{\text {input }}(x, y)+\beta \]

  • \(I(x, y)\)：ピクセル\((x,y)\)の画素値

  • \(\alpha\) ：コントラスト係数（通常 1.0 が基準）

    • \(\alpha>1\) ：コントラストを高く

    • \(0<\alpha<1\) ：コントラストを低く

  • \(\beta\) ：明るさのオフセット（brightness）

上記はグレースケールの場合。RGB画像の場合は、R, G, B 各チャンネルに同じ調整を行う

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img_path = 'sample_images/cat2.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # OpenCVはBGRなのでRGBに変換

plt.imshow(img)
plt.title("Original Image")
plt.show()
../_images/1603e749c3bb3cb011f69100d9b5bc48c9cebae3e29578c8bf9a3fe2b9a053c1.png 
alpha = 1.5
beta = 50
bright_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)
plt.imshow(bright_img)
plt.title(f"Linear Transformed (α={alpha}, β={beta})")
plt.show()
../_images/db6abcc04e7c4e04819584e688692fbccac8931bc7d57bbb5f68ca622c07bf03.png

ヒストグラム平坦化#

画像の濃度分布を均等にし、コントラストを最大化する。

img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
equ_img = cv2.equalizeHist(img)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=[10, 3])
axes[0].imshow(img, cmap="gray")
axes[0].set_title("Original Image")

axes[1].imshow(equ_img, cmap="gray")
axes[1].set_title("Equalized Image")
fig.show()
../_images/dc868cea5ab7eafd7857f31c439a06a818e18c4e9e4fda8ecb064fedfc96b54c.png

適用的ヒストグラム平坦化（CLAHE）#

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）：局所的にコントラストを調整して細部も見やすくするequalizeHist

CLAHE は、局所的な領域ごとにヒストグラム均等化を行い、細部を見やすくする手法。

通常のヒストグラム均等化（cv2.equalizeHist()）では、画像全体の明暗分布を一律に広げるが、CLAHEは小さなブロックごとに処理する。

処理の流れ#

  1. 画像を小さな領域（タイル）に分割する

  2. 各タイルに対してヒストグラム均等化を行う

  3. コントラストが高すぎる領域には「クリップ制限」をかける（= CLAHE の “CL”）

  4. タイル間の境界を滑らかにするために補間（interpolation）を行う

参考#

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=[10, 3])
axes[0].imshow(equ_img, cmap="gray")
axes[0].set_title("Equalized Image")

# CLAHEオブジェクトを作成（clipLimit: コントラスト制限, tileGridSize: 分割数）
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
# CLAHEを適用
cl_img = clahe.apply(img)

axes[1].imshow(cl_img, cmap="gray")
axes[1].set_title("CLAHEed Image")
fig.show()
../_images/2e7560a7d0d7be27a0778eb1fb289fc594de7f7c164450a185a81788e8f27b40.png
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