村上研究室 画像処理
まず、画像をきれいにするためには、まず処理しようとする画像の濃度値がどのようになっているかを知る必要があります。それが分かってないと、どう変換して改良したらいいか分かりませんからね。 濃度値の分布がどのようになっているか知るための方法として、濃度ヒストグラム (単に、ヒストグラムともいう)があります。濃度ヒストグラムとは、各濃度値に対し 画像全体で同じ濃度値を持つ濃度値の画素数を求め、グラフ化したものです。簡単に いえば、濃度値0の画素は、何個で、濃度値1の画素は、何個で......と数えて、棒グラフにして表したものです。 ちなみに、図.4の画像の濃度ヒストグラムは、図.5のようになります。
histgram equalization (glayscale)
階調イコライゼーション(ヒストグラム均一化) イコライゼーション処理（ヒストグラム均一化処理）は、ヒストグラムの累積度数(輝度値０から画素数を累積したもの)のグラフの傾きが一定になるように変換する処理です。こうすることによって、コントラストが悪かったり、明るさが偏っている画像の全体的なバランスを改善することが可能になります。 具体的には、以下のような計算式で変換を行います。 w = INT( ( v(u) - vmin ) x ( L - 1 ) / ( 1 - vmin ) ) ここで、 w: 変換後の画素値、 v(u): 変換前画素値uに対する累積度数÷画面の総画素数 vmin: v(u)の最小値 L: 階調数(256) INT(): 整数化関数 標準画像 couple (輝度成分) に対してイコライゼーション処理を行った結果の画像と、その変換前後のヒストグラムを以下に示します。ヒスト
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