PIL でカラー画像を Equalize(ヒストグラム平坦化)する時の注意
Equalize(ヒストグラム平坦化) みんな大好き、ヒストグラム平坦化。 輝度ヒストグラムの偏りを減らす事で視認性を向上させる代表的なアルゴリズムです。 例えば、暗い方に色の輝度が偏っている画像があるとします。 % echo "P2 3 3 31 \ 31 7 6 \ 5 4 3 \ 2 1 0 " | convert - -sample 300x300 3x3.png % convert 3x3.png -equalize 3x3eq.png 以下のように輝度の階調を均すと、見た目潰れかかっている階調が改善する傾向にあります。 (ヒストグラムは横軸が輝度、縦軸は該当輝度のカウント数を最大値で正規化) 実験画像(3x3.png) ヒストグラム平坦化(3x3eq.png) 画像認識の前処理でよく使われます。(お世話になっております！) サンプルデモを作ってみたので、とりあえず画像ファイルを
【画像処理】暗視カメラ出来たかも♬ - Qiita
前回は明度自動調整をやってみて、一応の成果はあったが、提供されているアプリに比べるとどうも得られる画像が負けていた。 ということで、今回は少し中身に踏み込んで改善したので記事にしておく。 まず、最終的に自動的に得られるようになった画像を貼っておく。 前回の画像 元画像 やったこと ・改善の目安をつける--暗い画像とは ・gamma調整画像とは ・いろいろな空間で明るい画像と暗い画像のヒストグラムを書いてみる ・equalizeHistを使う ・ヒストグラムを外挿・補間する ・改善の目安をつける--暗い画像とは 画像の暗さはそもそも照明と反射率と感度の関係で決まっている。 暗い画像は、そのどれかが通常より減少している。 そう考えると、これは適当な処理を施せば完全復元が可能なように思える。 もともと画像は、三原色で記述できる。しかし、暗さはその三原色だけでは表現できない。つまり、暗さの原因は色
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