Адаптивное выравнивание гистограмм (AHE) - это метод компьютерной обработки изображений , используемый для улучшения контрастности изображений. Он отличается от обычного выравнивания гистограмм тем, что адаптивный метод вычисляет несколько гистограмм , каждая из которых соответствует отдельному участку изображения, и использует их для перераспределения значений яркости изображения. Поэтому он подходит для улучшения локального контраста и усиления четкости краев в каждой области изображения.
Однако AHE имеет тенденцию чрезмерно усиливать шум в относительно однородных областях изображения. Вариант адаптивного выравнивания гистограммы, называемый адаптивным выравниванием гистограммы с ограничением контраста (CLAHE), предотвращает это, ограничивая усиление.
Мотивация и объяснение метода
При выравнивании обычной гистограммы используется то же преобразование, полученное из гистограммы изображения для преобразования всех пикселей. Это хорошо работает, когда распределение значений пикселей одинаково по всему изображению. Однако, когда изображение содержит области, которые значительно светлее или темнее, чем большая часть изображения, контраст в этих областях не будет в достаточной степени увеличен.
Адаптивное выравнивание гистограммы (AHE) улучшает это, преобразовывая каждый пиксель с помощью функции преобразования, полученной из области окрестности. Впервые он был разработан для использования в дисплеях кабины самолетов. [1] цитируется в [2] В простейшей форме каждый пиксель преобразуется на основе гистограммы квадрата, окружающего пиксель, как показано на рисунке ниже. Получение функций преобразования из гистограмм точно такое же, как и для обычного выравнивания гистограмм : функция преобразования пропорциональна кумулятивной функции распределения (CDF) значений пикселей в окрестности.
Пиксели, расположенные рядом с границей изображения, требуют особой обработки, поскольку их окрестности не будут полностью находиться внутри изображения. Это относится, например, к пикселям слева или над синим пикселем на рисунке. Это может быть решено путем расширения изображения путем зеркального отражения линий и столбцов пикселей по отношению к границе изображения. Простое копирование линий пикселей на границе нецелесообразно, так как это приведет к появлению гистограммы окрестностей с большим пиком.
Свойства AHE
- Размер области соседства является параметром метода. Он представляет собой характерный масштаб длины: контраст в меньших масштабах усиливается, а контраст в больших масштабах уменьшается.
- Из-за природы выравнивания гистограммы результирующее значение пикселя при AHE пропорционально его рангу среди пикселей в его окрестности. Это позволяет эффективно реализовать на специализированном оборудовании, которое может сравнивать центральный пиксель со всеми другими пикселями в окрестности. [3] Ненормализованное значение результата можно вычислить, добавив 2 для каждого пикселя с меньшим значением, чем центральный пиксель, и прибавив 1 для каждого пикселя с равным значением.
- Когда область изображения, содержащая окрестности пикселя, довольно однородна по интенсивности, ее гистограмма будет иметь сильный пик, и функция преобразования отобразит узкий диапазон значений пикселей на весь диапазон результирующего изображения. Это заставляет AHE чрезмерно усиливать небольшие количества шума в в основном однородных областях изображения. [4]
Contrast Limited AHE
Обычная АЭХ имеет тенденцию к завышению контрастности в областях изображения, близких к постоянным, поскольку гистограмма в таких областях сильно концентрирована. В результате AHE может вызвать усиление шума в областях, близких к постоянным. AHE с ограничением контраста (CLAHE) - это вариант адаптивного выравнивания гистограммы, в котором усиление контраста ограничено, чтобы уменьшить эту проблему усиления шума. [3]
В CLAHE усиление контраста вблизи заданного значения пикселя задается наклоном функции преобразования. Это пропорционально наклону кумулятивной функции распределения окрестностей (CDF) и, следовательно, значению гистограммы при этом значении пикселя. CLAHE ограничивает усиление путем отсечения гистограммы до предварительно определенного значения перед вычислением CDF. Это ограничивает наклон функции CDF и, следовательно, функции преобразования. Значение, при котором гистограмма обрезается, так называемый предел отсечения, зависит от нормализации гистограммы и, следовательно, от размера области соседства. Общие значения ограничивают результирующее усиление от 3 до 4.
Выгодно не отбрасывать ту часть гистограммы, которая превышает предел отсечения, а перераспределять ее поровну между всеми ячейками гистограммы. [3]
В результате перераспределения некоторые ячейки снова превысят предел клипа (область, заштрихованная зеленым на рисунке), в результате чего эффективный предел клипа будет больше, чем предписанный предел, и точное значение которого зависит от изображения. Если это нежелательно, процедуру перераспределения можно повторять рекурсивно, пока избыток не станет незначительным.
Эффективное вычисление путем интерполяции
Адаптивное выравнивание гистограммы в ее простой форме, представленной выше, как с ограничением контраста, так и без него, требует вычисления другой гистограммы окрестностей и функции преобразования для каждого пикселя изображения. Это делает метод очень дорогим в вычислительном отношении.
Интерполяция позволяет значительно повысить эффективность без ущерба для качества результата. [3] Изображение разделено на прямоугольные плитки одинакового размера, как показано в правой части рисунка ниже. ( Обычно используется 64 плитки в 8 столбцах и 8 строк. [4] ) Затем для каждой плитки вычисляются гистограмма, функция CDF и функция преобразования. Функции преобразования подходят для центральных пикселей плитки, черных квадратов в левой части рисунка. Все остальные пиксели преобразуются с помощью до четырех функций преобразования плиток с ближайшими к ним центральными пикселями, и им присваиваются интерполированные значения. Пиксели в основной части изображения (заштрихованные синим) интерполируются билинейно , пиксели, близкие к границе (заштрихованные зеленым), линейно интерполируются , а пиксели возле углов (заштрихованные красным) преобразуются с помощью функции преобразования угловой плитки. Коэффициенты интерполяции отражают расположение пикселей между ближайшими центральными пикселями плитки, так что результат будет непрерывным по мере приближения пикселя к центру плитки.
Эта процедура значительно сокращает количество функций преобразования, которые необходимо вычислить, и требует лишь небольших дополнительных затрат на линейную интерполяцию.
Эффективное вычисление за счет инкрементального обновления гистограммы
Альтернативой мозаике изображения является «сдвигать» прямоугольник по одному пикселю за раз и только постепенно обновлять гистограмму для каждого пикселя [5] , добавляя новую строку пикселей и вычитая строку, оставшуюся позади. Авторы оригинала обозначили алгоритм SWAHE (скользящее окно адаптивного выравнивания гистограммы). Вычислительная сложность вычисления гистограммы затем снижается с O ( N² ) до O ( N ) (где N = ширина окружающего прямоугольника в пикселях); и поскольку мозаики нет, последний шаг интерполяции не требуется.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ DJ Ketcham, RW Lowe & JW Weber: Методы улучшения изображения для дисплеев в кабине . Tech. представитель, Hughes Aircraft. 1974 г.
- ^ Р. А. Хаммел: Улучшение изображения преобразованием гистограммы . Компьютерная графика и обработка изображений 6 (1977) 184195.
- ^ a b c d С. М. Пайзер, Э. П. Амбурн, Дж. Д. Остин и др.: Адаптивное выравнивание гистограммы и его вариации . Компьютерное зрение, графика и обработка изображений 39 (1987) 355-368.
- ^ a b K. Zuiderveld: Контрастное ограниченное адаптивное выравнивание гистограммы . В: P. Heckbert: Graphics Gems IV , Academic Press 1994, ISBN 0-12-336155-9
- ^ T. Sund & A. Møystad: Уравнивание адаптивной гистограммы скользящего окна внутриротовых рентгенограмм: влияние на качество диагностики . Dentomaxillofac Radiol. 2006 Май; 35 (3): 133-8.
Внешние ссылки
- Учебное пособие по использованию CLAHE с OpenCV
- Примеры изображений, демонстрирующих эффект CLAHE в Институте молекулярной клеточной биологии и генетики им. Макса Планка.
- Учебник по CLAHE
- Пример реализации CLAHE в ANSI C Карелом Зудервельдом, одним из авторов оригинальной статьи CLAHE.