Нормализация (обработка изображений)

В обработке изображений , нормализация представляет собой процесс , который изменяет диапазон пиксельных значений интенсивности. Приложения включают фотографии с плохой контрастностью , например, из-за бликов. Нормализацию иногда называют растяжением контраста или растяжением гистограммы . В более общих областях обработки данных, таких как обработка цифровых сигналов , это называется расширением динамического диапазона . ^[1]

Целью расширения динамического диапазона в различных приложениях обычно является приведение изображения или другого типа сигнала в диапазон, более знакомый или нормальный для органов чувств, отсюда и термин «нормализация». Часто мотивация заключается в достижении согласованности в динамическом диапазоне для набора данных, сигналов или изображений, чтобы избежать умственного отвлечения или усталости. Например, газета будет стремиться к тому, чтобы все изображения в выпуске имели одинаковый диапазон оттенков серого .

Нормализация преобразует n-мерное изображение в градациях серого со значениями интенсивности в диапазоне (Min, Max) в новое изображение со значениями интенсивности в диапазоне (newMin, newMax). ${\ displaystyle I: \ {\ mathbb {X} \ substeq \ mathbb {R} ^ {n} \} \ rightarrow \ {{\ text {Min}}, .., {\ text {Max}} \}}$${\displaystyle I_{N}:\{\mathbb {X} \subseteq \mathbb {R} ^{n}\}\rightarrow \{{\text{newMin}},..,{\text{newMax}}\}}$

Линейная нормализация серой шкалы цифрового изображения выполняется в соответствии с формулой

${\displaystyle I_{N}=(I-{\text{Min}}){\frac {{\text{newMax}}-{\text{newMin}}}{{\text{Max}}-{\text{Min}}}}+{\text{newMin}}}$

Например, если диапазон яркости изображения составляет от 50 до 180, а желаемый диапазон - от 0 до 255, процесс влечет за собой вычитание 50 из интенсивности каждого пикселя, делая диапазон от 0 до 130. Затем интенсивность каждого пикселя умножается на 255/130 , делая диапазон от 0 до 255.

Нормализация также может быть нелинейной, это происходит, когда нет линейной зависимости между и . Примером нелинейной нормализации является ситуация, когда нормализация следует сигмовидной функции , в этом случае нормализованное изображение вычисляется по формуле${\displaystyle I}$${\displaystyle I_{N}}$

${\displaystyle I_{N}=({\text{newMax}}-{\text{newMin}}){\frac {1}{1+e^{-{\frac {I-\beta }{\alpha }}}}}+{\text{newMin}}}$

Где определяет ширину диапазона входной интенсивности и определяет интенсивность, вокруг которой центрируется диапазон. ^[2]${\displaystyle \alpha }$${\displaystyle \beta }$

Автоматическая нормализация в программном обеспечении для обработки изображений обычно нормализуется до полного динамического диапазона системы счисления, указанного в формате файла изображения.

См. Также [ править ]

• Нормализация звука, аналоговое аудио
• Выравнивание гистограммы

Ссылки [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

• Контрастная растяжка