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Lernen Histogrammausgleich | Bildverarbeitung mit OpenCV
Computer Vision Essentials

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Histogrammausgleich

Einfache Histogrammausgleichung

Die Histogrammausgleichung ist eine Technik zur Verbesserung des globalen Kontrasts eines Bildes. Dabei werden die Intensitätswerte so umverteilt, dass sie den gesamten möglichen Bereich abdecken (0 bis 255 bei 8-Bit-Bildern). Dies ist besonders nützlich für Bilder, die zu dunkel oder zu hell sind, da dadurch Merkmale durch die Angleichung des Histogramms der Pixelintensitäten besser sichtbar werden.

  • cv2.equalizeHist(image)

    • image: Eingabebild in Graustufen (muss einkanalig sein);

    • Gibt ein neues Bild mit verbessertem Kontrast zurück, indem das Histogramm gestreckt und abgeflacht wird.

Adaptive Histogrammausgleichung (CLAHE)

CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) ist eine erweiterte Version der Histogrammausgleichung, die auf kleinen Bereichen (Kacheln) des Bildes anstelle des gesamten Bildes arbeitet. Sie verbessert den lokalen Kontrast und verhindert eine Überverstärkung von Rauschen, indem der Histogrammkontrast innerhalb jeder Kachel begrenzt wird.

  • cv2.createCLAHE(...) erstellt ein CLAHE-Objekt mit:

    • clipLimit: Schwellenwert für die Kontrastbegrenzung (höherer Wert = mehr Kontrast);

    • tileGridSize: Größe des Rasters zur Unterteilung des Bildes in Kacheln (z. B. 8x8).

  • clahe.apply(image) wendet CLAHE auf das Eingabebild an.

Aufgabe

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Sie erhalten eine Variable image:

  • Wenden Sie eine einfache Histogramm-Equalisierung an und speichern Sie das Ergebnis in equalized;
  • Definieren Sie ein CLAHE-Klassenobjekt in der Variable clahe;
  • Wenden Sie die CLAHE-Histogramm-Equalisierung an und speichern Sie das Ergebnis in clahe_equalized (Parameterempfehlung: clipLimit=2.0 und tileGridSize=(8, 8)).

Lösung

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Die Histogrammausgleichung ist eine Technik zur Verbesserung des globalen Kontrasts eines Bildes. Dabei werden die Intensitätswerte so umverteilt, dass sie den gesamten möglichen Bereich abdecken (0 bis 255 bei 8-Bit-Bildern). Dies ist besonders nützlich für Bilder, die zu dunkel oder zu hell sind, da dadurch Merkmale durch die Angleichung des Histogramms der Pixelintensitäten besser sichtbar werden.

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Adaptive Histogrammausgleichung (CLAHE)

CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) ist eine erweiterte Version der Histogrammausgleichung, die auf kleinen Bereichen (Kacheln) des Bildes anstelle des gesamten Bildes arbeitet. Sie verbessert den lokalen Kontrast und verhindert eine Überverstärkung von Rauschen, indem der Histogrammkontrast innerhalb jeder Kachel begrenzt wird.

  • cv2.createCLAHE(...) erstellt ein CLAHE-Objekt mit:

    • clipLimit: Schwellenwert für die Kontrastbegrenzung (höherer Wert = mehr Kontrast);

    • tileGridSize: Größe des Rasters zur Unterteilung des Bildes in Kacheln (z. B. 8x8).

  • clahe.apply(image) wendet CLAHE auf das Eingabebild an.

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  • Wenden Sie eine einfache Histogramm-Equalisierung an und speichern Sie das Ergebnis in equalized;
  • Definieren Sie ein CLAHE-Klassenobjekt in der Variable clahe;
  • Wenden Sie die CLAHE-Histogramm-Equalisierung an und speichern Sie das Ergebnis in clahe_equalized (Parameterempfehlung: clipLimit=2.0 und tileGridSize=(8, 8)).

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