Equalização de Histograma
Equalização de Histograma Simples
A equalização de histograma é uma técnica utilizada para realçar o contraste global de uma imagem. Ela funciona redistribuindo os valores de intensidade para que abranjam toda a faixa possível (0 a 255 em imagens de 8 bits). Isso é especialmente útil para imagens muito escuras ou muito claras, pois torna os detalhes mais visíveis ao equalizar o histograma das intensidades dos pixels.
equalized = cv2.equalizeHist(image)
cv2.equalizeHist(image)image: imagem de entrada em tons de cinza (deve ser de canal único);- Retorna uma nova imagem com contraste aprimorado ao expandir e nivelar o histograma.
Este método é global - ele realça o contraste de toda a imagem de forma uniforme, o que pode levar a um excesso de realce em algumas áreas e à perda de detalhes em outras.
Equalização de Histograma Adaptativa (CLAHE)
CLAHE (Equalização de Histograma Adaptativa com Limite de Contraste) é uma versão avançada da equalização de histograma que opera em pequenas regiões (blocos) da imagem ao invés da imagem inteira. Ela melhora o contraste local e evita a amplificação excessiva de ruído ao limitar o contraste do histograma dentro de cada bloco.
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
clahe_equalized = clahe.apply(image)
cv2.createCLAHE(...)cria um objeto CLAHE com:clipLimit: limite para restrição de contraste (valor maior = mais contraste);tileGridSize: tamanho da grade para dividir a imagem em blocos (por exemplo, 8x8).
clahe.apply(image)aplica o CLAHE à imagem de entrada.
CLAHE é especialmente eficaz em imagens com condições de iluminação variadas ou onde a preservação de detalhes locais é importante, como em imagens médicas ou fotografia em baixa luminosidade.
Swipe to start coding
Você recebe uma variável image:
- Aplique a equalização de histograma simples e armazene em
equalized; - Defina o objeto da classe CLAHE na variável
clahe; - Aplique a equalização de histograma CLAHE e armazene em
clahe_equalized(parâmetros recomendados:clipLimit=2.0etileGridSize=(8, 8)).
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What are the main differences between standard histogram equalization and CLAHE?
When should I use CLAHE instead of regular histogram equalization?
Can you explain how the clipLimit and tileGridSize parameters affect the result?
Awesome!
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Equalização de Histograma Simples
A equalização de histograma é uma técnica utilizada para realçar o contraste global de uma imagem. Ela funciona redistribuindo os valores de intensidade para que abranjam toda a faixa possível (0 a 255 em imagens de 8 bits). Isso é especialmente útil para imagens muito escuras ou muito claras, pois torna os detalhes mais visíveis ao equalizar o histograma das intensidades dos pixels.
equalized = cv2.equalizeHist(image)
cv2.equalizeHist(image)image: imagem de entrada em tons de cinza (deve ser de canal único);- Retorna uma nova imagem com contraste aprimorado ao expandir e nivelar o histograma.
Este método é global - ele realça o contraste de toda a imagem de forma uniforme, o que pode levar a um excesso de realce em algumas áreas e à perda de detalhes em outras.
Equalização de Histograma Adaptativa (CLAHE)
CLAHE (Equalização de Histograma Adaptativa com Limite de Contraste) é uma versão avançada da equalização de histograma que opera em pequenas regiões (blocos) da imagem ao invés da imagem inteira. Ela melhora o contraste local e evita a amplificação excessiva de ruído ao limitar o contraste do histograma dentro de cada bloco.
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
clahe_equalized = clahe.apply(image)
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