Вирівнювання Гістограми
Проста гістограмна еквалізація
Гістограмна еквалізація — це метод, який використовується для підвищення глобального контрасту зображення. Вона працює шляхом перерозподілу значень інтенсивності так, щоб вони охоплювали весь можливий діапазон (від 0 до 255 у 8-бітних зображеннях). Це особливо корисно для зображень, які занадто темні або занадто яскраві, оскільки робить ознаки більш помітними шляхом вирівнювання гістограми інтенсивностей пікселів.
equalized = cv2.equalizeHist(image)
cv2.equalizeHist(image)image: вхідне зображення у відтінках сірого (має бути одноканальним);- Повертає нове зображення з покращеним контрастом шляхом розтягування та вирівнювання гістограми.
Цей метод є глобальним — він підвищує контрастність всього зображення рівномірно, що може призвести до надмірного підсилення в окремих областях і втрати деталей в інших.
Адаптивне вирівнювання гістограми (CLAHE)
CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) — це вдосконалена версія вирівнювання гістограми, яка працює з невеликими ділянками (тайлами) зображення, а не з усім зображенням. Вона підсилює локальний контраст і запобігає надмірному підсиленню шуму, обмежуючи контраст гістограми в межах кожного тайла.
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
clahe_equalized = clahe.apply(image)
cv2.createCLAHE(...)створює об'єкт CLAHE з такими параметрами:clipLimit: поріг для обмеження контрасту (більше значення = вищий контраст);tileGridSize: розмір сітки для поділу зображення на тайли (наприклад, 8x8).
clahe.apply(image)застосовує CLAHE до вхідного зображення.
CLAHE є особливо ефективним для зображень з різними умовами освітлення або коли важливо зберегти локальні деталі, наприклад, у медичній візуалізації чи при зйомці в умовах низької освітленості.
Swipe to start coding
Вам надано змінну image:
- Застосуйте просту гістограмну рівномірність та збережіть результат у
equalized; - Створіть об'єкт класу CLAHE у змінній
clahe; - Застосуйте гістограмну рівномірність CLAHE та збережіть результат у
clahe_equalized(рекомендовані параметри:clipLimit=2.0таtileGridSize=(8, 8)).
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Вирівнювання Гістограми
Свайпніть щоб показати меню
Проста гістограмна еквалізація
Гістограмна еквалізація — це метод, який використовується для підвищення глобального контрасту зображення. Вона працює шляхом перерозподілу значень інтенсивності так, щоб вони охоплювали весь можливий діапазон (від 0 до 255 у 8-бітних зображеннях). Це особливо корисно для зображень, які занадто темні або занадто яскраві, оскільки робить ознаки більш помітними шляхом вирівнювання гістограми інтенсивностей пікселів.
equalized = cv2.equalizeHist(image)
cv2.equalizeHist(image)image: вхідне зображення у відтінках сірого (має бути одноканальним);- Повертає нове зображення з покращеним контрастом шляхом розтягування та вирівнювання гістограми.
Цей метод є глобальним — він підвищує контрастність всього зображення рівномірно, що може призвести до надмірного підсилення в окремих областях і втрати деталей в інших.
Адаптивне вирівнювання гістограми (CLAHE)
CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) — це вдосконалена версія вирівнювання гістограми, яка працює з невеликими ділянками (тайлами) зображення, а не з усім зображенням. Вона підсилює локальний контраст і запобігає надмірному підсиленню шуму, обмежуючи контраст гістограми в межах кожного тайла.
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
clahe_equalized = clahe.apply(image)
cv2.createCLAHE(...)створює об'єкт CLAHE з такими параметрами:clipLimit: поріг для обмеження контрасту (більше значення = вищий контраст);tileGridSize: розмір сітки для поділу зображення на тайли (наприклад, 8x8).
clahe.apply(image)застосовує CLAHE до вхідного зображення.
CLAHE є особливо ефективним для зображень з різними умовами освітлення або коли важливо зберегти локальні деталі, наприклад, у медичній візуалізації чи при зйомці в умовах низької освітленості.
Swipe to start coding
Вам надано змінну image:
- Застосуйте просту гістограмну рівномірність та збережіть результат у
equalized; - Створіть об'єкт класу CLAHE у змінній
clahe; - Застосуйте гістограмну рівномірність CLAHE та збережіть результат у
clahe_equalized(рекомендовані параметри:clipLimit=2.0таtileGridSize=(8, 8)).
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
