Адаптивное выравнивание гистограммы - Adaptive histogram equalization

Адаптивное выравнивание гистограммы (AHE) это компьютер обработка изображений техника, используемая для улучшения контраст в изображениях. Он отличается от обычного выравнивание гистограммы в том смысле, что адаптивный метод вычисляет несколько гистограммы, каждый из которых соответствует отдельному участку изображения, и использует их для перераспределения значений яркости изображения. Поэтому он подходит для улучшения локального контраста и улучшения четкости краев в каждой области изображения.

Однако AHE имеет тенденцию к чрезмерному увеличению шум в относительно однородных областях изображения. Вариант адаптивного выравнивания гистограммы называется адаптивная коррекция гистограммы с ограничением контраста (CLAHE) предотвращает это, ограничивая усиление.

Мотивация и объяснение метода

При выравнивании обычной гистограммы используются те же преобразования, полученные 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. Вывод функций преобразования из гистограмм точно такой же, как и для обычных выравнивание гистограммы: Функция преобразования пропорциональна кумулятивная функция распределения (CDF) значений пикселей в окрестности.

AHE-neighbourhoods.svg

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. Эту проблему можно решить, увеличив изображение путем зеркального отражения линий и столбцов пикселей относительно границы изображения. Простое копирование линий пикселей на границе нецелесообразно, так как это приведет к появлению гистограммы окрестностей с большим пиком.

Свойства AHE

  • Размер области окрестности 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 окрестность 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 приводит к чрезмерному усилению небольшого количества шума AHE 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. Contrast Limited AHE (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 углу наклона окрестности кумулятивная функция распределения (CDF) и, следовательно, к значению гистограммы при этом значении пикселя. CLAHE ограничивает усиление, отсекая гистограмму до заранее определенного значения перед вычислением CDF. Это ограничивает наклон функции CDF и, следовательно, функции преобразования. Значение, при котором гистограмма отсекается, 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 клипов, а перераспределять ее поровну между всеми ячейками гистограммы.[3]

Clahe-redist.svg

В результате перераспределения некоторые ячейки снова превысят ограничение клипа (область, заштрихованная зеленым цветом на рисунке), в результате чего эффективный лимит клипа будет больше, чем предписанный лимит, а точное значение зависит от изображения. Если это нежелательно, процедуру перераспределения можно повторять рекурсивно до тех пор, пока избыток не станет незначительным.

Эффективное вычисление путем интерполяции

Адаптивное выравнивание гистограммы в его 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. (Обычный выбор - 64 плитки в 8 столбцах и 8 строках.[4]) Гистограмма, CDF и функция преобразования затем вычисляются для каждой плитки. 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 (заштрихованы синим цветом) являются билинейно интерполированный, пиксели, близкие к границе (закрашенные зеленым), линейно интерполированный, а пиксели около углов (закрашенные 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.

Clahe-tileinterpol.svg

Эта процедура значительно сокращает количество функций преобразования, которые необходимо вычислить, и требует лишь небольших дополнительных затрат на линейную интерполяцию.

Эффективные вычисления за счет постепенного обновления гистограммы

Альтернативой мозаике изображения является «сдвигать» прямоугольник по одному пикселю за раз и только постепенно обновлять гистограмму для каждого пикселя,[5] путем добавления новой строки пикселей и вычитания оставшейся строки. Авторы оригинала обозначили алгоритм SWAHE (скользящее окно адаптивного выравнивания гистограммы). Вычислительная сложность вычисления гистограммы при этом снижается с О(N²) к О(N) (с N = ширина в пикселях окружающего прямоугольника); и поскольку мозаики нет, последний шаг интерполяции не требуется.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Д. Дж. Кетчем, Р. В. Лоу и Дж. В. Вебер: Методы улучшения изображения для дисплеев в кабине. Tech. представитель, Hughes Aircraft. 1974 г.
  2. ^ Р. А. Хаммель: Улучшение изображения путем преобразования гистограммы. Компьютерная графика и обработка изображений 6 (1977) 184195.
  3. ^ а б c d С. М. Пайзер, Э. П. Амбурн, Дж. Д. Остин и др .: Адаптивное выравнивание гистограммы и его варианты. Компьютерное зрение, графика и обработка изображений 39 (1987) 355-368.
  4. ^ а б К. Зуйдервельд: Адаптивная коррекция гистограммы с ограниченной контрастностью. В: П. Хекберт: Самоцветы графики IV, Academic Press 1994, ISBN  0-12-336155-9
  5. ^ Т. Сунд и А. Мёйстад: Уравнивание адаптивной гистограммы через скользящее окно на внутриротовых рентгенограммах: влияние на качество диагностики. Dentomaxillofac Radiol. 2006 Май; 35 (3): 133-8.

внешняя ссылка