ヒストグラム 平坦 化 - 画像濃度変換処理

処理は複雑であるが、カラー写真では不自然になる。

parseInt args[2] ; if T1testf. これもイメージ的な図ですが、部分的に平均すると、頻度値がほぼ一定していることが分かります。

html — ＼助けよや／ yoya PIL の Equalize ヒストグラム平坦化 Python で画像処理によく使われる PIL Pillow だと ImageOps で処理出来ます。

上図のように入力の最大値をmax、最小値をmin とする。

このピクセルにおいては、R、G、B各成分は同じです。

Ymin、Ymax を求める。

gif" で,できます。

ヒストグラムの補正 原画像のヒストグラムをとり、これを補正してから、画像を表示すると、コントラストが改善された画像が得られます。

とする。

hist. ヒストグラムとは ヒストグラム（Histogram）とは分布図のことで、レタッチソフトなどに用いられるヒストグラムは、横軸に左から0～255のレベルを示し、縦軸にはLuminosity（輝度）、RGB（R、G、Bの平均）、R、G、Bを切り替えて表示します。

createCLAHE : CLAHEオブジェクトの生成 関連記事 環境• だいぶ偏ってますね。

さて、この作業を経て得られる画像は次である。

画面には表示しない。

pgm （例、入力画像の名前以外なら何でもよい） Gimpで新しい画像を確認し、また、 Gimpの輝度のヒストグラムで変換の前後でどのように変化したか見てみる。

4 で、仕上がりの明るさを調整する。

具体的には、原画像の任意のレベルを dとしたとき、補正後のレベル d1は、下の式で表わされます。

全体的に明るくなり様子がよくわかります。

今回からは、レポートは 、wordで作成したものをpdfでメールに添付して提出してください。