Égalisation d’histogramme un guide étape par étape (06)

Égalisation d'histogramme - guide étape par étape (06)

Égalisation de l’histogramme de l’image en détail

Image originale par Dan Fador de Pixabay (L'image en haut à gauche est l'image principale, et l'image en bas à gauche est la version en niveaux de gris de l'image. Les images à droite sont le résultat de l'égalisation de l'histogramme)

Motivation

L’histogramme est le processus de représentation visuelle de la distribution de fréquence avec un graphique en barres. En vision par ordinateur, un histogramme d’image est le processus de représentation de la fréquence des valeurs d’intensité avec un graphique en barres. Grâce à l’égalisation de l’histogramme d’image, nous pouvons facilement ajuster la distribution des valeurs de fréquence des intensités de l’image. En général, ce processus nous permet d’augmenter le contraste et la luminosité d’une image. Le processus est simple et facile à mettre en œuvre. Cet article traitera du processus complet d’égalisation de l’histogramme avec des exemples de code.

Table des matières

  1. Histogramme d'image
  2. Processus complet d'égalisation de l'histogramme
  3. Mise en œuvre étape par étape

Histogramme d’image

L’histogramme d’image est la représentation de la fréquence des valeurs d’intensité de l’image avec un graphique en barres. Dans la figure -1, j’ai montré une image d’exemple avec ses valeurs d’intensité dans un espace 2D.

Les valeurs vont de 0 à 7. Calculons la fréquence des valeurs.

Un histogramme d’image est une représentation simple de la fréquence par rapport à la valeur d’intensité avec un graphique en barres, comme le montre la figure-3.

Fig-3: Histogramme de l'image (Image de l'auteur)

Processus complet d’égalisation de l’histogramme

L’égalisation de l’histogramme est le processus de distribution uniforme de la fréquence des valeurs d’intensité de l’image à l’aide de certaines fonctions. Principalement, les fonctions sont la fonction de probabilité – PDF (fonction de densité de probabilité) et CDF (fonction de distribution cumulative).

  • PDF est calculé avec la fréquence d’une valeur d’intensité divisée par la fréquence totale.
  • CDF représente la probabilité d’une distribution de probabilité inférieure ou égale à une valeur particulière. Par exemple, la PDF de la valeur d’intensité 0 → 0.12, 1 → 0.24, 2 → 0.12, etc. Donc, le CDF pour 1 est 0.12+0.24 = 0.36, pour 2 c'est 0.36+ 0.12=0.48, et ainsi de suite. Le résultat complet est…

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