ヒストグラム均等化:ステップバイステップのガイドライン(06)

ヒストグラム均等化:ガイドライン(06)

画像のヒストグラム均等化の詳細

PixabayのDan Fadorによる元画像(左上の画像がメイン画像で、左下の画像がグレースケールバージョンの画像です。右側の画像はヒストグラム均等化の結果です。)

動機

ヒストグラムは、度数分布の視覚的表現のプロセスです。コンピュータビジョンでは、画像のヒストグラムは、度数値のバー表示による強度値の頻度の表現のプロセスです。画像のヒストグラム均等化により、画像の強度値の頻度の分布を簡単に調整することができます。一般的に、このプロセスは画像のコントラストと明るさを向上させるのに役立ちます。この記事では、ヒストグラム均等化の完全なプロセスとコーディングの例について説明します。

目次

  1. 画像のヒストグラム
  2. ヒストグラム均等化の完全なプロセス
  3. ステップバイステップの実装

画像のヒストグラム

画像のヒストグラムは、強度値の頻度をバー表示で表現したものです。図-1では、強度値が2D空間で表現されたサンプル画像を示しています。

値の範囲は0から7までです。値の頻度を計算してみましょう。

画像のヒストグラムは、バー表示で強度値の頻度を強度値に対する頻度で表現したものです。図-3に示すように、単純な表現です。

図-3:画像のヒストグラム(著者の画像)

ヒストグラム均等化の完全なプロセス

ヒストグラム均等化は、いくつかの関数を使って画像の強度値の頻度を均等に分布させるプロセスです。主に使用される関数は確率関数(PDF(確率密度関数)とCDF(累積分布関数))です。

  • PDFは、強度値の頻度を総頻度で割ったものです。
  • CDFは、特定の値以下の確率分布の確率を保持します。例えば、強度値のPDFが0 → 0.12、1 → 0.24、2 → 0.12などである場合、1のCDFは0.12+0.24=0.36、2のCDFは0.36+0.12=0.48などです。全体の結果は…

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