Улучшение полутоновых изображений

Используя настройки по умолчанию, сравните эффективность следующих трех методов:

Считайте полутоновое изображение в рабочую область. Улучшите изображение с помощью трех методов контрастной регулировки.

pout = imread('pout.tif');
pout_imadjust = imadjust(pout);
pout_histeq = histeq(pout);
pout_adapthisteq = adapthisteq(pout);

Отобразите оригинальное изображение и три скорректированные по контрасту изображения в виде монтажа.

montage({pout,pout_imadjust,pout_histeq,pout_adapthisteq},'Size',[1 4])
title("Original Image and Enhanced Images using imadjust, histeq, and adapthisteq")

Прочтите второе полутоновое изображение в рабочую область и улучшите изображение с помощью трех методов контрастной регулировки.

tire = imread('tire.tif');
tire_imadjust = imadjust(tire);
tire_histeq = histeq(tire);
tire_adapthisteq = adapthisteq(tire);

Отобразите оригинальное изображение и три скорректированные по контрасту изображения в виде монтажа.

montage({tire,tire_imadjust,tire_histeq,tire_adapthisteq},'Size',[1 4])
title("Original Image and Enhanced Images using imadjust, histeq, and adapthisteq")

Заметьте, что imadjust мало влиял на изображение шины, но это вызвало резкое изменение в случае поута. Построение графиков гистограмм pout.tif и tire.tif показывает, что большинство пикселей в первом изображении сосредоточены в центре гистограммы, в то время как в случае tire.tifзначения уже распределены между минимумом 0 и максимумом 255, таким образом предотвращая imadjust от эффективного в регулировании контрастности изображения.

figure
subplot(1,2,1)
imhist(pout)
title('Histogram of pout.tif')
subplot(1,2,2)
imhist(tire)
title('Histogram of tire.tif');

Гистограмма эквализации, с другой стороны, существенно изменяет оба изображения. Многие из ранее скрытых функций являются открытыми, особенно частицы мусора на шине. К сожалению, в то же время увеличение избыточно насыщает несколько областей обоих изображений. Заметьте, как помылся центр шины, часть лица ребенка и пиджак.

Концентрируясь на изображении шины, было бы предпочтительно, чтобы центр колеса держался примерно на той же яркости, увеличивая при этом контрастность в других областях изображения. В порядок, чтобы это произошло, другое преобразование должно быть применено к различным фрагментам изображения. Метод Эквализации адаптивной гистограммы с ограниченной контрастностью, реализованный в adapthisteq, может достичь этого. Алгоритм анализирует фрагменты изображения и вычисляет соответствующие преобразования. Может быть также установлен предел уровня усиления контрастности, таким образом предотвращая избыточное насыщение, вызванное основным методом эквализации histeq. Это самый сложный метод в этом примере.

Улучшение цветных изображений

Улучшение контрастности цветных изображений обычно осуществляется путем преобразования изображения в цветовое пространство, которое имеет светимость изображения в качестве одного из его компонентов, таких как цветовое пространство L * a * b *. Корректировка контраста выполняется только на слое светимости 'L *', и затем изображение преобразуется назад в цветовое пространство RGB. Манипуляция светимостью влияет на интенсивность пикселей, сохраняя при этом исходные цвета.

Чтение изображения в рабочую область. The 'shadow.tif' изображение является индексированным изображением, поэтому преобразуйте изображение в изображение truecolor (RGB). Затем преобразуйте изображение из цветового пространства RGB в цветовое пространство L * a * b *.

[X,map] = imread('shadow.tif');
shadow = ind2rgb(X,map); 
shadow_lab = rgb2lab(shadow);

Значения диапазона светимости варьируются от 0 до 100. Масштабируйте значения в область значений [0 1], который является ожидаемой областью значений изображений с типом данных double.

max_luminosity = 100;
L = shadow_lab(:,:,1)/max_luminosity;

Выполните три типа регулировки контраста в канале светимости и оставьте каналы a * и b * неизменными. Преобразуйте изображения обратно в цветовое пространство RGB.

shadow_imadjust = shadow_lab;
shadow_imadjust(:,:,1) = imadjust(L)*max_luminosity;
shadow_imadjust = lab2rgb(shadow_imadjust);

shadow_histeq = shadow_lab;
shadow_histeq(:,:,1) = histeq(L)*max_luminosity;
shadow_histeq = lab2rgb(shadow_histeq);

shadow_adapthisteq = shadow_lab;
shadow_adapthisteq(:,:,1) = adapthisteq(L)*max_luminosity;
shadow_adapthisteq = lab2rgb(shadow_adapthisteq);

Отобразите оригинальное изображение и три скорректированные по контрасту изображения в виде монтажа.

figure
montage({shadow,shadow_imadjust,shadow_histeq,shadow_adapthisteq},'Size',[1 4])
title("Original Image and Enhanced Images using imadjust, histeq, and adapthisteq")