例: 等化
equalize
equalize関数を使用して、ヒストグラムの等化を行います。等化は高度なレベルマッピング手法であり、画像の特徴を際立たせたり、特定の表示デバイスをより効果的に使用したりすることができます。
この例の使用方法については、「画像処理の例について」を参照してください。
1. 画像を読み込んで次のヒストグラムをプロットします。
これは非常に暗い画像です。スペクトル範囲を広げて輝度を分布します。
2. CK の差分方程式によって累積ヒストグラムを定義します。
3. 累積ヒストグラムを線形化します。
4. 新しい画像のヒストグラムをプロットします。
5. 等化された画像の累積ヒストグラムをプロットします。
6. 元の画像と等化された画像を比較します。
 (arcs.bmp) |  (arcs_eq.bmp) |
等化された画像には、元の画像にはないディテールが含まれています。
上記の手法は次のような場合に使用できます。
• 画像の大部分をハイライトが占め、陰影が不足している。
• 画像で一部のダイナミックレンジしか使用されていない。たとえば、画像に大きなギャップがあり、使用されていない輝度があるなど。
等化された写真画像では、目や PC モニタの感度によっては、一部のハイライトや陰影が強調されすぎることがあります。レベルマッピングを行ってこの問題を解決できます。
尺度化またはクリップを行うことによっても、画像のダイナミックレンジを調整できます。これらの手法は、輝度のスペクトルが 0 から 255 の範囲より狭い画像に対してのみ使用できます。0 と 255 の輝度レベルが存在する場合にも等化を行えます。