Égalisation d'histogramme

Nous avons déjà vu que le contraste peut être augmenté en utilisant l'étirement d'histogramme. Dans ce tutoriel, nous verrons comment l'égalisation d'histogramme peut être utilisée pour améliorer le contraste.

Avant d'effectuer l'égalisation d'histogramme, vous devez connaître deux concepts importants utilisés dans l'égalisation d'histogrammes. Ces deux concepts sont appelés PMF et CDF.

Ils sont abordés dans notre tutoriel de PMF et CDF. Veuillez les visiter afin de comprendre avec succès le concept d'égalisation d'histogramme.

Égalisation d'histogramme

L'égalisation de l'histogramme est utilisée pour améliorer le contraste. Il n'est pas nécessaire que le contraste augmente toujours dans ce cas. Dans certains cas, l'égalisation de l'histogramme peut être pire. Dans ce cas, le contraste est diminué.

Permet de démarrer l'égalisation de l'histogramme en prenant cette image ci-dessous comme une image simple.

Image

Histogramme de cette image

L'histogramme de cette image a été montré ci-dessous.

Nous allons maintenant y effectuer une égalisation de l'histogramme.

PMF

Nous devons d'abord calculer la PMF (fonction de masse de probabilité) de tous les pixels de cette image. Si vous ne savez pas comment calculer PMF, veuillez consulter notre tutoriel de calcul PMF.

CDF

Notre prochaine étape implique le calcul de CDF (fonction distributive cumulative). Encore une fois, si vous ne savez pas comment calculer CDF, veuillez visiter notre tutoriel de calcul CDF.

Calculer CDF en fonction des niveaux de gris

Considérons par exemple ceci, que le CDF calculé dans la deuxième étape ressemble à ceci.

Valeur du niveau de gris CDF
0 0,11
1 0,22
2 0,55
3 0,66
4 0,77
5 0,88
6 0,99
sept 1

Ensuite, dans cette étape, vous multiplierez la valeur CDF par (Niveaux de gris (moins) 1).

Considérant que nous avons une image de 3 bpp. Alors le nombre de niveaux que nous avons est 8. Et 1 soustrait 8 est 7. Donc nous multiplions CDF par 7. Voici ce que nous avons obtenu après multiplication.

Valeur du niveau de gris CDF CDF * (Niveaux-1)
0 0,11 0
1 0,22 1
2 0,55 3
3 0,66 4
4 0,77 5
5 0,88 6
6 0,99 6
sept 1 sept

Nous avons maintenant la dernière étape, dans laquelle nous devons mapper les nouvelles valeurs de niveau de gris en nombre de pixels.

Supposons que nos anciennes valeurs de niveaux de gris aient ce nombre de pixels.

Valeur du niveau de gris La fréquence
0 2
1 4
2 6
3 8
4 dix
5 12
6 14
sept 16

Maintenant, si nous mappons nos nouvelles valeurs à, alors c'est ce que nous avons.

Valeur du niveau de gris Nouvelle valeur de niveau de gris La fréquence
0 0 2
1 1 4
2 3 6
3 4 8
4 5 dix
5 6 12
6 6 14
sept sept 16

Maintenant, mappez ces nouvelles valeurs que vous êtes sur l'histogramme, et vous avez terminé.

Permet d'appliquer cette technique à notre image originale. Après l'application, nous avons obtenu l'image suivante et son histogramme suivant.

Image d'égalisation d'histogramme

Fonction distributive cumulative de cette image

Histogramme d'histogramme d'égalisation

Comparaison des histogrammes et des images

Conclusion

Comme vous pouvez le voir clairement sur les images, le nouveau contraste de l'image a été amélioré et son histogramme a également été égalisé. Il y a également une chose importante à noter ici que lors de l'égalisation de l'histogramme, la forme générale de l'histogramme change, alors que, comme dans l'étirement de l'histogramme, la forme générale de l'histogramme reste la même.