Ecualización de histograma
Ya hemos visto que el contraste se puede aumentar mediante el estiramiento del histograma. En este tutorial veremos cómo se puede utilizar la ecualización de histograma para mejorar el contraste.
Antes de realizar la ecualización de histogramas, debe conocer dos conceptos importantes utilizados en la ecualización de histogramas. Estos dos conceptos se conocen como PMF y CDF.
Se tratan en nuestro tutorial de PMF y CDF. Visítelos para comprender con éxito el concepto de ecualización de histograma.
Ecualización de histograma
La ecualización de histograma se utiliza para mejorar el contraste. No es necesario que el contraste siempre se incremente en esto. Puede haber algunos casos en los que la ecualización del histograma sea peor. En esos casos se reduce el contraste.
Comencemos la ecualización del histograma tomando esta imagen a continuación como una imagen simple.
Imagen
Histograma de esta imagen
El histograma de esta imagen se muestra a continuación.
Ahora le realizaremos una ecualización de histograma.
PMF
Primero tenemos que calcular la PMF (función de masa de probabilidad) de todos los píxeles de esta imagen. Si no sabe cómo calcular PMF, visite nuestro tutorial de cálculo de PMF.
CDF
Nuestro siguiente paso implica el cálculo de CDF (función distributiva acumulativa). Nuevamente, si no sabe cómo calcular CDF, visite nuestro tutorial de cálculo de CDF.
Calcule la CDF según los niveles de gris
Consideremos, por ejemplo, que la CDF calculada en el segundo paso se ve así.
Valor de nivel de gris | CDF |
---|---|
0 | 0,11 |
1 | 0,22 |
2 | 0,55 |
3 | 0,66 |
4 | 0,77 |
5 | 0,88 |
6 | 0,99 |
7 | 1 |
Luego, en este paso, multiplicará el valor CDF por (Niveles de gris (menos) 1).
Teniendo en cuenta que tenemos una imagen de 3 bpp. Entonces, el número de niveles que tenemos es 8. Y 1 resta 8 es 7. Entonces multiplicamos CDF por 7. Aquí lo que obtuvimos después de multiplicar.
Valor de nivel de gris | CDF | CDF * (Niveles-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 |
7 | 1 | 7 |
Ahora tenemos el último paso, en el que tenemos que mapear los nuevos valores de nivel de gris en número de píxeles.
Supongamos que nuestros antiguos valores de niveles de gris tienen este número de píxeles.
Valor de nivel de gris | Frecuencia |
---|---|
0 | 2 |
1 | 4 |
2 | 6 |
3 | 8 |
4 | 10 |
5 | 12 |
6 | 14 |
7 | dieciséis |
Ahora bien, si asignamos nuestros nuevos valores a, entonces esto es lo que obtenemos.
Valor de nivel de gris | Nuevo valor de nivel de gris | Frecuencia |
---|---|---|
0 | 0 | 2 |
1 | 1 | 4 |
2 | 3 | 6 |
3 | 4 | 8 |
4 | 5 | 10 |
5 | 6 | 12 |
6 | 6 | 14 |
7 | 7 | dieciséis |
Ahora mapee estos nuevos valores en el histograma y listo.
Apliquemos esta técnica a nuestra imagen original. Después de aplicar obtuvimos la siguiente imagen y su siguiente histograma.
Imagen de ecualización de histograma
Función distributiva acumulativa de esta imagen
Histograma de ecualización de histograma
Comparar tanto los histogramas como las imágenes
Conclusión
Como puede ver claramente en las imágenes, se ha mejorado el contraste de la nueva imagen y también se ha ecualizado su histograma. También hay una cosa importante a tener en cuenta aquí: durante la ecualización del histograma, la forma general del histograma cambia, mientras que, como en el histograma, la forma general del histograma permanece igual.