【python】【OpenCV】ヒストグラム平坦化処理で画像のコントラストを上げる

OpenCVの標準関数であるequalizeHist()を用いてヒストグラムの平坦化処理を行い、画像のコントラストを上げる

左が元画像、右が平坦化後

1. 誰に向けた記事か

・pythonを勉強している人

・OpenCVに興味がある人

・画像処理に興味がある人

※初心者向けにpythonの勉強法とその手順を記事にしました。

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2. はじめに

第一回では、OpenCVの基本事項として、インストール方法、OpenCVによる画像の読み込み、画像の白黒化、リサイズ（画像の縮小化）を行いました。

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第二回では、OpenCVに標準で搭載されている関数を使って画像の二値化を行いました。

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第３回では、γ変換を用いて画像の明るさを調整しました。

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今回、ヒストグラム平坦化処理を用いて画像のコントラストを調整します。

3. コードと実行結果と説明

3.1 コード

#ヒストグラム均一化、コントラストが上がる
import cv2
#画像の読み込み
img=cv2.imread('./test1.png',0)
#画像の平坦化処理
img_flat=cv2.equalizeHist(img)
#画像を表示
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("flattening",img_flat)
#何かキーが押されるまで画像を表示し続ける
cv2.waitKey(0)
#キーが押されたらウインド画面を消去する
cv2.destroyAllWindows()

今回は次の写真を使いたいと思います。

3.2 そもそもヒストグラム平坦化処理とは何か

wikiに詳しく載っているので、ここでは簡単に紹介します。

例えば元画像のヒストグラムは以下になります。

横軸は画素値で、画素値0が黒、画素値255が白になります。

元画像は70～120あたりにピークを持っているので、どちらかといえば黒に近い（暗い画像であることが分かります）

ヒストグラム平坦化処理とは、上記のように局所ピークを持つヒストグラムを画素値０～２５５で満遍なく分布するヒストグラムに変換する処理になります。

実際のヒストグラムの変化は後ほど3.4実行結果で示します。

3.3 コードの説明 ：γ変換の部分

#画像の読み込み
img=cv2.imread('./test1.png',0)
#画像の平坦化処理
img_flat=cv2.equalizeHist(img)

コードは非常に簡単です。

１行目のimreadでこれまで通り元画像を読みこみ、equalizeHist()の関数を使用すればOKです。

3.4 実行結果

冒頭にもあったように、結果は以下になります。

ヒストグラム平坦化処理を行った右画像の方がコントラストが向上していることが分かります。

左が元画像、右が平坦化後

ヒストグラムを比較したのが次の図です。

青がオリジナルの、赤がヒストグラム平坦化処理後のヒストグラムです。

オリジナルは画素値100前後にピークがあるのに対し、平坦化処理を行うと50~200くらいまで満遍なく分布していることが分かります。

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4.  最後に

equalizeHist()以外にもCLAHEと呼ばれる関数もOpenCVにはあります。

次回紹介できればと思います。