Presentação - PUC-Rio

Report
Equalização dos Histogramas
em Imagens
Disciplina: Fundamentos de Computação Gráfica
Aluna: Jessica Palomares
Equalização dos Histogramas em
Imagens
1) Histograma
2) Equalização do Histograma da luminância.
3) Equalização da Imagem em escala de cores.
 RGB
 HSL
4) Conclusões
5) Bibliografia
Histograma
 O histograma de uma imagem descreve a distribuição
estatística dos níveis de cinza em termos do número
de amostras ("pixels") com cada nível.
 A cada histograma está associado o contraste da
imagem.
 Fornece informação útil para fazer realce e análise da
imagem.
Tons
Fuente : http://www.cambridgeincolour.com/pt/tutoriais/histogramas1.htm
1.0
sensibilidade
relativa
0.8
Histograma de luminância
0.6
0.4
0.2
0.0
380
480
580
680
l
780 (nm)
mais
claro
mais
escuro
Dada una imagem en cores RGB.
Obtêm-se a luminosidade:
 = 0.2126 + 0.7152 + 0.0722
Calcula-se o histograma da imagem
Numero de Pixels
V (l )
Escala tonal
Equalização do histograma de
luminância
Melhor contraste
Desvantagens:
Perda de informação: é quando, depois da
equalização, alguns pixels não tem suas
cores alteradas em relação a imagem
original
Numero de Pixels
A distribuição do cor é em todo o range da
luminância.
Escala tonal
O Algoritmo:
1.
2.
3.
Fazer o Histograma de luminância.
Calcular o histograma acumulado ()
Para cada pixel da imagem
  − 
  = 
( − 1)
ℎ   − 
4. Os valores obtidos botar novamente na mesma posição do pixel (i)
Equalização das imagens de cores
Histograma de imagem a cor
Equalização das imagens de cores
O que aconteceu com a imagem?
A Equalização é feita pra cada canal R G B, que
provavelmente em alguns casos destroi a
distribuição dos componentes.
Equalização das imagens de cores
Qual é a solução?
Converter para o espaço HSL, HSV,
YUV color space, Lab color space
Porque?
Espaço RGB
1.0
verde
W
C
ciano
O algoritmo de equalização só
é aplicado ao canal da
Espaço HSL
luminancia.
Y
amarelo
branco
K
preto
1.0 azul
vermelho
1.0
R
M
magenta
HLS (hue, lightness, saturation)
Equalização da imagem em o espaço
HSL
Equalização da
imagem no
espaço RGB
O Algoritmo:
1. Converte o espaço RBG ao espaço HSL
2. Faz um Histograma no espaço HSL
3. Equaliza o Histograma (só para o canal L)
4. Converte do espaço HSL ao RGB
5. Pinta a imagem com os novos valores dos pixels.
Outros exemplos:
Imagem Original
Imagem Eq. no espaço RGB
Imagem Eq. no espaço HSL
Imagem Original
Outros exemplos:
Percebeu a diferença?
Em imagens onde o histograma dos
três canais é descontinuo a equalização
RGB empiora a imagem.
Mais em imagens que não tem muita
variação, a equalização posse melhorar
a imagem.
Imagem Eq. no espaço RGB
Imagem Eq. no espaço HSL
Imagem Original
Imagem Eq. no espaço RGB
Imagem Eq. no espaço HSL
Outros usos do Histograma de uma
imagem:
• Se fosse realizar uma segmentação da Imagem.
Pega-se a porção de interesse.
Metodo Otsu para a Segmentacao de
Imagens
•
•
•
n é o número total de píxeis na imagem
nq é o número de píxeis que tem intensidade rq
L é o número total de possíveis níveis
de intensidade na imagem
É um método de thresholding global para escolher o melhor threshold.
Este baseia-se no histograma normalizado (da imagem) como uma função de
densidade de probabilidade discreta.
Conclusão
 O Histograma é uma ferramenta importante para o
entendimento da distribuição de cores numa imagem.
 De uma imagem posso gerar seu histograma, mais não é
possível gerar uma imagem a partir de um Histograma.
 A equalização de uma imagem num determinado espaço
do cor depende também da representação do histograma.
Referencias
 http://sites.google.com/site/5kk70gpu/assignments/color-conversion
 http://www.dte.us.es/ing_inf/trat_voz/Practicas/Practi
ca3.pdf
 http://iaci.unq.edu.ar/materias/vision/archivos/apunte
s/Segmentaci%C3%B3n%20por%20umbralizaci%C3%B3n%
20-%20M%C3%A9todo%20de%20Otsu.pdf

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