Equalização dos Histogramas em Imagens

Disciplina: Fundamentos de Computação GráficaAluna: Jessica Palomares

1) Histograma2) Equalização do Histograma da

luminância.3) Equalização da Imagem em escala de

cores. RGB HSL

4) Conclusões5) Bibliografia

Equalização dos Histogramas em Imagens

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.

Histograma

Tons

Fuente : http://www.cambridgeincolour.com/pt/tutoriais/histogramas1.htm

Dada una imagem en cores RGB. Obtêm-se a luminosidade:

Calcula-se o histograma da imagem

Histograma de luminância

mais escuro

mais claro

sen

sib

ilid

ad

ere

lati

va

l(nm)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

380 480 580 680 780

)(V

Num

ero

de P

ixels

Escala tonal

Num

ero

de P

ixels

Escala tonal

Equalização do histograma de luminância

A distribuição do cor é em todo o range da luminância.

Melhor contraste

Desvantagens:

Perda de informação: é quando, depois da equalização, alguns pixels não tem suas cores alteradas em relação a imagem original

1. Fazer o Histograma de luminância.2. Calcular o histograma acumulado ()3. Para cada pixel da imagem

4. Os valores obtidos botar novamente na mesma posição do pixel (i)

O Algoritmo:

Equalização das imagens de coresHistograma 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?

R1.0

1.0

1.0

Y

M

CW

K vermelho

azul

preto

verdeamarelo

ciano

magenta

branco

Espaço RGB Espaço HSL

Converter para o espaço HSL, HSV, YUV color space, Lab color spacePorque? O algoritmo de

equalização só é aplicado ao canal da luminancia.

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

Outros exemplos:Imagem Original

Imagem Eq. no espaço RGB Imagem Eq. no espaço HSL

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 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

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.

• 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

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.

Conclusão

http://sites.google.com/site/5kk70gpu/assignment-s/color-conversion

http://www.dte.us.es/ing_inf/trat_voz/Practicas/Practica3.pdf

http://iaci.unq.edu.ar/materias/vision/archivos/apuntes/Segmentaci%C3%B3n%20por%20umbralizaci%C3%B3n%20-%20M%C3%A9todo%20de%20Otsu.pdf

Referencias

Obrigada