Dip-gray-level-transformations
グレーレベル変換
基本的な変換のチュートリアルで、いくつかの基本的な変換について説明しました。 このチュートリアルでは、基本的なグレーレベル変換のいくつかを見ていきます。
画像補正
画像を強調すると、非強調画像と比較して、より良いコントラストとより詳細な画像が得られます。 画像補正には非常に用途があります。 医療画像、リモートセンシングでキャプチャされた画像、衛星e.t.cからの画像を強化するために使用
変換関数は以下のとおりです
s = T（r）
ここで、rは入力画像のピクセル、sは出力画像のピクセルです。 Tは、rの各値をsの各値にマッピングする変換関数です。 画像の改善は、以下で説明するグレーレベル変換によって行うことができます。
グレーレベル変換
3つの基本的なグレーレベル変換があります。
- リニア
- 対数
- パワー-法律
これらの遷移の全体的なグラフを以下に示します。
線形変換
最初に線形変換を見てみましょう。 線形変換には、単純な恒等変換と負の変換が含まれます。 アイデンティティ変換については、画像変換のチュートリアルで説明しましたが、この変換の簡単な説明をここに示しました。
アイデンティティ遷移は直線で示されます。 この遷移では、入力画像の各値は、出力画像の他の各値に直接マッピングされます。 その結果、同じ入力画像と出力画像が得られます。 そのため、ID変換と呼ばれます。 以下に示されています。
負の変換
2番目の線形変換は負の変換で、恒等変換の逆です。 負の変換では、入力画像の各値がL-1から差し引かれ、出力画像にマッピングされます。
結果はいくらかこのようになります。
入力画像
出力画像
この場合、次の移行が行われました。
s =（L – 1）– r
Einsteinの入力画像は8 bpp画像であるため、この画像のレベル数は256です。 方程式に256を入れると、次のようになります
s = 255 – r
したがって、各値から255が減算され、結果の画像が上に示されています。 そのため、明るいピクセルは暗くなり、暗い画像は明るくなります。 そして、それはイメージネガになります。
以下のグラフに示されています。
対数変換
対数変換にはさらに2種類の変換が含まれます。 対数変換および逆対数変換。
ログ変換
ログ変換はこの式で定義できます
s = c log（r + 1）。
ここで、sとrは出力画像と入力画像のピクセル値、cは定数です。 画像にピクセル強度0がある場合、log（0）は無限に等しいため、値1が入力画像の各ピクセル値に追加されます。 したがって、最小値を少なくとも1にするために1が追加されます。
対数変換中、画像の暗いピクセルは、より高いピクセル値と比較して拡張されます。 高いピクセル値は、対数変換で圧縮されたものです。 これにより、次の画像が強化されます。
ログ変換のcの値は、探している機能強化の種類を調整します。
入力画像
ログ変換画像
逆対数変換は、対数変換の反対です。
パワー-法律の変革
nのべき乗とn番目の根の変換を含む、さらに2つのべき乗変換があります。 これらの変換は次の式で指定できます。
s = cr ^γ
この記号γはガンマと呼ばれ、この変換はガンマ変換とも呼ばれます。
γの値の変化は、画像の強調を変化させます。 異なるディスプレイデバイス/モニターには独自のガンマ補正があります。そのため、画像を異なる強度で表示します。
このタイプの変換は、さまざまなタイプのディスプレイデバイスの画像を強化するために使用されます。 異なるディスプレイデバイスのガンマは異なります。 たとえば、CRTのガンマは1.8から2.5の間にあり、CRTに表示される画像が暗いことを意味します。
ガンマを修正します。
s = cr ^γ
s = cr ^（1/2.5）
同じ画像ですが、ガンマ値が異なります。
例えば
ガンマ= 10
ガンマ= 8
ガンマ= 6
