イメージの輝度コントラストを改善する方法は？

Question

私は背景とのコントラストが非常に低い画像を持っています。 2つの矢印の間の最初の線は、コントラストの低い線です。 2行目はOKです。下の画像をご覧ください。

以下に示すように原画像です。

Iは、グレースケールのコントラストを高めるために以下の方法を使用します。 まず、画像をグレー色に変更し、次の方法を使用します。

cv::Mat temp; 
for (int i = 0; i < 1; i++) // number of iterations has to be adjusted 
{ 
    cv::threshold(image, temp, 0, 255, CV_THRESH_BINARY| CV_THRESH_OTSU);// 
    cv::bitwise_and(image, temp, image); 
    cv::normalize(image, image, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, -1, temp);  
} 

グレースケールで少しコントラストの高い画像がありますが、グレースケールやカラーでこれより優れた方法はありますか？

Answer 1

私はあなたのニーズに応えるかもしれない、histogram equalizationになります。基本（グローバル）イコライゼーション、さらにはadaptiveでも素晴らしい結果が得られます。パラメータは適応型メソッドのためにチューニングする必要があります（今のところdocsサンプルのものを使用してください）。

は私が（グローバルイコライゼーション - 左を、適応等化を - 右）を取得：

均等化が完了すると（あなたの例では、非常に低コントラストであるが）、あなたがしきい値とのより良い運を持っているかもしれません。

そこから、あなたはあなたの第一黒い線の場所を見つけようとするなどの標準的な輪郭/形状マッチングを使用することができます。 @ Doleronの回答に基づいて、私はfastNlMeansDenoisingを使用することをお勧めしますこの特定の問題のために（任意のヒストグラム均等化の前に適用）：

import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

raw_img_load = cv2.imread('H1o8X.png') 

imgr = cv2.cvtColor(raw_img_load,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=30.0, tileGridSize=(8,8)) 
imgray_ad = clahe.apply(imgr)#adaptive 
imgray = cv2.equalizeHist(imgr)#global 
res = np.hstack((imgray,imgray_ad))#so we can plot together 

plt.imshow(res,cmap='gray') 
plt.show() 

ret,thresh = cv2.threshold(imgray_ad,150,255,type=cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 
plt.imshow(thresh,cmap='gray') 
plt.show() 

EDITから頂いた

。ただし、高解像度画像/時間に敏感な画像処理では遅い機能になる場合があります。

Answer 2

@Antoine Zambelliの回答はawsomeであり、正しいものです。とにかく、私はここにいくつかを掘って、最終的な結果を改善するために、fastNlMeansDenoisingで以前にノイズを除去しようとした：

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include "opencv2/photo.hpp" 

using namespace cv; 
using cv::CLAHE; 

int main(int argc, char** argv) { 
    Mat srcImage = imread("H1o8X.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
    imshow("src", srcImage); 

    Mat denoised; 

    fastNlMeansDenoising(srcImage, denoised, 10); 

    Mat image = denoised; 

    Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(); 
    clahe->setClipLimit(30.0); 
    clahe->setTilesGridSize(Size(8, 8)); 
    Mat imgray_ad; 
    clahe->apply(image, imgray_ad); 
    Mat imgray; 
    cv::equalizeHist(image, imgray); 
    imshow("imgray_ad", imgray_ad); 
    imshow("imgray", imgray); 

    Mat thresh; 
    threshold(imgray_ad, thresh, 150, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); 
    imshow("thresh", thresh); 

    Mat result; 
    Mat kernel = Mat::ones(8, 8, CV_8UC1); 

    erode(thresh, result, kernel); 
    imshow("result", result); 

    waitKey(); 
    return 0; 
}