Увеличение контрастности картинки в OpenCV

[tybik 0]

Добрый день! Помогоите пожалуйста. Стоит такая задача. Хочу улучшить картинку перед тем как отдать ее на распознавание. Нашел метод увеличения контрастности. Суть его состоит в том что:

1. Ищем самый светлый элемент и самый темный. (max и min)

2. Смотрим на сколько они отличаются от максимально возможных вариантов яркости элементов.

3. Заменяем наш max на самый яркий элемент, min на минимально яркий.. (тоесть по сути раздвигаем гистограмму)

Как это лучше реализовать в OpenCV как получить доступ к пикселю в IplImage?

Может у кого то есть другие предложения как можно улучшить картинку?

[Smorodov 578]

Добрый день! Помогоите пожалуйста. Стоит такая задача. Хочу улучшить картинку перед тем как отдать ее на распознавание. Нашел метод увеличения контрастности. Суть его состоит в том что:

1. Ищем самый светлый элемент и самый темный. (max и min)

2. Смотрим на сколько они отличаются от максимально возможных вариантов яркости элементов.

3. Заменяем наш max на самый яркий элемент, min на минимально яркий.. (тоесть по сути раздвигаем гистограмму)

Как это лучше реализовать в OpenCV как получить доступ к пикселю в IplImage?

Может у кого то есть другие предложения как можно улучшить картинку?

Смотреть тут (Step 3): Histogram Equalization

[Nuzhny 243]

Эквализация гистограммы - это хорошо, но не всегда. Если изображение пожато, то в результате могут явно проявиться артефакты сжатия. Особенно это заметно на потоковых кодеках. В этом случае надо предварительно избавляться от артефактов и лишь после улучшать контрастность.

Кроме контрастности, можно ещё улучшить резкость: найти лапласиан от яркости и сложить с исходным изображением.

[Smorodov 578]

Есть еще один простой метод: http://en.wikipedia.org/wiki/Unsharp_masking

http://www.luminous-landscape.com/tutorials/understanding-series/understanding-usm.shtml

[nagoHok 4]

А можно по конкретнее как увеличить резкость?

[Smorodov 578]

Фильтр применить, например как здесь, но вообщем случае вопрос достаточно сложный.

копать по слову deblurring.

PS: кстати, в Opencv вроде есть анизотропный фильтр (anisotropic filter), медленный правда, но готовый к употреблению

[Nuzhny 243]

Здесь посмотри пост f.kirill, примеры работы, приводимого им фильтра.

[nagoHok 4]

Здесь посмотри пост f.kirill, примеры работы, приводимого им фильтра.

я правильно понимаю что сначало мы делаем свертку с маской

0.1111 -0.8889 0.1111

-0.8889 4.1111 -0.8889

0.1111 -0.8889 0.1111

затем полученный результат суммируем с исходным изображением?

double arKernel[25] = {0.1111, -0.8889, 0.1111, -0.8889, 4.1111, -0.8889, 0.1111, -0.8889, 0.1111};

CvMat mat = cvMat(3, 3, CV_8UC1, arKernel);

cvFilter2D(src, dst, &mat, cvPoint(-1,-1));

cvAdd(src, dst, dst);

[nagoHok 4]

Как ни странно но результат это белый квадрат.

[Nuzhny 243]

1. Ммм, а зачем суммировать?

2. Почему размер ядра фильтра (double arKernel[25]) 25, а не 9?

[nagoHok 4]

1. Ммм, а зачем суммировать?

2. Почему размер ядра фильтра (double arKernel[25]) 25, а не 9?

Опа, действительно мой косяк на счет размерности.

Просто понял фразу

Фильтрация лапласианом и сложение с исходным эквивалентно фильтрации фильтром:

0.1111 -0.8889 0.1111

-0.8889 4.1111 -0.8889

0.1111 -0.8889 0.1111

Всё, что выходит за пределы диапазона, обрезается.

то что надо просуммировать исходное изображение с фильтрованным.

Т.е. наложить данный фильтр это и есть увеличение резкости или же как говорит Smorodov не все так просто в этом вопросе?

[Smorodov 578]

Здесь похоже имеется ввиду, что обработка этим фильтром = лаплассиан изображения + само изображение. Фильтр не должен выдавать значения больше диапазона значений изображения, т.к. сумма элементов матрицы равна 0.999. Так что изображение будет на 0.1% темнее исходного.

[nagoHok 4]

Здесь похоже имеется ввиду, что обработка этим фильтром = лаплассиан изображения + само изображение. Фильтр не должен выдавать значения больше диапазона значений изображения, т.к. сумма элементов матрицы равна 0.999. Так что изображение будет на 0.1% темнее исходного.

т.е. суммировать свернутое и исходное изображение всетаки надо?

[Smorodov 578]

Все-таки нет

[nagoHok 4]

как ни странно но после свертки все равно белый квадрат

double arKernel[9] = {0.1111, -0.8889, 0.1111, -0.8889, 4.1111, -0.8889, 0.1111, -0.8889, 0.1111};

CvMat mat = cvMat(3, 3, CV_8UC1, &arKernel);

cvFilter2D(src, dst, &mat, cvPoint(-1,-1));

[Smorodov 578]

Не странно.

CV_8UC1 тип это не double и не float, а указатель разыменован, вот и получается чепуха. Там должен стоять CV_64FC1

[nagoHok 4]

Не странно.

CV_8UC1 тип это не double и не float, а указатель разыменован, вот и получается чепуха. Там должен стоять CV_64FC1

спасибо но не помогло )

[Nuzhny 243]

На изображениях с костями у меня всё нормально отрабатывает:

IplImage* src = cvLoadImage("d:\\video_bmp\\test01.jpg");

	double arKernel[9] = {0.1111, -0.8889, 0.1111, -0.8889, 4.1111, -0.8889, 0.1111, -0.8889, 0.1111};

	CvMat mat = cvMat(3, 3, CV_64FC1, arKernel);

	IplImage* dst = cvCloneImage(src);

	cvFilter2D(src, dst, &mat, cvPoint(-1,-1));