TL;DR:
TL; DR Adaptive Histogram Equalization — широко используемая технология улучшения изображения для улучшения внешнего вида и усиления мелких деталей. Он отображает пиксели в новый набор, самые темные — в черные, а самые светлые — в белые. Обычное цветное изображение состоит из 3 цветовых каналов. Создается гистограмма каждого, затем создаются кумулятивные распределения, нормализуются до [0,1] и преобразуются в [0,255]. Блоки можно использовать для улучшения небольших областей, а технику движущегося окна можно использовать, чтобы избежать блокирующих артефактов. Также можно использовать плавную интерполяцию.
Отказ от ответственности: в этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
Улучшить детализацию изображения можно различными способами, но один из наиболее распространенных методов называется выравниванием гистограммы. Эта технология улучшения изображения улучшает внешний вид и усиливает мелкие детали изображения. Это метод, который отображает пиксели в новый набор пикселей, так что самые темные пиксели будут отображаться как черные, а самые светлые пиксели — как белые. Для выравнивания гистограммы мы разделяем входное изображение на три разных цветовых канала. Затем мы создаем гистограмму изображения, которая представляет частоту появления каждого уровня интенсивности. Из частотного распределения пикселей мы создаем кумулятивное распределение. Для каждого цветового канала мы применяем коррекцию гистограммы, и выходные данные каждого цветового канала объединяются для формирования нового изображения с гистограммой. Адаптивный подход к выравниванию гистограммы называется блочным выравниванием гистограммы, при котором изображение делится на разные блоки. Для каждой области выравнивание гистограммы выполняется отдельно, а выровненные области объединяются для получения улучшенного изображения. Однако иногда это может вызывать артефакты блокировки, которые можно устранить с помощью метода движущегося окна или путем смешивания передаточных функций соседних блоков. Метод выравнивания гистограммы известен как адаптивное выравнивание гистограммы. Этот метод адаптивного выравнивания гистограммы (AHE) является широко используемым процессом улучшения изображения, который используется для улучшения деталей изображения. Он используется для усиления мелких деталей изображения, а также помогает уменьшить блокирующие артефакты. Это простой и эффективный метод, который можно использовать для улучшения деталей изображения с минимальными вычислительными затратами. В заключение, Adaptive Histogram Equalization (AHE) — это процесс улучшения изображения, который используется для повышения детализации и улучшения внешнего вида изображения. Это простой и эффективный метод, который можно использовать для улучшения деталей изображения с минимальными вычислительными затратами. AHE используется для усиления мелких деталей изображения, а также помогает уменьшить блокирующие артефакты. Кроме того, адаптивный подход AHE можно использовать для разделения изображения на сегменты на основе краев, текстур и интенсивности. Это гарантирует, что детали изображения улучшаются по отдельности и смешиваются, сохраняя при этом плавный переход между блоками.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
