Reflectance-Oriented Probabilistic Equalization for Image Enhancement

要約

最近の画像強調の進歩にもかかわらず、既存のアプローチでは、低照度画像と通常光画像の両方の明るさとコントラストを適応的に改善することは依然として困難です。
この問題を解決するために、新しい 2D ヒストグラム均等化アプローチを提案します。
これは、強度の発生と共起が互いに依存していると仮定し、強度の共起の分布 (2D ヒストグラム) を周辺化することによって、強度の発生の分布 (1D ヒストグラム) を導き出します。
このスキームは、全体的なコントラストをより効果的に改善し、ノイズの増幅を減らします。
2D ヒストグラムは、暗い照明条件の悪影響を軽減するために、画像反射率のローカル ピクセル値の違いを密度推定に組み込むことによって定義されます。
評価には 500 枚を超える画像が使用され、既存の研究に対するアプローチの優位性が実証されました。
通常光の画像の過剰な強調を回避しながら、低光量の画像の明るさを十分に改善できます。

要約(オリジナル)

Despite recent advances in image enhancement, it remains difficult for existing approaches to adaptively improve the brightness and contrast for both low-light and normal-light images. To solve this problem, we propose a novel 2D histogram equalization approach. It assumes intensity occurrence and co-occurrence to be dependent on each other and derives the distribution of intensity occurrence (1D histogram) by marginalizing over the distribution of intensity co-occurrence (2D histogram). This scheme improves global contrast more effectively and reduces noise amplification. The 2D histogram is defined by incorporating the local pixel value differences in image reflectance into the density estimation to alleviate the adverse effects of dark lighting conditions. Over 500 images were used for evaluation, demonstrating the superiority of our approach over existing studies. It can sufficiently improve the brightness of low-light images while avoiding over-enhancement in normal-light images.

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