Reflectance-Guided, Contrast-Accumulated Histogram Equalization

要約

既存の画像強調方法は、グローバルおよびローカルの画像コントラストを同時に改善することが難しいため、期待に応えられません。
この問題に対処するために、輝度向上のデータ依存要件に適応し、グローバル コントラストを失うことなく詳細の可視性を向上させるヒストグラム均等化ベースの方法を提案します。
この方法は、画像コンテキストによって提供される空間情報を、判別ヒストグラム均等化の密度推定に組み込みます。
不均一な照明の悪影響を最小限に抑えるために、エッジ保存平滑化で推定された画像反射率に基づいて空間情報を定義することを提案します。
私たちの方法は、背景の明るさを適応的に調整する方法を決定し、暗闇に隠れている有用な画像の詳細を明らかにするために特にうまく機能します。

要約(オリジナル)

Existing image enhancement methods fall short of expectations because with them it is difficult to improve global and local image contrast simultaneously. To address this problem, we propose a histogram equalization-based method that adapts to the data-dependent requirements of brightness enhancement and improves the visibility of details without losing the global contrast. This method incorporates the spatial information provided by image context in density estimation for discriminative histogram equalization. To minimize the adverse effect of non-uniform illumination, we propose defining spatial information on the basis of image reflectance estimated with edge preserving smoothing. Our method works particularly well for determining how the background brightness should be adaptively adjusted and for revealing useful image details hidden in the dark.

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