正規化（画像処理）

画像処理において、正規化はピクセルの強度値の範囲を変更するプロセスです。たとえば、グレアによるコントラストの低い写真に応用できます。正規化はコントラストストレッチまたはヒストグラムストレッチと呼ばれることもあります。デジタル信号処理などのデータ処理のより一般的な分野では、ダイナミックレンジ拡張と呼ばれます。^[1]

さまざまなアプリケーションにおけるダイナミック レンジ拡張の目的は通常、画像またはその他の種類の信号を、感覚にとってより馴染みのある、または正常な範囲に収めることです。そのため、正規化という用語が使われます。多くの場合、その目的は、一連のデータ、信号、または画像に対してダイナミック レンジの一貫性を実現し、精神的な混乱や疲労を回避することです。たとえば、新聞では、1 号のすべての画像が同様のグレースケール範囲を共有するように努めます。

正規化は、範囲 の強度値を持つn 次元グレースケール画像を 、 範囲 の強度値を持つ新しい画像に 変換します。 ${\displaystyle I:\{\mathbb {X} \subseteq \mathbb {R} ^{n}\}\rightarrow \{{\text{Min}},..,{\text{Max}}\}}$${\displaystyle ({\text{Min}},{\text{Max}})}$${\displaystyle I_{N}:\{\mathbb {X} \subseteq \mathbb {R} ^{n}\}\rightarrow \{{\text{newMin}},..,{\text{newMax}}\}}$${\displaystyle ({\text{newMin}},{\text{newMax}})}$

グレースケールデジタル画像の線形正規化は、次の式に従って実行されます。

${\displaystyle I_{N}=(I-{\text{Min}}){\frac {{\text{newMax}}-{\text{newMin}}}{{\text{Max}}-{\text{Min}}}}+{\text{newMin}}}$

たとえば、画像の強度範囲が 50 ～ 180 で、目的の範囲が 0 ～ 255 の場合、このプロセスでは各ピクセルの強度から 50 を減算して、範囲を 0 ～ 130 にします。次に、各ピクセルの強度に 255/130 を掛けて、範囲を 0 ～ 255 にします。

正規化は非線形になることもあります。これは、との間に線形関係がない場合に発生します。非線形正規化の例としては、正規化がシグモイド関数に従う場合が挙げられます。この場合、正規化された画像は式に従って計算されます。 ${\displaystyle I}$${\displaystyle I_{N}}$

${\displaystyle I_{N}=({\text{newMax}}-{\text{newMin}}){\frac {1}{1+e^{-{\frac {I-\beta }{\alpha }}}}}+{\text{newMin}}}$

ここで、は入力強度範囲の幅を定義し、は範囲の中心となる強度を定義します。^[2]${\displaystyle \alpha }$${\displaystyle \beta }$

画像処理ソフトウェアの自動正規化では、通常、画像ファイル形式で指定された数値システムの完全なダイナミック レンジに正規化されます。

これは空間ベースの画像強調の最も重要かつ不可欠な技術です。^[3]コントラスト強調技術の基本的な目的は、画像内の局所的なコントラストを調整して、画像内の鮮明な領域またはオブジェクトを引き立たせることです。低コントラストの画像は、多くの場合、照明条件が不十分または不均一であったり、イメージセンサーのダイナミックレンジが限られていたり、レンズ絞りの設定が不適切であったりすることで発生します。

コントラスト強調は、特に入力画像内のピクセルの強度を変更して、より強調された画像を取得することを目的としています。これは、ローカル、グローバル、暗い、明るいコントラストのレベルなど、いくつかの手法に基づいています。コントラスト強調は、画像内のさまざまな特徴の間にある色またはグレーの差別化の量と見なされます。コントラスト強調は、前景と背景の輝度の差を増やすことで画像の品質を向上させます。

コントラスト ストレッチ変換は、次の方法で実現できます。

1. 入力値の暗い範囲を出力値のより広い範囲に拡張する: これには、画像内の暗い領域の明るさを上げて詳細を強調し、視認性を向上させることが含まれます。

2. 入力値の中間範囲をシフトする: 画像の中間調の明るさレベルを調整して、全体的なコントラストと鮮明度を向上させます。

3. 入力値の明るい範囲を圧縮する: このプロセスでは、画像内の明るい領域の明るさを下げて露出オーバーを防ぎ、よりバランスのとれた視覚的に魅力的な画像を生成します。

ローカル コントラスト ストレッチング (LCS) は、各ピクセルの値をローカルに調整して、画像内の構造、特に最も暗い部分と最も明るい部分の視覚化を改善することに重点を置いた画像強調方法です。これは、画像を横断するカーネルと呼ばれるスライディング ウィンドウを利用して動作します。各カーネル内の中央のピクセルは、次の式を使用して調整されます。

${\displaystyle I_{p}(x,y)=255\times {\frac {[I_{0}(x,y)-min]}{(max-min)}}}$ ここで、 I _p ( x , y ) は、コントラスト ストレッチ処理後の出力ピクセル (x,y) のカラー レベルです。

I ₀ ( x , y ) はデータピクセル (x, y) のカラーレベル入力です。

max は、選択したカーネル内の入力画像の色レベルの最大値です。

minは選択されたカーネル内の入力画像の色レベルの最小値である。^[4]

ローカル コントラスト ストレッチングでは、画像内のカラー パレットの各範囲 (R、G、B) を個別に考慮し、各カラー パレットの最小値と最大値のセットを提供します。

一方、グローバル コントラスト ストレッチングでは、すべてのカラー パレット範囲を一度に考慮して、RGB カラー画像全体の最大値と最小値を決定します。このアプローチでは、RGB カラーの組み合わせを利用して、画像全体にわたるコントラスト ストレッチングの単一の最大値と最小値を導き出します。

これらのコントラスト ストレッチ技術は、特に、不均一な照明条件やダイナミック レンジの制限などの要因によってコントラストが低いシナリオにおいて、画像内の構造の明瞭性と可視性を高める上で重要な役割を果たします。

• オーディオ正規化、オーディオアナログ
• ヒストグラム均等化

• コントラストストレッチ