Histogram Eşitleme - CLAHE

Dijital görüntü işleme teknikleri, görüntülerin kalitesini artırmak ve belirginleştirmek için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tekniklerden ikisi, “Histogram Eşitleme” ve “CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)” özellikle kontrastın ve görüntü kalitesinin iyileştirilmesinde etkili yöntemlerdir.

Histogram Eşitleme:

Histogram eşitleme, bir görüntünün kontrastını artırmak için kullanılan temel bir görüntü işleme tekniğidir. Görüntüdeki piksel değerlerinin dağılımını düzgünleştirerek, görüntüye daha fazla kontrast ve netlik kazandırır. Ancak, bu tekniğin dezavantajlarından biri, tüm görüntü için tek bir eşitleme fonksiyonu kullanmasıdır.

CLAHE Nedir?

CLAHE, kontrast sınırlı adaptif histogram eşitleme anlamına gelir. Bu yöntem, görüntüyü bölgelere ayırır ve her bir bölge için ayrı bir histogram eşitleme uygular. Bu, bir bölgedeki parlaklık değişimlerini diğer bölgeleri etkilemeden düzeltmeye olanak tanır. Bu adaptif yaklaşım, özellikle düzensiz aydınlatmalara sahip görüntülerde etkili olabilir.

CLAHE’nin Avantajları:

Adaptif histogram eşitleme, görüntüdeki lokal kontrastı iyileştirmekte etkilidir.

Aydınlatma değişimleri, bölgesel olarak düzeltilir, bu da görüntüyü daha doğal ve bilgilendirici kılar.

Özellikle tıbbi görüntüleme gibi uygulamalarda kullanılan bir yöntemdir.

ÖRNEK:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('x.jpg', 0)  # Resmi gri tonlamalı olarak okuyun
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
cl_img = clahe.apply(img)

# Görüntüleri ve histogramlarını görselleştirin
plt.figure(figsize=(12, 12))

# Orjinal resim
plt.subplot(221)
plt.title('Original Image')
plt.imshow(img, cmap='gray')

# Histogram - Original Image
plt.subplot(222)
plt.title('Histogram - Original Image')
plt.hist(img.ravel(), bins=256, range=[0, 256], color='black', alpha=0.7)

# CLAHE Applied Image
plt.subplot(223)
plt.title('CLAHE Applied Image')
plt.imshow(cl_img, cmap='gray')

# Histogram - CLAHE Applied Image
plt.subplot(224)
plt.title('Histogram - CLAHE Applied Image')
plt.hist(cl_img.ravel(), bins=256, range=[0, 256], color='black', alpha=0.7)

plt.show()

Kod, bir gri tonlamalı görüntüyü okur, ardından bu iki teknikten biri olan CLAHE uygulamasını kullanarak görüntü üzerindeki kontrastı iyileştirir. Bu işlem sonrasında orijinal ve CLAHE uygulanmış görüntülerin yanı sıra her ikisinin histogramlarını da görselleştirir.

Orijinal Görüntü ve Histogram:

Orijinal gri tonlamalı görüntüyü görselleştirir. Orijinal görüntünün histogramını çizer.

CLAHE Uygulanan Görüntü ve Histogram:

CLAHE uygulanan gri tonlamalı görüntüyü görselleştirir. CLAHE uygulanan görüntünün histogramını çizer.