ヒストグラム伸張化
画像中の輝度値の分布に偏りがある(画像全体が暗い etc)ときに輝度値の分布を補正することで見やすくする。
具体的には次の式を各画素に適用する。
fortran の pure function で書くと次のようになる。
pure function linear_translation(img, maximum) result(translated)
implicit none
integer, intent(in) :: img(:, :, :)
integer, intent(in) :: maximum
integer, allocatable :: translated(:, :, :), lut(:)
integer :: i, v_max, v_min
v_min = minval(img)
v_max = maxval(img)
allocate (lut(0:maximum))
do i=0, maximum
lut(i) = min(maximum, max(0, int(real(i) - v_min) / (v_max - v_min) * maximum))
end do
translated = lut(img)
end function linear_translation
画素毎に計算をするのはコスト的にアレなので先に look up table(lut) を作っておくことで楽をする。
fortran だとわざわざループして lut を適用しなくても translated = lut(img) で各画素ごとによしなにしてくれるが、可読性がちょっと気になる。
また、画素値 0 や画素値 255 が 1 画素だけ混じっていたりするとそれがストッパーになってヒストグラムが引き伸ばせなくなるのでオプショナルに設定できるようにする。
結果以下のようになった。
pure function linear_translation(img, maximum_value, low_threshold, high_threshold) result(translated)
implicit none
integer, intent(in) :: img(:, :, :)
integer, intent(in), optional :: maximum_value, low_threshold, high_threshold
integer :: d, w, h, img_shape(3), i, v_max, v_min, m
integer, allocatable :: lut(:), translated(:, :, :)
if (present(maximum_value)) then
m = 255
else
m = maximum_value
end if
img_shape = shape(img)
allocate (translated(img_shape(1), img_shape(2), img_shape(3)))
allocate (lut(0:maximum_value))
do d = 1, img_shape(1)
if (present(low_threshold)) then
v_min = low_threshold
else
v_min = minval(img(d, :, :))
end if
if (present(high_threshold)) then
v_max = high_threshold
else
v_max = maxval(img(d, :, :))
end if
do i = 0, maximum_value
lut(i) = min(maximum_value, &
max(0, &
int(((real(i) - v_min)/(v_max - v_min))*maximum_value)))
end do
do w = 1, img_shape(3)
do h = 1, img_shape(2)
translated(d, h, w) = lut(img(d, h, w))
end do
end do
end do
end function linear_translation
オプショナル引数の関係でごちゃごちゃしているがやっていることは v_min と v_max が引数で与えられたらそれで置き換える処理なのでほとんど変わっていない。
カラー画像だと各チャネルごとにヒストグラムを伸ばすので思っている画像が出ないかもしれない。