Нормалізація (обробка зображень)

В обробці зображень нормалізація — це процес, який змінює діапазон значень інтенсивності пікселів. Він застосовується, наприклад, до фотографій з поганою контрастністю через наявність відблисків. Нормалізацію іноді називають контрастним розтягуванням або розтягуванням гістограми. У більш загальних областях обробки даних, таких як цифрова обробка сигналів, вона називається розширенням динамічного діапазону.

Метою розширення динамічного діапазону в різних додатках є, як правило, приведення зображення, або іншого типу сигналу, в діапазон, який є більш звичним або нормальним для сенсорної системи, тому використовують термін нормалізація. Часто метою нормалізації є досягнення узгодженості в динамічному діапазоні для множини даних, сигналів або зображень, щоб уникнути психічного відволікання або втоми. Наприклад, при друку газети прагнуть до того, щоб всі зображення у випуску мали однаковий діапазон відтінків сірого.

Нормалізація перетворює n-вимірне зображення у градаціях сірого $I:\{𝕏\subseteq {ℝ}^n\}\to \{\text{Min},..,\text{Max}\}$ зі значеннями інтенсивності в діапазоні (Min, Max), у нове зображення $I_N:\{𝕏\subseteq {ℝ}^n\}\to \{\text{newMin},..,\text{newMax}\}$ зі значеннями інтенсивності в діапазоні (newMin, newMax).

Шаблон:Нп нормалізація цифрового зображення в градаціях сірого виконується за формулою

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

Наприклад, якщо діапазон інтенсивності зображення буде від 50 до 180, а бажаним є діапазон від 0 до 255, то у процесі нормалізації спочатку віднімаємо з кожного значення інтенсивності пікселя 50, завдяки чому отримуємо діапазон від 0 до 130. Потім кожне значення інтенсивності пікселя множиться на 255/130, що забезпечує діапазон від 0 до 255.

Нормалізація також може бути нелінійною, це трапляється, коли немає лінійної залежності між $I$ та $I_N$. Прикладом нелінійної нормалізації є нормалізація за сигмоподібною функцією. В цьому випадку нормалізоване зображення обчислюється за формулою

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

Тут $\alpha$ визначає ширину вхідного діапазону інтенсивності, і $\beta$ визначає інтенсивність, навколо якої концентрується діапазон.

Автоматична нормалізація в програмному забезпеченні для обробки зображень зазвичай виконує нормалізацію до повного динамічного діапазону системи числення, заданої у форматі файлу зображення.

Див. також

• Нормалізація звуку (аудіо аналог)
• Шаблон:Нп

Посилання

• Контрастне розтягування Шаблон:Webarchive Шаблон:Ref-en