图像归一化：对于动态范围较大的图像进行处理

Question

我有一张大小为144*2209的图像，其动态范围很大（从-1108到984）。

我想要显示这张图片，为此需要将范围缩小到0到255之间，并对图像进行归一化处理。

但是问题在于：当这样的大动态范围被压缩时，归一化后像素值变得非常接近，导致图像无法正常显示。

如何解决这个问题？

这是链接到图片的网址。

- Navdeep

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有高动态范围压缩的方法。请查看以下论文http://www.cs.huji.ac.il/~danix/hdr/hdrc.pdf。 - Amitay Nachmani

我已经尝试过 imagesc(img)...没有任何好处！！ - Navdeep

如果您能够提供原生格式的图像（PNG等），那将非常有用。 此外，如果您需要关注某些强度范围，则点处理方法非常有用。（https://www.cse.unr.edu/~bebis/CS791E/Notes/PointProcess.pdf） - crazyGamer

@crazyGamer 这只是一个变量（被视为图像），其中包含我想要显示为 uint8 类型图像的 double 值。 - Navdeep

你是在MATLAB中显示这个吗？imshow可以处理不止8位图像类型。你尝试过增加位分辨率（例如16位）并显示它吗？此外，尝试缩小图像的动态范围。如果您知道强度更倾向于高端或低端，可以使用伽马变换。这是相当开放的，没有单一的方法可以解决所有问题。 - rayryeng

Answer 1

你可以使用线性变换来改变原始图像的动态范围，但请注意这将修改图像的信息。

在Matlab中，对于8位范围，只需使用以下代码片段：

bins = pow2(8); % = range
lin_eq_img = round( (bins - 1) * (img - min_img) / (max_img - min_img) );

但这会对图像产生轻微影响： 以下是几点说明：

• 即使您的图像动态范围高于8位深度，也不被认为是“大动态范围”
• 根据您要做什么以及如何做，您可能希望考虑在16位动态上使用前面的线性变换，以避免丢失细节（通过“挤压”像素值分布来实现）
• 您不能希望像素值的强度在每个像素的8位深度所给出的值之内，并声称修改了图像的显示：这不是无损操作！
• 如果您知道要增强什么，则有许多非线性变换可用

编辑：

16位均衡版本将“保持阴影更清晰”（没有细节丢失），但当然，呈现的图像将占用更多的空间。以下是比较：

我强烈建议您在2^16的强度值范围内执行直方图归一化，以避免细节损失。

- Paradox

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感谢您的帮助！ - Navdeep