Photoshop中自动对比度功能背后的算法

Question

我正在解决图像识别中的预处理问题。

到目前为止，我尝试过以下方法：

• my custom solution like this in python

  image_with_better_contrast = round(image/255,0) * 255
  

• Histogram Equalization (better than previous)
• CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) (best of three)

最近我将Photoshop的自动对比度功能与CLAHE进行了比较，结果发现自动对比度在灰度图像上效果非常出色。我很想了解这个功能背后的算法。

注意：我知道Photoshop是专有软件，其代码可能是闭源的。因此，任何改进CLAHE结果或其他算法的提示都会受到我的赞赏。

- Ravinder Payal

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请添加“Photoshop”标签。 - Royi

我添加了，但后来又删除了，因为最多只允许5个标签，等一下我会在机器学习的位置上添加。 - Ravinder Payal

Answer 1

虽然CLAHE算法本质上是局部的，但Photoshop的自动对比度可能是一种全局方法。

我认为它仅作用于图像的直方图，通过拉伸图像中的值图像归一化。例如，取RGB图像，对于每个通道，将其直方图拉伸如下（MATLAB代码）：

for ii = 1:numChannels
    mOutputImage(:, :, ii) = (mOutputImage(:, :, ii) - max(max(mOutputImage(:, :, ii)))) ./ (max(max(mOutputImage(:, :, ii))) -  min(min(mOutputImage(:, :, ii))));
end

另一种方法可能是直方图均衡化。

可能Photoshop正在进行更高级的操作。
也许像在YUV颜色空间中进行混合或使用更强大的方法，这些方法会查看直方图的百分位数。

但这是你应该尝试的方向。

- Royi

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+1，但需要更多信息，YUV色彩空间适用于彩色图像，我只需要灰度图像。 - Ravinder Payal

@RavinderPayal，对于灰度图像，您只有一个通道，因此只需执行上面所写的操作一次即可。 - Royi

好的，但请告诉我这行代码背后发生了什么： mOutputImage(:, :, ii) = (mOutputImage(:, :, ii) - max(max(mOutputImage(:, :, ii)))) ./ (max(max(mOutputImage(:, :, ii))) - min(min(mOutputImage(:, :, ii)))) - Ravinder Payal

你需要根据图像在 [imageMinValue, imageMaxValue] 范围内的相对位置来缩放每个值。也就是将图像直方图拉伸到纯黑和纯白。 - Royi

是的，它将创建一个纯黑白图像，通过使亮像素更亮和轻像素更轻来实现。 - Ravinder Payal