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대비 향상

히스토그램을 정규화하여 전체 동적 범위를 사용하도록 이미지 대비를 향상합니다.

히스토그램 정규화를 사용하여 이미지 대비를 향상합니다(GIMP의 자동 레벨 알고리즘). 이 블록은 이미지 히스토그램을 늘려 사용 가능한 전체 범위 [0-255]를 활용하며, 대비가 낮은 특징의 가시성을 개선합니다.

이 블록의 작동 방식

  1. 채널 분석: 회색조 이미지의 경우 최소/최대값을 직접 찾습니다. 컬러 이미지의 경우 각 채널을 독립적으로 분석합니다.

  2. 히스토그램 정규화: 각 채널에 대해 선형 스케일링을 사용하여 값을 [min, max]에서 [0, 255]로 늘립니다: output = (input - min) / (max - min) * 255

  3. 클리핑: [0, 255] 범위를 벗어난 값은 유효 범위로 잘립니다

일반적인 사용 사례

  • 저대비 의료 영상: 다양한 획득 파라미터에 걸쳐 조직 가시성을 정규화합니다

  • 산업 검사: 무광 재질의 미세한 표면 결함을 강조합니다

  • 감시 영상: 야간 또는 역광 장면의 가시성을 향상합니다

  • 문서 스캔: 조명이 좋지 않은 문서 사진을 밝게 합니다

  • 현미경 검사: 약한 형광 또는 위상차 이미지의 신호를 강화합니다

입력 매개변수

이미지 : 향상할 입력 이미지(컬러 또는 회색조)

  • 단일 채널, 3채널(BGR) 또는 4채널(BGRA)일 수 있습니다

  • 컬러 이미지의 경우 각 채널이 독립적으로 정규화됩니다

clip_limit : 극단값에서 건너뛸 히스토그램 범위의 비율(기본값: 0)

  • 범위: 0-50

  • 0: 클리핑 없음, 최소값부터 최대값까지 전체 히스토그램을 사용합니다

  • 1-3: 어두운/밝은 이상치를 건너뜁니다(노이즈에 강함)

  • 5-10: 매우 공격적인 이상치 제거

  • 20-50: 극단적인 이상치 제거, 미세한 세부 정보가 손실될 수 있습니다

contrast_multiplier : 정규화 후 대비 스케일링을 위한 배수(기본값: 1.0)

  • 범위: 0.1-5.0

  • 1.0: 추가 스케일링 없음, 정규화만 수행

  • 0.5-0.9: 더 부드러운 이미지를 위해 대비를 줄입니다

  • 1.1-2.0: 더 극적인 향상을 위해 대비를 높입니다

normalize_brightness : 중간톤 평활화를 사용하여 밝기 정규화를 적용합니다(기본값: False)

  • False: 히스토그램 정규화와 대비 스케일링만 수행

  • True: 히스토그램 정규화 후 균형 잡힌 밝기를 위해 중간톤 조정을 적용합니다

출력

이미지 : 정규화된 대비를 가진 향상된 이미지, 입력과 동일한 모양과 유형

참고

  • 이상치에 민감함: 극단적인 최소/최대값(단일 어두운/밝은 픽셀)이 히스토그램 대부분을 좁은 범위로 늘립니다. 사전 처리로 형태학적 열기(Morphological Transformation v2)를 사용하여 잘못된 어두운/밝은 점을 제거하세요.

  • 색상 이동: 컬러 이미지의 경우 각 채널이 독립적으로 늘어나므로, 채널의 동적 범위가 매우 다르면 색조가 변할 수 있습니다

  • 효율성: 매우 빠름 - 최소/최대값에 대한 선형 스캔 후, 픽셀당 선형 변환

  • 밝기 정규화: 활성화되면 더 균형 잡힌 지각 밝기를 위해 중간톤 확장(감마 ≈ 1.3)을 적용합니다

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/contrast_enhancement@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름

유형

설명

참조

name

str

이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..

clip_limit

정수

어두운/밝은 극단에서 건너뛸 히스토그램 범위의 비율입니다. 0: 최소값부터 최대값까지 전체 범위를 사용합니다. 1-3: 이상치를 건너뜁니다(강인함). 5-10: 매우 공격적인 이상치 제거..

contrast_multiplier

float

정규화 후 대비 스케일링을 위한 배수입니다. 1.0: 추가 스케일링 없음(히스토그램 정규화만). <1.0: 대비 감소. >1.0: 더 극적인 향상을 위해 대비 증가..

normalize_brightness

bool

중간톤 평활화를 사용하여 밝기 정규화를 적용합니다. False인 경우 히스토그램 정규화와 대비 스케일링만 적용됩니다. True인 경우 더 균형 잡힌 지각 밝기를 위해 중간톤 조정을 적용합니다..

참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 대비 향상 버전 v1 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩
  • 입력

    • 이미지 (이미지): 향상할 이미지(컬러 또는 회색조). 각 채널은 독립적으로 정규화됩니다..

  • 출력

    • 이미지 (이미지): 워크플로의 이미지입니다.

예시 JSON 정의

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