詳細説明

すべての関数の名前空間は cv::intensity_transform である。

サポートされているアルゴリズム

自動スケーリング
対数変換
べき乗則（ガンマ）変換
コントラストストレッチング
BIMEF: 低照度画像強調のための生体模倣型マルチ露出融合フレームワーク [315] [316]

以下の書籍およびウェブサイトからの参考文献:

Digital Image Processing 4th Edition Chapter 3 [Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods] [228]
http://www.cs.uregina.ca/Links/class-info/425/Lab3/ [159]
https://theailearner.com/2019/01/30/contrast-stretching/ [275]

関数
void	cv::intensity_transform::autoscaling (const Mat input, Mat &output)
	入力されたBGRまたはグレースケール画像に対し、ドメイン[0, 255]で自動スケーリングを適用して入力画像のコントラストを高め、結果の画像を返す。

void	cv::intensity_transform::BIMEF (InputArray input, OutputArray output, float k, float mu, float a, float b)
	入力されたカラー画像に対し、BIMEF法（[315] [316]）を用いて低照度画像を強調する。

void	cv::intensity_transform::BIMEF (InputArray input, OutputArray output, float mu=0.5f, float a=-0.3293f, float b=1.1258f)
	入力されたカラー画像に対し、BIMEF法（[315] [316]）を用いて低照度画像を強調する。

void	cv::intensity_transform::contrastStretching (const Mat input, Mat &output, const int r1, const int s1, const int r2, const int s2)
	入力されたBGRまたはグレースケール画像に対し、ドメイン[0, 255]で線形コントラストストレッチングを適用し、結果の画像を返す。

void	cv::intensity_transform::gammaCorrection (const Mat input, Mat &output, const float gamma)
	入力されたBGRまたはグレースケール画像と定数gammaに対し、ドメイン[0, 255]でべき乗則変換（すなわちガンマ補正）を画像へ適用し、結果の画像を返す。

void	cv::intensity_transform::logTransform (const Mat input, Mat &output)
	入力されたBGRまたはグレースケール画像と定数cに対し、ドメイン[0, 255]で対数変換を画像へ適用し、結果の画像を返す。

関数詳解

◆ autoscaling()

void cv::intensity_transform::autoscaling	(	const Mat	input,
		Mat &	output )

Python:
	cv.intensity_transform.autoscaling(	input, output	) ->	None

#include <opencv2/intensity_transform.hpp>

入力となるBGRまたはグレースケール画像に対し、入力画像のコントラストを高めるために定義域 [0, 255] で自動スケーリングを適用し、結果画像を返す。

引数

input	入力となるBGRまたはグレースケール画像。
output	自動スケーリングの結果画像。

◆ BIMEF() [1/2]

void cv::intensity_transform::BIMEF	(	InputArray	input,
		OutputArray	output,
		float	k,
		float	mu,
		float	a,
		float	b )

Python:
	cv.intensity_transform.BIMEF(	input[, output[, mu[, a[, b]]]]	) ->	output
	cv.intensity_transform.BIMEF2(	input, k, mu, a, b[, output]	) ->	output

#include <opencv2/intensity_transform.hpp>

入力カラー画像に対し、BIMEF法 ([315] [316]) を用いて低照度画像を強調する。

これは露出比を引数として与えるオーバーロード関数である。

引数

input	入力カラー画像。
output	結果画像。
k	露出比。
mu	強調率。
a	カメラ応答関数 (Camera Response Function, CRF) のa引数。
b	カメラ応答関数 (Camera Response Function, CRF) のb引数。

警告: これはオリジナルのMATLABアルゴリズムのC++実装である。オリジナルのコードと比較して、この実装はやや低速であり、同じ結果は得られない。特に、特定の条件下では明るい領域における画像強調の品質が低下する。

◆ BIMEF() [2/2]

void cv::intensity_transform::BIMEF	(	InputArray	input,
		OutputArray	output,
		float	mu = 0.5f,
		float	a = -0.3293f,
		float	b = 1.1258f )

Python:
	cv.intensity_transform.BIMEF(	input[, output[, mu[, a[, b]]]]	) ->	output
	cv.intensity_transform.BIMEF2(	input, k, mu, a, b[, output]	) ->	output

#include <opencv2/intensity_transform.hpp>

入力カラー画像に対し、BIMEF法 ([315] [316]) を用いて低照度画像を強調する。

引数

input	入力カラー画像。
output	結果画像。
mu	強調率。
a	カメラ応答関数 (Camera Response Function, CRF) のa引数。
b	カメラ応答関数 (Camera Response Function, CRF) のb引数。

警告: これはオリジナルのMATLABアルゴリズムのC++実装である。オリジナルのコードと比較して、この実装はやや低速であり、同じ結果は得られない。特に、特定の条件下では明るい領域における画像強調の品質が低下する。

◆ contrastStretching()

void cv::intensity_transform::contrastStretching	(	const Mat	input,
		Mat &	output,
		const int	r1,
		const int	s1,
		const int	r2,
		const int	s2 )

Python:
	cv.intensity_transform.contrastStretching(	input, output, r1, s1, r2, s2	) ->	None

#include <opencv2/intensity_transform.hpp>

入力となるBGRまたはグレースケール画像に対し、定義域 [0, 255] で線形コントラストストレッチングを適用し、結果画像を返す。

引数

input	入力となるBGRまたはグレースケール画像。
output	コントラストストレッチングの結果画像。
r1	変換関数における最初の点 (r1, s1) のx座標。
s1	変換関数における最初の点 (r1, s1) のy座標。
r2	変換関数における2番目の点 (r2, s2) のx座標。
s2	変換関数における2番目の点 (r2, s2) のy座標。

◆ gammaCorrection()

void cv::intensity_transform::gammaCorrection	(	const Mat	input,
		Mat &	output,
		const float	gamma )

Python:
	cv.intensity_transform.gammaCorrection(	input, output, gamma	) ->	None

#include <opencv2/intensity_transform.hpp>

入力となるBGRまたはグレースケール画像と定数gammaに対し、定義域 [0, 255] でべき乗則変換、すなわちガンマ補正を画像に適用し、結果画像を返す。

引数

input	入力となるBGRまたはグレースケール画像。
output	ガンマ補正の結果画像。
gamma	c*r^gamma における定数。rはピクセル値。

◆ logTransform()

void cv::intensity_transform::logTransform	(	const Mat	input,
		Mat &	output )

Python:
	cv.intensity_transform.logTransform(	input, output	) ->	None

#include <opencv2/intensity_transform.hpp>

入力となるBGRまたはグレースケール画像と定数cに対し、定義域 [0, 255] で対数変換を画像に適用し、結果画像を返す。

引数

input	入力となるBGRまたはグレースケール画像。
output	対数変換の結果画像。