Photoshop中自动对比度特征背后的算法

Question

在图像识别中，我一直在努力处理预处理图像。

到目前为止，我已经尝试过：

• 在python中，我的自定义解决方案像这样 image_with_better_contrast =圆形(图/ 255，0)*255
• 直方图均衡 (比以前更好)
• 对比度有限自适应直方图均衡 (三个中最好的)

但是最近我比较了和Photoshop在灰度图像上的自动对比度特性--自动对比度的结果令人印象深刻。我很高兴知道这个特性背后的算法。

备注：我知道Photoshop是专有软件，它的代码可能是封闭的。因此，任何与改进CLAHE结果或任何其他算法有关的提示，我将不胜感激。

Answer 1

虽然CLAHE算法本质上是本地的，但Photoshop的自动对比可能是一种全局方法。

我认为它只能通过拉伸图像中的值- 图像归一化来处理图像的直方图。

现在，获取RGB图像，并对每个通道展开其直方图如下(MATLAB代码)：

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

另一种方法是直方图均衡。

也许Photoshop正在做一些更先进的事情。

也许喜欢在YUV颜色空间中这样做，混合两者，或者使用更健壮的方法来查看直方图的百分位数。

但这是你应该尝试的方向。