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imlocalbrighten

低光量イメージを明るくする

R2019b 以降

構文

B = imlocalbrighten(A)

B = imlocalbrighten(A,amount)

B = imlocalbrighten(___,"AlphaBlend",alphaBlend)

[B,D] = imlocalbrighten(___)

説明

B = imlocalbrighten(A) は、RGB またはグレースケール イメージ A 内の低光量領域を明るくします。

B = imlocalbrighten(A,amount) は、A 内の低光量領域を指定した量だけ明るくします。

B = imlocalbrighten(___,"AlphaBlend",alphaBlend) は、アルファ ブレンディングを行うことで入力イメージの明るい領域を保持するかどうかも指定します。

[B,D] = imlocalbrighten(___) は、入力イメージの各ピクセルの暗さ推定 D も返します。

例

低光量イメージを明るくする

低光量イメージをワークスペースに読み取ります。

A = imread("lowlight_2.jpg");

既定の明るさの量を使用して低光量イメージを明るくします。元のイメージと明るくしたイメージを並べてモンタージュに表示します。

B = imlocalbrighten(A);
montage({A,B})

低光量イメージを再度明るくします。今度はイメージに適用する明るさの量を指定します。明るくした 2 つのイメージを並べてモンタージュに表示します。

B2 = imlocalbrighten(A,0.6);
montage({B,B2})

名前と値の引数 AlphaBlend を使用して、明るくしたイメージ内で元のイメージの内容を保持します。最初の例の明るくした出力イメージと、アルファ ブレンドした出力イメージを表示します。アルファ ブレンド バージョンのイメージの中央近くにある、アーチが付いた入り口の上の壁に見られる細部を元の明るくしたイメージと比較してください。

Bblend = imlocalbrighten(A,AlphaBlend=true);
montage({B,Bblend})

推定されたピクセルあたりの暗さを取得します。元のイメージと暗さ推定行列を表示します。

[~,D] = imlocalbrighten(A);
montage({A,D})

入力引数

A — 明るくするイメージ

RGB イメージ | グレースケール イメージ

明るくするイメージ。RGB イメージまたはグレースケール イメージとして指定します。

データ型: single | double | uint8 | uint16

amount — イメージを明るくする量

1 (既定値) | 範囲 [0, 1] の数値

イメージを明るくする量。[0, 1] の範囲の数値として指定します。値が 1 (既定の設定) の場合、imlocalbrighten は A の低光量領域をできるだけ明るくします。値が 0 の場合、imlocalbrighten は変更されていない入力イメージを返します。

例: 0.2

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

alphaBlend — 元のイメージと強調イメージのアルファ ブレンド

false または 0 (既定値) | true または 1

元のイメージと強調イメージのアルファ ブレンド。数値または logical の 0 (false) または 1 (true) として指定します。アルファ ブレンディングは、元のイメージを強調イメージと組み合わせて、元のイメージの明るい領域を保持します。true の場合、imlocalbrighten は、暗さ推定の行列 D を使用して、各ピクセルの光の量に比例する入力イメージの内容を保持します。

出力引数

B — 明るくなったイメージ

数値配列

明るくなったイメージ。入力イメージ A とサイズとデータ型が同じである数値配列として返されます。

D — 暗さの推定

数値行列

入力イメージの各ピクセルの暗さの推定。数値行列として返されます。D は、入力イメージの最初の 2 つの次元と同じサイズです。

データ型: double

参照

[1] Dong, X., G. Wang, Y. Pang, W. Li, J. Wen, W. Meng, and Y. Lu. "Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video." Proceedings of IEEE® International Conference on Multimedia and Expo (ICME). 2011, pp. 1–6.

[2] He, Kaiming. "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior." Thesis, The Chinese University of Hong Kong, 2011.

[3] Dubok Park; Hyungjo Park; David K. Han; Hanseok Ko "Single Image Dehazing with Image Entropy and Information Fidelity." ICIP, 2014.

バージョン履歴

R2019b で導入

参考

adapthisteq | histeq | imreducehaze

トピック

• 低光量イメージの強調