Normalizzazione (elaborazione delle immagini) - Normalization (image processing)

In elaborazione delle immagini , la normalizzazione è un processo che cambia l'intervallo di pixel valori di intensità. Le applicazioni includono fotografie con scarso contrasto a causa dell'abbagliamento, ad esempio. La normalizzazione è talvolta chiamata allungamento del contrasto o allungamento dell'istogramma . In campi più generali dell'elaborazione dei dati, come l'elaborazione del segnale digitale , viene definita espansione della gamma dinamica .

Lo scopo dell'espansione della gamma dinamica nelle varie applicazioni è solitamente di portare l'immagine, o un altro tipo di segnale, in una gamma più familiare o normale ai sensi, da cui il termine normalizzazione. Spesso, la motivazione è raggiungere la coerenza nella gamma dinamica per un insieme di dati, segnali o immagini per evitare distrazioni mentali o affaticamento. Ad esempio, un giornale si sforzerà di fare in modo che tutte le immagini di un numero condividano una gamma simile di scala di grigi .

La normalizzazione trasforma un'immagine in scala di grigi n-dimensionale con valori di intensità nell'intervallo , in una nuova immagine con valori di intensità nell'intervallo . ${\ displaystyle I: \ {\ mathbb {X} \ subseteq \ mathbb {R} ^ {n} \} \ rightarrow \ {{\ text {Min}}, .., {\ text {Max}} \}}$${\ displaystyle (Min, Max)}$${\ displaystyle I_ {N}: \ {\ mathbb {X} \ subseteq \ mathbb {R} ^ {n} \} \ rightarrow \ {{\ text {newMin}}, .., {\ text {newMax}} \}}$${\ displaystyle (newMin, newMax)}$

La normalizzazione lineare di un'immagine digitale in scala di grigi viene eseguita secondo la formula

${\ displaystyle I_ {N} = (I - {\ text {Min}}) {\ frac {{\ text {newMax}} - {\ text {newMin}}} {{\ text {Max}} - {\ text {Min}}}} + {\ text {newMin}}}$

Ad esempio, se l'intervallo di intensità dell'immagine è compreso tra 50 e 180 e l'intervallo desiderato è compreso tra 0 e 255, il processo comporta la sottrazione di 50 da ciascuna intensità dei pixel, rendendo l'intervallo compreso tra 0 e 130. Quindi ogni intensità di pixel viene moltiplicata per 255/130 , rendendo l'intervallo da 0 a 255.

La normalizzazione potrebbe anche essere non lineare, questo accade quando non c'è una relazione lineare tra e . Un esempio di normalizzazione non lineare è quando la normalizzazione segue una funzione sigmoidea , in tal caso, l'immagine normalizzata viene calcolata secondo la formula ${\ displaystyle I}$${\ displaystyle I_ {N}}$

${\ displaystyle I_ {N} = ({\ text {newMax}} - {\ text {newMin}}) {\ frac {1} {1 + e ^ {- {\ frac {I- \ beta} {\ alpha }}}}} + {\ text {newMin}}}$

Where definisce l'ampiezza dell'intervallo di intensità di input e definisce l'intensità attorno alla quale è centrato l'intervallo. ${\ displaystyle \ alpha}$${\ displaystyle \ beta}$

La normalizzazione automatica nel software di elaborazione delle immagini normalmente si normalizza sull'intera gamma dinamica del sistema numerico specificato nel formato del file immagine.

Guarda anche

• Normalizzazione audio, audio analogico
• Equalizzazione dell'istogramma

Riferimenti

link esterno

• Stretching a contrasto