PHOTOSHOP中自动对比度功能背后的算法

Question

我正在努力处理图像识别中的图像预处理。

到目前为止，我已经尝试过：

• 我在python中的自定义解决方案

  image_with_better_contrast = round(image/255,0) * 255
  

• Histogram Equalization（比之前更好）
• CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)（最好的三个）

但最近我将 CLAHE 与Photoshop上的自动对比度功能进行了比较 - 灰度图像 - 自动对比度的结果令人印象深刻。我很高兴知道这个功能背后的算法。

注意：我知道Photoshop是专有软件，其代码可能是封闭源代码。因此，任何与改进CLAHE结果或任何其他算法相关的提示都将由我赞赏。

Answer 1

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

我说它只能通过拉伸图像中的值来对图像的直方图起作用 - Image Normalization。
对于即时，取RGB图像，并为每个通道拉伸其直方图如下（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Histogram Equalization。

Photoshop可能正在做更高级的事情 也许喜欢在YUV颜色空间中进行，混合两者或使用更强大的方法来查看直方图的百分位数。

但这是你应该试验的方向。