Golang 画像処理: 画像のカラーバランスとヒストグラムイコライゼーションを行う方法

Golang 画像処理: 画像のカラー バランスとヒストグラム イコライゼーションを実行する方法

はじめに:
画像処理の分野では、カラー バランスとヒストグラム イコライゼーションが重要です。よく使われる 2 つのテクニック。カラー バランシングは、画像内の色の分布を調整してより自然な外観にするために使用され、ヒストグラム イコライゼーションは画像のコントラストと明るさの分布を改善するために使用されます。この記事では、Golang を使用して画像のカラー バランスとヒストグラム イコライゼーションを実行する方法を紹介し、対応するコード例を示します。

1. カラー バランス
   カラー バランスは、画像の RGB チャネルを調整することで実現できます。具体的には、画像の色の分布を変更してより均一にすることで、カラー バランスを実現できます。

以下は、Golang を使用した画像のカラーバランスのコード例です。

// 导入所需的包
import (
    "image"
    "image/color"
    "math"
)

// 颜色平衡函数
func balanceColors(img image.Image) image.Image {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    // 创建一个新的RGBA图像
    balancedImg := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, width, height))

    rTotal, gTotal, bTotal := 0, 0, 0
    numPixels := width * height

    // 遍历图像的每一个像素
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            // 获取像素的RGB值
            r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()

            // 累加RGB值
            rTotal += int(r >> 8)
            gTotal += int(g >> 8)
            bTotal += int(b >> 8)
        }
    }

    // 计算平均RGB值
    rAvg := float64(rTotal) / float64(numPixels)
    gAvg := float64(gTotal) / float64(numPixels)
    bAvg := float64(bTotal) / float64(numPixels)

    // 遍历图像的每一个像素
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            // 获取像素的RGB值
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()

            // 计算调整后的RGB值
            rBalanced := uint8(math.Min(float64(r>>8)*(rAvg/255), 255))
            gBalanced := uint8(math.Min(float64(g>>8)*(gAvg/255), 255))
            bBalanced := uint8(math.Min(float64(b>>8)*(bAvg/255), 255))

            // 设置新图像的像素值
            balancedImg.Set(x, y, color.RGBA{rBalanced, gBalanced, bBalanced, uint8(a>>8)})
        }
    }

    return balancedImg
}

2. ヒストグラム均等化
   ヒストグラム均等化は、ピクセル値を変換する方法です。画像を再分配して画像のコントラストと明るさを向上させる技術。これは、画像のグレー値の統計と変換によって実現できます。

次は、画像のヒストグラム イコライゼーションに Golang を使用するコード例です:

// 导入所需的包
import (
    "image"
    "image/color"
    "math"
)

// 直方图均衡化函数
func equalizeHistogram(img image.Image) image.Image {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    // 创建一个新的RGBA图像
    equalizedImg := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, width, height))

    // 计算像素值的累计分布
    var hist [256]int
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            // 获取像素的灰度值
            r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()
            gray := color.GrayModel.Convert(color.RGBA{uint8(r>>8), uint8(g>>8), uint8(b>>8), 0}).(color.Gray)

            // 累加灰度值分布
            hist[gray.Y]++
        }
    }

    // 计算像素值的累积直方图
    var cumHist [256]int
    cumHist[0] = hist[0]
    for i := 1; i < 256; i++ {
        cumHist[i] = cumHist[i-1] + hist[i]
    }

    // 计算像素值的映射关系
    var mapping [256]uint8
    for i := 0; i < 256; i++ {
        mapping[i] = uint8(math.Round(float64(cumHist[i]) * 255 / float64(width*height)))
    }

    // 遍历图像的每一个像素
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            // 获取像素的灰度值
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()
            gray := color.GrayModel.Convert(color.RGBA{uint8(r>>8), uint8(g>>8), uint8(b>>8), uint8(a>>8)}).(color.Gray)

            // 获取映射后的灰度值
            newGray := mapping[gray.Y]

            // 设置新图像的像素值
            equalizedColor := color.Gray{newGray}
            equalizedImg.Set(x, y, equalizedColor)
        }
    }

    return equalizedImg
}

結論:
この記事では、画像のカラー バランスとヒストグラム イコライゼーションに Golang を使用する方法を紹介します。 、および対応するコード例を示します。カラー バランシングとヒストグラム イコライゼーションは、画像の色の分布、コントラスト、明るさを改善するのに役立つ 2 つの一般的に使用される画像処理技術です。読者はこれらのテクノロジーを柔軟に使用して、自分のニーズや実際の状況に応じて画像を処理し、より良い視覚効果を得ることができます。

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