Photoshop中自动对比度功能背后的算法

Question

我正在努力在图像识别中预处理图像。

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 

• 直方图均衡 （比以前好）
• CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡） （三分之二）

但最近我比较用Photoshop对灰度图像自动对比度功能CLAHE -和自动对比的结果令人印象深刻。 我很高兴知道此功能背后的算法。

注意 ：我知道Photoshop是专有软件，其代码可能是封闭源。 因此，与改善CLAHE结果有关的任何提示，或任何其他算法，都将受到我的赞赏。

Answer 1

尽管CLAHE算法本质上是局部的，但Photoshop的自动对比度可能是一种全局方法。

我想说的是，只有通过拉伸图像中的值（ 图像归一化），它才能对图像的直方图起作用。
即时获取RGB图像，并为每个通道按以下方式拉伸其直方图（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 。

Photoshop可能正在做一些更高级的操作。
可能喜欢在YUV色彩空间中做到这一点，将两者混合或使用更强健的方法来查看直方图的百分位数。

但这是您应该尝试的方向。