Language
Country/Area
No result found
Phép thuật của xử lý hình ảnh: Cân bằng biểu đồ histogram thay đổi số phận của hình ảnh như thế nào?
Trong thế giới số ngày nay, công nghệ xử lý hình ảnh đã trở thành một công cụ phổ biến, trong đó công nghệ cân bằng biểu đồ đã thu hút sự chú ý rộng rãi nhờ tính năng kỳ diệu độc đáo của nó. Kỹ thuật này chủ yếu được sử dụng để điều chỉnh độ tương phản của hình ảnh, đặc biệt khi hình ảnh có phạm vi giá trị cường độ hẹp.
Ưu điểm lớn nhất của cân bằng biểu đồ là nó có thể hiển thị hiệu quả các giá trị cường độ tập trung cao trong hình ảnh, do đó cải thiện độ tương phản tổng thể.
Ý tưởng cốt lõi của phương pháp này là phân phối lại các giá trị cường độ của hình ảnh sao cho mỗi vùng của hình ảnh có thể đạt được sự phân phối đồng đều hơn về các giá trị cường độ. Điều này đặc biệt hữu ích đối với những hình ảnh có nền và tiền cảnh sáng hoặc tối, chẳng hạn như hiển thị cấu trúc xương rõ hơn trong ảnh chụp X-quang hoặc cung cấp chi tiết tốt hơn trong ảnh bị phơi sáng quá mức hoặc thiếu sáng.
Tuy nhiên, cân bằng biểu đồ cũng có những nhược điểm. Đây là một kỹ thuật xử lý không phân biệt có thể đồng thời làm tăng độ tương phản của tiếng ồn nền và làm giảm cường độ tín hiệu có thể sử dụng. Hơn nữa, trong hình ảnh khoa học, khi tương quan không gian quan trọng hơn tín hiệu cường độ, tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu nhỏ thường cản trở việc phát hiện trực quan, do đó cân bằng biểu đồ có thể tạo ra kết quả không thực tế.
Mặc dù công nghệ này cải thiện hiệu ứng hình ảnh nhưng cũng có thể gây ra những hiệu ứng không mong muốn như độ sáng và độ tối, đặc biệt là ở những hình ảnh có độ sâu màu thấp.
Đối với hình ảnh 8 bit, việc áp dụng cân bằng biểu đồ sẽ làm giảm thêm độ sâu màu của hình ảnh, do đó hiệu ứng cân bằng có ý nghĩa hơn đối với dữ liệu liên tục hoặc hình ảnh thang độ xám 16 bit. Điều này cũng làm cho việc lựa chọn thực hiện ánh xạ tiêu chuẩn hay ánh xạ bảng màu trở thành một cân nhắc quan trọng khi triển khai cân bằng biểu đồ.
Hiện nay, nhiều phương pháp phái sinh khác nhau đã được đề xuất để nhấn mạnh tốt hơn độ tương phản cục bộ thay vì chỉ tập trung vào độ tương phản toàn cục. Các phương pháp này bao gồm cân bằng biểu đồ thích ứng, cân bằng biểu đồ thích ứng giới hạn độ tương phản (CLAHE), v.v. Mục tiêu của chúng là cải thiện độ tương phản đồng thời tránh dịch chuyển độ sáng trung bình và mất chi tiết.
Điều thú vị hơn là, cân bằng biểu đồ dường như thực hiện ngầm một phép biến đổi tín hiệu tương tự trong mạng nơ-ron sinh học để tối đa hóa tốc độ kích hoạt đầu ra của nơ-ron dựa trên số liệu thống kê đầu vào.
Trong các ứng dụng thực tế, hiệu ứng cân bằng biểu đồ không chỉ giới hạn ở ảnh xám, ảnh màu cũng được hưởng lợi từ công nghệ này. Đối với hình ảnh RGB, mặc dù có thể áp dụng xử lý tiêu chuẩn cho các kênh đỏ, xanh lá cây và xanh lam riêng biệt, nhưng điều này có thể gây ra những thay đổi lớn về cân bằng màu sắc. Để giải quyết vấn đề này, việc chuyển đổi hình ảnh sang không gian màu khác, chẳng hạn như không gian màu Lab, cho phép áp dụng cân bằng biểu đồ mà không làm thay đổi sắc độ và độ bão hòa.
Cần lưu ý rằng với sự tiến bộ của công nghệ máy tính, ngày càng có nhiều phương pháp cân bằng biểu đồ không gian 3D được đề xuất, nhưng các phương pháp này có thể gây ra hiện tượng "trắng hóa", khiến khả năng xuất hiện các điểm ảnh sáng cao hơn các điểm ảnh tối.
Trong quá trình thực hiện cân bằng biểu đồ, cách thể hiện và thực hiện sẽ có tác động đáng kể đến chất lượng hình ảnh cuối cùng, do đó việc lựa chọn phương pháp thực hiện phù hợp là rất quan trọng.
Từ xử lý hình ảnh phục vụ chẩn đoán y khoa đến nâng cao tính thẩm mỹ cho nhiếp ảnh hàng ngày, cân bằng biểu đồ chắc chắn là một phần không thể thiếu của xử lý hình ảnh. Trong tương lai, khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể thấy sự xuất hiện của nhiều ứng dụng sáng tạo hơn. Ví dụ, khi hình ảnh bị ảnh hưởng bởi các mức độ sáng và tối khác nhau, liệu cân bằng biểu đồ có phải là giải pháp không? Câu hỏi vẫn còn là, liệu đây có phải là cách giải thích tốt nhất cho câu nói “học không bao giờ kết thúc” của người Trung Quốc cổ đại hay không?
