OpenCVによる用紙のカラー写真のコントラストと明るさの自動調整

質問

携帯電話のカメラなどで紙を撮影すると、次のような結果になります（左の画像）（jpgダウンロード ここで ). 望ましい結果（画像編集ソフトで手動処理したもの）は右の通りです。

元画像をopenCVで加工して明るさ・コントラストを良くしたい を自動的に (背景がより白くなるように）。 .

前提: 画像は A4 縦長形式 (このトピックではパースペクティブ ワープは必要ありません)、用紙は白で、テキスト/画像は黒またはカラーである可能性があります。

これまでに試したこと。

1. いろいろ 適応的閾値処理 Gaussian, OTSU などの手法があります（OpenCV のドキュメントを参照してください）． 画像の閾値処理 ). 通常，OTSUと一緒に使うとうまくいきます．

   ret, gray = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)
   
   

   が、これはグレースケール画像にしか使えない であり、カラー画像には直接使えない。さらに の出力はバイナリ（白か黒）ですが、これは私が望まないものです。 : 私は出力としてカラーノンバイナリ画像を保持することを好む

2. ヒストグラムの均等化

   • Y に適用 (RGB => YUV 変換後)
   • またはVに適用(RGB => HSV変換後)。

   で提案されているように 答え ( カラー画像でヒストグラム等化が機能しない - OpenCV ) または、この 一つ ( OpenCV Python EqualizeHist カラー画像 ):

   img3 = cv2.imread(f)
   img_transf = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2YUV)
   img_transf[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img_transf[:,:,0])
   img4 = cv2.cvtColor(img_transf, cv2.COLOR_YUV2BGR)
   cv2.imwrite('test.jpg', img4)
   
   

   またはHSVで。

   img_transf = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2HSV)
   img_transf[:,:,2] = cv2.equalizeHist(img_transf[:,:,2])
   img4 = cv2.cvtColor(img_transf, cv2.COLOR_HSV2BGR)
   
   

   残念ながら、局所的にひどい微小コントラストが生じるため、結果はかなり悪い（？）

   

   また、代わりにYCbCrを試してみましたが、似たような感じでした。

3. も試してみましたが CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) (コントラスト制限付きアダプティブヒストグラム等化) を様々な tileGridSize から 1 から 1000 :

   img3 = cv2.imread(f)
   img_transf = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2HSV)
   clahe = cv2.createCLAHE(tileGridSize=(100,100))
   img_transf[:,:,2] = clahe.apply(img_transf[:,:,2])
   img4 = cv2.cvtColor(img_transf, cv2.COLOR_HSV2BGR)
   cv2.imwrite('test.jpg', img4)
   
   

   が、その結果も同様にひどいものでした。

4. 質問で提案されたように、LAB色空間でこのCLAHEメソッドを実行すると RGBカラー画像にCLAHEを適用する方法 :

   import cv2, numpy as np
   bgr = cv2.imread('_example.jpg')
   lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB)
   lab_planes = cv2.split(lab)
   clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(100,100))
   lab_planes[0] = clahe.apply(lab_planes[0])
   lab = cv2.merge(lab_planes)
   bgr = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
   cv2.imwrite('_example111.jpg', bgr)
   
   

   も悪い結果になりました。出力画像です。

   

5. 適応的な閾値処理またはヒストグラム等化を行う 各チャンネルで個別に (R, G, B) は、カラーバランスを崩すので、オプションではありません。 ここで .

6. コントラスト・ストリーチング。 メソッドと scikit-image のチュートリアルにある ヒストグラム均等化 :

   2%および98%に収まるすべての強度を含むように画像が再スケーリングされます。

   は少し良くなりましたが、まだ望ましい結果には程遠いです(この質問の上の画像を参照)。

TL;DR: OpenCV/Pythonで用紙のカラー写真の明るさ/コントラストの自動最適化を得るには？ どのような閾値/ヒストグラム均等化/他の技術を使用することができますか？

どのように解決するのですか？

この方法は、あなたのアプリケーションでうまく機能するはずです。まず、強度ヒストグラムで分布モードをうまく分離する閾値を見つけ、その値を使用して強度を再スケールします。

from skimage.filters import threshold_yen
from skimage.exposure import rescale_intensity
from skimage.io import imread, imsave

img = imread('mY7ep.jpg')

yen_threshold = threshold_yen(img)
bright = rescale_intensity(img, (0, yen_threshold), (0, 255))

imsave('out.jpg', bright)

ここではYenのメソッドを使用しています。このメソッドについて詳しくは このページ .