Histogrammangleichung

Histogrammangleichung, im Englischen histogram equalization, ist eine Bildverarbeitungstechnik zur Kontrastverbesserung. Sie zielt darauf ab, die Verteilung der Pixelintensitäten so zu verändern, dass die Ausgabe-Histogramm möglichst gleichmäßig wird, wodurch Details in dunklen und hellen Bereichen besser sichtbar werden.

Für ein Graustufenbild mit Grauwerte 0 bis L-1 wird die Wahrscheinlichkeitsverteilung p(r) = h(r)/N ermittelt, wobei h(r) die Häufigkeit des Grauwerte r und N die Gesamtzahl der Pixel ist. Die kumulative Verteilungsfunktion F(r) = sum_{k=0}^{r} p(k) wird gebildet. Die Abbildung r -> s = floor((L-1) * F(r)) wendet man auf jeden Pixelwert r an. Das resultierende Bild besitzt tendenziell eine gleichmäßigere Verteilung der Intensitäten und damit einen höheren Gesamtkontrast.

Es gibt globale und adaptive Varianten. Die globale Histogrammangleichung verwendet das gesamte Bild, während adaptive Histogrammangleichung (AHE) lokale Bereiche (Kacheln) behandelt und die Ergebnisse zu einem Endbild zusammenführt. CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) begrenzt zudem die Verstärkung, um Rauschen und Artefakte zu vermeiden.

Bei Farbbildern erfolgt die Anwendung meist auf der Luminanz- oder Helligkeitskomponente (z. B. im YCbCr- oder HSV-Farbraum), um unerwünschte Farbverschiebungen zu vermeiden. Alternativ können Farbräume gewählt oder die Farbebenen vorübergehend getrennt behandelt werden.

Anwendungen finden sich in der Fotografie, medizinischer Bildgebung, Fernerkundung und allgemeinen Kontrastverbesserungen. Vorteile sind eine bessere Detailerkennung und gleichmäßiger Kontrast; Nachteile umfassen mögliche Überbetonung, Rauschverstärkung und unnatürliche Erscheinungsbilder in einfarbigen oder glatten Bereichen.