ヒストグラム均一化とは
ヒストグラム均一化（Histogram Equalization）とは、画像のピクセル値の分布（ヒストグラム）を均一に近づけることで、画像のコントラストを自動的に改善する手法です。暗い画像や明るい画像のコントラストを適切に調整し、画像中の細部をより見やすくする効果があります。
| ひとことで言うと | 明るさの偏りをならして、暗い画像のコントラストを引き上げる処理。 |
|---|---|
| どこで使う | 夜間の監視カメラ映像、逆光写真、医用画像の見やすさ改善。 |
| 注意点 | ノイズまで強調されることがある。部分ごとに処理するCLAHEが実用的。 |
ヒストグラム均一化の仕組みと種類
基本的なヒストグラム均一化は、累積分布関数（CDF）を用いてピクセル値を再マッピングします。各ピクセル値の出現頻度から累積分布を計算し、それに基づいてピクセル値を変換することで、ヒストグラムが均一に近づきます。ただし、画像全体に一律に適用すると局所的なコントラストが損なわれることがあります。この問題を解決するのがCLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）です。CLAHEは画像を小さなタイルに分割し、各タイルで独立にヒストグラム均一化を行います。さらにコントラストのクリッピング制限を設けることで、ノイズの増幅を防ぎます。
1明るさの分布を作るヒストグラムを作成
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2偏りを確認暗い側に集中している
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3全体に広げる0〜255に分散させる
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4コントラスト向上細部が見えるように
応用と意義
ヒストグラム均一化は医療画像（X線、CT、MRI）のコントラスト改善、監視カメラ映像の視認性向上、衛星画像の解析、夜間撮影画像の改善などに活用されています。画像認識モデルの前処理としても使われ、照明条件の違いを補正して認識精度を向上させる効果があります。