フォルダに入っている複数枚の画像の明るさを統一したい

Question

写真の明るさをすべて統一したいのですがうまく実装できません。以下の手法だと黒くつぶれてしまう部分が発生してしまいました。

import cv2
import numpy as np
import os


lst = []
files = os.listdir('./train-images/')
for i in range(len(files)):
    img = cv2.imread(folder + files[i], 0)
    img = 80.0/img.mean()　#80は適当に決めました
    img_int8 = img.astype(np.uint8)
    cl1 = clahe.apply(img_int8)
    cv2.imwrite("train-images-histgram/" + files[i], cl1)

このプログラムをどう改善したらよいのか教えていただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。

Comments

[t_obara]

そもそも明るさって学習に必要なのですか？
もし必要だとして、その明るさの違いは何に由来するものなのでしょうか？
その由来を考慮して、平坦化を行うことがベストな方法なのでしょうか。
何れにしても、プログラムの問題というよりは仕様の問題かと思われます。

[Nyankoy]

すみません。記述不足だったのですがここから二値化を行い骨部分の抽出などがもしできたらなと考えておりました。その際、白っぽい画像と黒っぽい画像が混じっているとうまく処理がいかなかったため1枚の画像における平均輝度値をすべての画像で統一したいと考えました。
学習したい内容はレントゲン画像における輝度差と場所、形が患部につながると考えています。深層学習はまだ初心者のためあまりわかっていなかったのですが学習に明るさの統一はあまり必要ないということでしょうか？調べていたのですがヒストグラム平たん化だけ輝度差はある程度はっきりしているため十分ということでしょうか？

Answer 1

二値化がうまくいかないということであれば、それなりに様々な方法があるので、そちらを考慮した方が良いです

参考：http://dbkids.co.jp/popimaging/IntroduceFunctions/Binarization.htm

形であれば、二値化後のエッジでしょうから良いとして、
同一レントゲン画像内での輝度差が重要ということであれば、その輝度差が学習されるようなフィルタを与えるべきであって、明るさの統一は重要ではないかと。