OpenCV_畳み込みによる総和演算結果を正規化(スケーリング)したい

現在，OpenCVをPythonで動かして，グレースケール画像に対するガボールフィルタを用いたフィルタリングを行なっています．大体の場合は問題なく動作するのですが，フィルタのパラメータによって，ほとんどが白と黒で構成されるような２値化画像に近い結果が出力されます．現在行なっているやり方としては，cv2.getGaborKernelでガボールフィルタのカーネルを用意し，cv2.filter2Dで畳み込みを行うというやり方を取っています．そこでcv2.filter2Dで畳み込みを行う際に，総和演算結果を正規化することで２値化画像が出力されてしまう問題を解決できるのではないかと考えました．ここで言う正規化とは，総和演算結果のうち最も大きい値のピクセルの画素値が255となるようにバイアスを乗じ，それ以外のピクセルの画素値にも同じバイアスを乗じていくことを指します．現在のやり方では，恐らくいくつかの画素における総和演算結果が255以上となっており，頭打ちによって白い部分が発生していると判断し，そのような処理をしたいと考えております．
この場合，畳み込みを行う際にcv2.filter2Dに頼らずに，自力で畳み込みを行う方法を取るしかないのでしょうか．または，現在のやり方にいくつかの工夫を加えることで，総和演算結果を正規化することができるのでしょうか．詳しい方よろしくお願いします．

出力結果の例

その際のガボールフィルタのカーネル

fana

2021/10/22 08:10

> 総和演算結果を正規化するとはどのようなことでしょうか？各画素位置毎に，フィルタ結果値を正規化するのでしょうか？（そしたら，異なる画素位置でのフィルタ結果値との比較ができなくなるのでは？）（全画素位置で同一のスケールを乗じるのであれば，畳み込み結果画像にあとから一発スケールを乗じれば良いでしょうし…？）

lime00

2021/10/22 10:47

質問内容が不足しており，申し訳ありませんでした．ここで言う正規化とは，総和演算結果のうち最も大きい値のピクセルの画素値が255となるようにバイアスを乗じ，それ以外のピクセルの画素値にも同じバイアスを乗じていくことを指します．演算結果が255以上となり，頭打ち的に画素値が決まってしまっているが故に白い部分が増えているのではないかと考えております．

fana

2021/10/22 14:42

filter2D の結果を 8bit としなければ，問題は回避できるということでしょうか．リファレンスを見る限り，引数で結果のデータ形式を指定できるように見えますので， 16bt整数とか 32bit不動小数とか，「頭打ち」にならないような型で結果を受け，必要であれば「結果の最大値を用いて…」といったような処理を後処理として行えば良さそうに思えます．

jbpb0

2021/10/23 01:19

https://cvtuts.wordpress.com/2014/04/27/gabor-filters-a-practical-overview/ のコードでは、ガボールフィルタのカーネルの総和が1/1.5=2/3になるように正規化してますこうすると、フィルタ処理後画像の明るさの平均が元画像の2/3になるので、飽和しにくくなりますあくまでも、正規化しない場合に比べて飽和しにくくなるだけで、飽和しないわけではないですが一般的には、フィルタ処理後の平均が元画像と変わらないように、カーネルの総和が1.0になるように正規化することが多いと思うのですが、2/3にしてる理由はよく分かりません (できるだけ飽和させたくない、ということかな？？) http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_filtering/py_filtering.html

jbpb0

2021/10/23 01:22

異なる画像からのフィルタ処理後画像の数値比較をする必要がないのなら、ガボールフィルタ適用後に「cv2.normalize」で0〜255にしてしまうとかただし、「cv2.normalize」適用前に既に255で飽和してたら意味無いので、「cv2.filter2D」の結果が8bit整数にならないようにする必要がありますたとえば、こんな感じで gabor = cv2.getGaborKernel(... dst = cv2.filter2D(img.astype(np.float32), -1, gabor) dst_image = dst.copy() cv2.normalize(dst, dst_image, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) dst = dst_image.astype(np.uint8)

lime00

2021/10/23 02:45

お二人とも回答ありがとうございます． jbpb0様のcv2.normalize()を活用するやり方で想定通りの結果が実現できました．回答欄に記入いただければベストアンサーとしますので，記入のほどお願い致します．

fana

2021/10/23 03:26

> 2/3 何らかの理屈があるのではなく，単に結果を示すのに都合のよいスケーリングを施しただけなんじゃないかな，とか思ったり．

jbpb0

2021/10/23 05:19

> 単に結果を示すのに都合のよいスケーリングを施しただけでしょうね

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

総和演算結果のうち最も大きい値のピクセルの画素値が255となるようにバイアスを乗じ，それ以外のピクセルの画素値にも同じバイアスを乗じていく

異なる画像からのフィルタ処理後画像の数値比較をする必要がないのなら、ガボールフィルタ適用後に「cv2.normalize」で0〜255にすることができます

ただし、「cv2.normalize」適用前に既に255で飽和してたら意味無いので、「cv2.filter2D」の結果が8bit整数にならないようにする必要があります
たとえば、こんな感じで

python
1gabor = cv2.getGaborKernel(...
2dst = cv2.filter2D(img.astype(np.float32), -1, gabor)
3dst_image = dst.copy()
4cv2.normalize(dst, dst_image, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
5dst = dst_image.astype(np.uint8)