なぜこの処理になるのかわかりません。

Question

Improved Adaptive Gamma Correctionを使っているのですが,
このコードは自動でガンマ補正してくれるコードです。
暗い画像は明るくし、明るい画像は暗いところを作成します。
しかし、私の用意した暗い画像や明るい画像は変更なしになってしまいます。

import cv2
import glob
import argparse
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.linalg import fractional_matrix_power

def image_agcwd(img, a=0.25, truncated_cdf=False):
    h,w = img.shape[:2]
    hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf / cdf.max()
    prob_normalized = hist / hist.sum()

    unique_intensity = np.unique(img)
    intensity_max = unique_intensity.max()
    intensity_min = unique_intensity.min()
    prob_min = prob_normalized.min()
    prob_max = prob_normalized.max()
    
    pn_temp = (prob_normalized - prob_min) / (prob_max - prob_min)
    pn_temp[pn_temp>0] = prob_max * (pn_temp[pn_temp>0]**a)
    pn_temp[pn_temp<0] = prob_max * (-((-pn_temp[pn_temp<0])**a))
    prob_normalized_wd = pn_temp / pn_temp.sum() #  [0,1]に正規化
    cdf_prob_normalized_wd = prob_normalized_wd.cumsum()
    
    if truncated_cdf: 
        inverse_cdf = np.maximum(0.5,1 - cdf_prob_normalized_wd)
    else:
        inverse_cdf = 1 - cdf_prob_normalized_wd
    
    img_new = img.copy()
    for i in unique_intensity:
        img_new[img==i] = np.round(255 * (i / 255)**inverse_cdf[i])
   
    return img_new

def process_bright(img):
    img_negative = 255 - img
    agcwd = image_agcwd(img_negative, a=0.25, truncated_cdf=False)
    reversed = 255 - agcwd
    return reversed

def process_dimmed(img):
    agcwd = image_agcwd(img, a=0.75, truncated_cdf=True)
    return agcwd

def main():
    img = cv2.imread('input/IMG841.jpg')
        
    #  画像の強度成分を抽出
    YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
    Y = YCrCb[:,:,0]
    # 画像が明るいか暗いかを判断する
    threshold = 0.3
    exp_in = 112 # 予想されるグローバル平均強度
    M,N = img.shape[:2]
    mean_in = np.sum(Y/(M*N)) 
    t = (mean_in - exp_in)/ exp_in
        
    #  ガンマ補正のための画像処理
    img_output = None
    if t < -threshold: # 淡い色合いの画像
        result = process_dimmed(Y)
        YCrCb[:,:,0] = result
        img_output = cv2.cvtColor(YCrCb,cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
        print("淡い色合いの画像")
    elif t > threshold: # 明るい画像
        result = process_bright(Y)
        YCrCb[:,:,0] = result
        img_output = cv2.cvtColor(YCrCb,cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
        print("明るい画像")
    else:
        img_output = img
        print("変更なし")
            
    cv2.imwrite('output/IMG841.jpg', img_output)

if __name__ == '__main__':
    main()

Comments

[fana]

> Improved Adaptive Gamma Correctionを使っているのですが

"Improved Adaptive Gamma Correction" とは何なのか？　を概説してください．
「その手法(?)が何なのかというところから調べて答えろ」という話なのですか？

単なる「ガンマ補正」ならまぁ一般的に通じる(?)とは思いますが，
それと比べて一体何がどう Improved で Adaptive なのか？

あなたは当然そこら辺のことを把握しているハズですから，
その知見に基づいたあなたの疑問というのを
「これこれこういう話であるから，右の自分で用意した画像に対してはこういう結果になるハズだと考えているのだが，結果はこうなった．〇〇が××となっているように思われる」
とかなんとか，そのくらいの話を提示してください．

[y_waiwai]

そのコードはなにをするコードなんでしょうか。詳しく説明しましょう

[fana]

リンク先やそこから辿れる文献にはいくつかの結果例が載っているように見えますが，それらは再現するのですか？

「入力と出力がほぼ変わらない」というのも正当な結果である可能性はあるハズですが，
あなたの画像がそのような入力に該当するということはないのですか？

Answer 1

ええと、、変更なしと出力されて変更されていない画像が返ってくるんですよね？
単純にt = (mean_in - exp_in)/ exp_in　の結果が-thresholdからthresholdの間にあるだけでは？
print(t)としてその範囲内なら何の問題もない気がします。
で、tはmean_inとexp_inの二つの要素で変わる。mean_inは画像データで変わるようなので、exp_inの値を変えたら結果が変わるんじゃないですか？
追記、修正依頼のところに書かれてる方と同様これがどういうものなのかわかりませんが、コードを見る限りこんなところでしょうか。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
pathがうまくいかなかったので、そこの部分を消したのでそのせいで
うまくいかないと思っていて、print(t) で見るという基礎を忘れていました。
-0.10276909101577036
という結果が出てきて、正しいことがわかりました。
ありがとうございます。