히스토그램 명세화

히스토그램 명세화

- 특정 모양의 히스토그램을 생성된 이미지의 히스토그램에 포함하여 이미지의 일부 영역의 명암 대비를 개선하는 이미지처리 기법

- 히스토그램 정합(Histogram Matching) 기법: 입력 이미지(A)의 히스토그램을 원하는 이미지의 히스토그램(B)으로 변환

- 명암 대비를 개선하는 것은 히스토그램 평활화와 같음

- 단, 특정 부분을 향상시키기 위해 원하는 히스토그램 일부 영역에서만 명암 대비를 개선

 

- 동작 방식

기본적으로 입력 이미지를 원하는 히스토그램으로 평활화하고 역 히스토그램 평활화 수행 -> 룩업 테이블(look up table)을 생성 -> 평활화된 원 이미지를 역 변환 -> 결과적으로 원하는 히스토그램을 얻음

 

1단계: 원 이미지에 대한 히스토그램 평활화 수행

 

 

freq 는 f(x, y)의 값을 대입함

cdf는 h*w의 값을 분모에 두고 분자와 나누기

2단계: 참조 이미지에 대한 맵 생성

ref

cdf의 값이 5에 6이 있으면 cdf 다음의 값은 6에 (5+6) 11이 된다.

3단계: 참조 이미지에 대한 룩업 테이블 생성

- 평활화와 반대로 정규화된 누적합이 밝기 값이 되고, 밝기 값은 역 평활화 값이 됨

- 역 평활화(reverse intensity)값이 역함수로서 룩업데이트로 사용됨

intensity -> map.map -> intensity

룩업테이블(lookup table)

위에 표를 이해하기 위해 예를 들어

intensity -> map = 5

map -> intensity = 2.6은 2와 3사이 그래서 더 가까운 곳에 넣어줌

map -> intensity = 2

map -> intensity = 3

 

4단계: 히스토그램 명세화

- 룩업 테이블(lookup table)를 이용해 입력 이미지를 원하는 히스토그램으로 변환

map 에 있는 5가 g(x,y)로 들어가서 그 값인 intensity 6이 gf(x,y)로 대입하게 된다.