728x90 히스토그램4 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.. 2023. 11. 13. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 히스토그램 평활화 기법(좁혀있는 범위를 넓혀서 고르게 해 줌) - 어두운 환경에서 촬영된 이미지의 히스토그램을 조정하여 빈약한 분포의 주어진 이미지의 히스토그램의 분포를 균일하게 만들어 줌 - 원 이미지의 히스토그램과 유사하게 하면서 명암의 분포를 좀 더 균일화하는 작업 = 이미지의 밝기 분포를 재분배하여 명암 대비를 최대화 특징 1. 명암 대비 조정을 자동으로 수행 2. 각 명암의 빈도는 변경하지 않음(항상 좋은 결과만 나오는 것은 아님) 3. 검출 특성이 좋은 이미지만 출력하지는 않지만 이미지의 검출 특성을 증가시킴 히스토그램 평활화 기법 이상적인 상황(ideal) - 이미지 모든 밝기의 픽셀들의 분포와 빈도수가 0부터 L까지 고르게 나타남 pdf(probability density function).. 2023. 11. 6. 히스토그램 스트레칭 히스토그램 스트레칭(Histogram Stretching) - 명암 대비를 향상시키는 연산 - 낮은 명암 대비를 보이는 이미지의 화질을 향상시키는 방법 - 명암 대비 스트레칭이라고도 함 - 히스토그램 스트레칭을 수행한 이미지는 모든 범위의 화소 값 포함 - 히스토그램은 이상적인 형태인 전 구간에 걸쳐 분포가 균일하게 넓힘 대표적인 2가지 방법 - 명암 대비 스트레칭(Contrast Stretching) - 앤드-인 탐색 기법(End-in Search) 명암 대비 스트레칭 - 명암 대비가 낮은 이미지의 품질을 향상시키는 기술 - 특정 부분이나 가운데에 집중된 히스토그램을 모든 영역으로 확장 - 이미지이 모든 범위의 화소값을 포함하게 함 기본 명암 대비 스트레칭 공식 - User parameter: none.. 2023. 11. 2. 이미지의 히스토그램 이미지의 히스토그램(histogram) - 관찰한 데이터의 특징을 한눈에 알아볼 수 있도록 데이터를 막대그래프 모양으로 나타낸 것 - 이미지에 대한 많은 정보를 제공함 히스토그램 = 빈도수 관찰한 데이터의 특징을 한눈에 알아볼 수 있도록 데이터를 막대그래프 모양으로 나타낸 것 이미지에 대한 많은 정보를 제공함 ex) 검흰, 흰, 검 이런 식으로 산술연산 덧셈연산:(밝기 값을 증가시켜 밝게) 히스토그램의 기둥이 오른쪽으로 이동 뺄셈연산: (밝기 값을 감소시켜 어둡게) 히스토그램의 기둥이 왼쪽으로 이동 곱셈연산: (명암 대비 증가) 히스토그램은 기둥의 분포 범위 넓음 나눗셈연산: (밝기 최댓값과 최솟값의 차이가 작아져 명암 대비 감소) 히스토그램의 분포 좁음 산술 연산(4bit image) 예제 2023. 10. 30. 이전 1 다음 728x90
