디지털 영상처리 입문 :: chapter 05 :: 히스토그램을 이용한 화소 점 처리

chapter 05 히스토그램을 이용한 화소 점 처리

 

1. 디지털 영상의 히스토그램

 

1) 히스토그램

• 관찰한 데이터의 특징을 한눈에 알아볼 수 있도록 데이터를 막대 그래프 모양으로 나타낸 것

 

2) 디지털 영상의 히스토그램

• 영상의 명도와 명암 대비를 파악할 수 있음
• 왼쪽으로 치우침 -> 영상 밝기가 어두워짐
• 오른쪽으로 치우침 ->영상 밝기가 밝아짐
• 좁은 범위에 분포 -> 명도 차이가 적어, 명암 대비가 좋지 않음
• 넓은 범위에 분포 -> 명도 차이가 커, 명암 대비가 좋음

히스토그램 형태 별 특징

 

 

2. 산술 연산을 이용한 히스토그램에서의 이동

 

1) 덧셈/뺄셈 연산

• 화소의 덧셈 연산 -> 명도 값 증가 -> 밝게 -> 히스토그램이 오른쪽으로 이동
• 화소의 뺄셈 연산 -> 명도 값 감소 -> 어둡게 -> 히스토그램이 왼쪽으로 이동

덧셈, 뺄셈 산술 연산 히스토그램 변화

 

2) 곱셈/나눗셈 연산

• 화소의 곱셈 연산 -> 명도 차이 증가 -> 명암 대비 증가 -> 히스토그램이 넓게 분포
• 화소의 나눗셈 연산 -> 명도 차이 감소 -> 명암 대비 감소 -> 히스토그램이 좁게 분포

곱셈, 나눗셈 산술 연산 히스토그램 변화

 

 

3. 히스토그램 스트레칭 (Histogram Stretching)

 

• 명암 대비를 향상시키는 연산
• 낮은 명암 대비를 보이는 영상의 품질을 향상시키는 방법 (명암 대비 스트레칭이라고도 함)
• 히스토그램이 모든 범위의 화소 값을 포함하도록 분포를 넓힘
• 종류 : 기본 명암 대비 스트레칭, 엔드-인 탐색 기법

 

1) 기본 명암 대비 스트레칭

• 명암 대비가 낮은 디지털 영상의 품질을 향상시키는 기술

기본 명암 대비 스트레칭 예

기본 명암 스트레칭 주요 코드

 

 

2) 엔드-인(End-In) 탐색

• 모든 범위의 명도 값이 존재하지만, 대부분이 특정 값에 집중된 영상에 적용하는 기술
• 일정한 양의 화소를 흰색이나 검정색으로 지정하여 히스토그램의 분포를 좀 더 균일하게 만듬

앤드-인 탐색 예

앤드-인 탐색 주요 코드

 

 

 

4. 히스토그램 평활화 (Histogram Equalized)

 

1) 히스토그램 평활화

• 어둡게 촬영된 영상의 히스토그램을 조절하여, 명암 분포가 빈약한 영상을 균일하게 만듬
• 덧셈이나 뺄셈 등의 산술 연산을 수행하지 않아도 분포가 균일하게 되도록 하는 것이 특징
• 히스토그램 평활화의 특징
  • 영상의 밝기 분포를 재분배하여 명암 대비를 최대화 함
  • 명암 대비 조정을 자동으로 수행함
  • 각 명암의 빈도는 변경하지 않음
  • 항상 검출 특성이 좋은 영상을 출력하지는 않지만, 영상의 검출 특성을 증가시킴

 

 

2) 히스토그램 평활화 단계

• 이미지의 히스토그램을 구한다.
• 히스토그램의 누적 히스토그램을 구하고, 정규화 한다.
• 이미지에 정규화 된 누적 히스토그램 값을 적용한다.

히스토그램 평활화 주요 코드

히스토그램 평활화 전/후 비교

 

 

5. 히스토그램 명세화 (Histogram Specification)

 

• 명암 대비를 개선하는 또 다른 방식
• 히스토그램 평활화와 비슷하지만, 특정 부분을 향상시키려고 원하는 히스토그램을 이용한 정합으로 일부 영역에서만 명암 대비를 개선한다는 점에서 차이를 보임
• 기본적으로, 입력 영상을 원하는 히스토그램으로 평활화 한 뒤, 룩업테이블(lookup table)을 생성하고, 평활화된 원본 영상을 역변환하여 원하는 히스토그램을 얻음

히스토그램 명세화 주요 코드