공간 영역에서의 영상 향상 (2) 히스토그램

 

1)     히스토그램

-       명암도를 가진 화소의 수를 전체 화소수로 나눈게 히스토그램 정규화이다.

-       이는 명암도가 일어날 수 있는 확률에 대한 예측을 가리킨다.

-       히스토그램은 명암도 세부사항을 보여준다 (밝기 대비)

     -      좋지 않는 명도값을 가진 영상을 향상시키기 위해 관찰할 수 있다

                                                       <히스토 그램>

2) 히스토그램 평활화

   - 명암값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상은 히스토그램 평활화라고
     불리는 처리에 의해 명암값의 분화가 균일되어 영상이 향상될수 있다.

   - 영상이 어두운 영역에서 세밀한 부분을 가져올 경우 효과적이다.

   - 히스토그램 평활을 구현하려면 3단계를 거쳐야 한다

    1. 히스토그램을 이용한 명도 값의 빈도 수를 계산한다.
    2. 구한 빈도 수를 이용하여 축적 히스토그램 값을 구하고 정규화 시킨다.
    3. 정규화된 축적 히스토그램을 그레이 스케일 사상함수로 이용하여 그레이
        레벨 값을 매핑한다.

                                           <히스토 그램 평활화 과정>
<그림 오류>
 2일때 sum인 부분은 4 -> 5
그래프에서 0 쪽 부분 1인 크기의 직선이 존재함 (양쪽)


글만 보면 머리아프다.
쉽게 설명하면 처음 4*4 크기의 0~8까지 색상을 가지는 이미지가 있다고 하자
각각의 명암도에 존재하는 확률밀도함수를 나타내는데 이 확률을 점점 축적해가면서 기록
즉 0일때 1개 있으니 1,  1일때 2개 있으니 이전거랑 합쳐서 3,  2일때 2개 있으니 이전거랑 합쳐서 5 이런식으로 끝가지 다 구하게 된다. 이 구한것을 가지고 아래식에 대입한다.

       ( 명암도 총개수  /  이미지 전체 픽셀수  ) * 좀전에 구한 각각의 축척확률 크기

하나를 예를 들자
명암도개수는 7 이미지 전체 픽셀수는 16 이다. 여기에 만약 2를 구한다면 2는 축척이 5로 되어 있다. 위 그림은 4인데 잘못 표기다 올래 5이다.

7 / 16  * 5 = 2.1875 가 나온다

이렇게 모든 명암도 수를 다 계산을 하고 나온 수치를 해당 명암도에 맞게 반올림하여 변형한다.
즉 2.1875 는 2이기 때문에 2인 부분은 2로 변형하는것이다. 다른 예로는 3은 4.81이다. 이를 반올림하면 5 이기 때문에 3인 영역은 모두 5로 변형시켜준다는 것이다. 이러면 이해가 될것이다.
그러면 평활화의 적용은 아래의 예시를 보면 알수 있을것이다. 좀더 화질이 향상됨을 느낄것이다. 보통 평활화, 균등화라고도 많이 사용된다.

                                            <히스토그램 평활화 예제>