히스토그램 이퀄라이제이션

히스토그램 스트레칭을 사용하여 대비를 높일 수 있음을 이미 살펴 보았습니다. 이 튜토리얼에서는 히스토그램 이퀄라이제이션을 사용하여 대비를 향상시키는 방법을 알아 봅니다.

히스토그램 균등화를 수행하기 전에 히스토그램 균등화에 사용되는 두 가지 중요한 개념을 알아야합니다. 이 두 개념을 PMF 및 CDF라고합니다.

PMF 및 CDF 자습서에서 설명합니다. 히스토그램 이퀄라이제이션의 개념을 성공적으로 이해하려면 방문하십시오.

히스토그램 이퀄라이제이션

히스토그램 이퀄라이제이션은 대비를 향상시키는 데 사용됩니다. 콘트라스트가 항상 증가 할 필요는 없습니다. 히스토그램 이퀄라이제이션이 더 나빠질 수있는 경우가있을 수 있습니다. 이 경우 대비가 감소합니다.

아래의이 이미지를 간단한 이미지로 취하여 히스토그램 이퀄라이제이션을 시작하겠습니다.

영상

이 이미지의 히스토그램

이 이미지의 히스토그램은 아래와 같습니다.

이제 히스토그램 이퀄라이제이션을 수행합니다.

PMF

먼저이 이미지에있는 모든 픽셀의 PMF (확률 질량 함수)를 계산해야합니다. PMF 계산 방법을 모르는 경우 PMF 계산 자습서를 참조하십시오.

CDF

다음 단계에는 CDF (누적 분포 함수) 계산이 포함됩니다. CDF 계산 방법을 모르는 경우에도 CDF 계산 자습서를 참조하십시오.

그레이 레벨에 따라 CDF 계산

예를 들어 두 번째 단계에서 계산 된 CDF가 다음과 같다는 것을 고려해 봅시다.

그레이 레벨 값	CDF
0	0.11
1	0.22
2	0.55
삼	0.66
4	0.77
5	0.88
6	0.99
7	1

그런 다음이 단계에서 CDF 값에 (Gray levels (minus) 1)을 곱합니다.

3bpp 이미지가 있다고 가정합니다. 그리고 레벨의 수는 8입니다. 그리고 1 빼기 8은 7입니다. 그래서 우리는 CDF에 7을 곱합니다.

그레이 레벨 값	CDF	CDF * (레벨 -1)
0	0.11	0
1	0.22	1
2	0.55	삼
삼	0.66	4
4	0.77	5
5	0.88	6
6	0.99	6
7	1	7

이제 우리는 새로운 회색 수준 값을 픽셀 수로 매핑해야하는 마지막 단계입니다.

이전 그레이 레벨 값에이 픽셀 수가 있다고 가정 해 보겠습니다.

그레이 레벨 값	회수
0	2
1	4
2	6
삼	8
4	10
5	12
6	14
7	16

이제 새 값을에 매핑하면 이것이 우리가 얻은 것입니다.

그레이 레벨 값	새로운 그레이 레벨 값	회수
0	0	2
1	1	4
2	삼	6
삼	4	8
4	5	10
5	6	12
6	6	14
7	7	16

이제이 새로운 값을 히스토그램에 매핑하면 완료됩니다.

이 기술을 원래 이미지에 적용 해 보겠습니다. 적용 후 다음 이미지와 히스토그램을 얻었습니다.

히스토그램 이퀄라이제이션 이미지

이 이미지의 누적 분포 함수

히스토그램 이퀄라이제이션 히스토그램

히스토그램과 이미지 모두 비교

결론

이미지에서 알 수 있듯이 새로운 이미지 대비가 향상되고 히스토그램도 균일화되었음을 알 수 있습니다. 히스토그램 균등화 중에 히스토그램의 전체 모양이 변경되며, 히스토그램 확장에서와 같이 히스토그램의 전체 모양이 동일하게 유지된다는 점에 유의해야합니다.