히스토그램 소개

이미지 처리에서 히스토그램의 사용에 대해 논의하기 전에 먼저 히스토그램이 무엇인지, 어떻게 사용되는지 살펴본 다음 히스토그램을 더 잘 이해하기 위해 히스토그램의 예를 살펴 보겠습니다.

히스토그램

히스토그램은 그래프입니다. 모든 것의 빈도를 보여주는 그래프. 일반적으로 히스토그램에는 전체 데이터 세트에서 데이터 발생 빈도를 나타내는 막대가 있습니다.

히스토그램에는 x 축과 y 축의 두 축이 있습니다.

x 축에는 빈도를 계산해야하는 이벤트가 포함됩니다.

y 축은 주파수를 포함합니다.

막대의 높이가 다르면 데이터 발생 빈도가 다릅니다.

일반적으로 히스토그램은 다음과 같습니다.

이제이 히스토그램의 예가 build

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학기 말에 표에 표시된 결과를 얻었습니다. 그러나 그것은 매우 지저분하고 수업의 전반적인 결과를 보여주지 않습니다. 따라서 결과에 대한 히스토그램을 작성하여 학급에서 전체 성적 발생 빈도를 표시해야합니다. 여기서 어떻게 할 것인가.

이제 여러분이하려는 것은 x와 y 축에 무엇이 오는지 찾아야한다는 것입니다.

확실히해야 할 것은 y 축에 주파수가 포함되어 있다는 것입니다. X 축에는 빈도를 계산해야하는 이벤트가 포함됩니다. 이 경우 x 축에는 등급이 포함됩니다.

이제 이미지에서 히스토그램을 사용하는 방법을 살펴 보겠습니다.

다른 히스토그램과 마찬가지로 이미지의 히스토그램도 빈도를 보여줍니다. 그러나 이미지 히스토그램은 픽셀 강도 값의 빈도를 보여줍니다. 이미지 히스토그램에서 x 축은 그레이 레벨 강도를 나타내고 y 축은 이러한 강도의 빈도를 나타냅니다.

위의 아인슈타인 사진의 히스토그램은 다음과 같습니다.

히스토그램의 x 축은 픽셀 값의 범위를 보여줍니다. 8bpp 이미지이므로 256 단계의 회색 또는 회색 음영이 있음을 의미합니다. 이것이 x 축의 범위가 0에서 시작하여 255에서 50의 간격으로 끝나는 이유입니다. 반면에 y 축은 이러한 강도의 개수입니다.

그래프에서 볼 수 있듯이 빈도가 높은 막대의 대부분은 더 어두운 부분 인 전반부 부분에 있습니다. 그것은 우리가 얻은 이미지가 더 어둡다는 것을 의미합니다. 그리고 이것은 이미지에서도 증명 될 수 있습니다.

히스토그램은 이미지 처리에서 많은 용도로 사용됩니다. 위에서 논의한 첫 번째 용도는 이미지 분석입니다. 히스토그램 만보고 이미지에 대해 예측할 수 있습니다. 몸의 뼈의 엑스레이를 보는 것과 같습니다.

히스토그램의 두 번째 용도는 밝기를위한 것입니다. 히스토그램은 이미지 밝기에 광범위하게 적용됩니다. 밝기뿐만 아니라 히스토그램도 이미지의 대비를 조정하는 데 사용됩니다.

히스토그램의 또 다른 중요한 용도는 이미지를 균등화하는 것입니다.

마지막으로 히스토그램은 임계 값에 광범위하게 사용됩니다. 이것은 주로 컴퓨터 비전에서 사용됩니다.