영상 처리 프로그래밍 By Visual C++

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욱 시
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1 디지털영상처리 6 6 장화질향상기법 영상반전하기 밝기와명암비조절 감마보정 히스토그램분석 히스토그램균등화

2 6.1. 영상반전하기 영상반전 영상내의모든픽셀값을하나하나반전시키는것 g( x, y) 255 f ( x, y) 255 f ( x, y) g( x, y) : 입력영상 : 출력영상 출력그레이스케일값 k 0 k 255 입력그레이스케일값 - 2 -

3 6.1. 영상반전하기 실제영상의반전결과 - 3 -

4 6.2. 밝기와명암비조절 밝기조절 명암비조절 g( x, y) f ( x, y) n g( x, y) f ( x, y) ( f ( x, y) 128)* 출력그레이스케일값 n 출력그레이스케일값 입력그레이스케일값 입력그레이스케일값 - 4 -

5 6.2. 밝기와명암비조절 밝기와명암비조절시결과영상의픽셀값범위조정 unsigned char 자료형의표현범위 : 0 ~ 255 결과영상의픽셀값이 255 보다커지거나 0 보다작아지면, 255 또는 0 으로값을조정해주어야함 template<typename T> inline T limit(const T& value) { return ( (value > 255)? 255 : ((value < 0)? 0 : value) ); } - 5 -

6 6.2. 밝기와명암비조절 실제영상의밝기조절결과 그레이스케일값을 40 증가 원본영상, limit 함수미사용, limit 함수사용 밝기값조절결과영상의그레이스케일값의범위를 [0, 255] 범위로조정해주지않은경우 결과영상에서 255 보다큰그레이스케일값을 255 로설정해준경우 - 6 -

7 6.2. 밝기와명암비조절 실제영상의명암비조절결과 명암비를 -40, +40 만큼조절한결과 limit 함수모두사용 - 7 -

8 6.2. 밝기와명암비조절 - 8 -

9 6.2. 밝기와명암비조절 - 9 -

10 6.3. 감마보정 지수법칙변환 (Power-law transformation) y T( x) cx 광학센서, 모니터, 프린터등의장비들은지수법칙의특성을가짐 CRT(Cathode Ray Tube) 모니터의경우, = 1.8~

11 6.3. 감마보정

12 6.3. 감마보정 감마보정 (Gamma correction) 모니터등의장치에서원본영상의밝기값을정확하게표현하기위해감마보정이필요 모니터 f ( x, y) g( x, y) 감마보정 모니터

13 6.3. 감마보정 실제영상의감마보정결과 감마 ( ) 값을 1.8, 2.5 로보정

14 6.3. 감마보정

15 6.4. 히스토그램분석 히스토그램 (Histogram)=> 막대그래프 표로되어있는도수분포를정보그림으로나타낸것이다. 더간단하게말하면, 도수분포표를그래프로나타낸것이다. 보통히스토그램에서는가로축이계급, 세로축이도수를뜻하는데, 때때로반대로그리기도한다. 계급은보통변수의구간이고, 서로겹치지않는다. 그림에서계급 ( 막대기 ) 끼리는서로붙어있어야 ( 인접하여야 ) 한다. 영상내에서각그레이스케일값에해당하는픽셀의개수를함수의형태로나타낸것 h( g) ng 정규화된히스토그램 (Normalized histogram) 각픽셀의개수를영상전체픽셀개수로나누어준것 해당그레이스케일값을갖는픽셀이나타날확률 pg ( ) n g N 255 g 0 pg ( )

16 6.4. 히스토그램분석 다양한영상에대한히스토그램분석 밝은영상 어두운영상 명암비가작은영상 명암비가큰영상

17 6.4. 히스토그램균등화 히스토그램균등화 (Histogram equalization) 영상의히스토그램을그레이스케일전구간에서골고루나타나도록변경하는방법 s T( r) p ( ) d r 0 r 영상의밝기를조절할때특정값을정해주는것이아니라자동으로결정해줌 명암값분포를새롭게해줌 한쪽에치우친명암분포를가진히스토그램을재분배과정을거쳐일정한분포를가진히스토그램으로만드는알고리즘 히스토그램평활화과정 1 히스토그램생성 2 히스토그램의값을정규화하여누적합을계산 3 입력영상의화소위치를파악, 결과영상을생성

18 6.4. 히스토그램균등화 히스토그램균등화결과영상의확률밀도함수분석 dr ps( s) pr( r) ds dr dt () r d r p ( ) ( ) 0 r w dw pr r ds dr dr dr 1 ps ( s) pr ( r) pr ( r) 1 ds p () r r 영상의픽셀값이모든그레이스케일영역에서균등하게나타남

19 6.4. 히스토그램균등화 실제영상에서히스토그램균등화실행결과 히스토그램누적분포함수

20 6.4. 히스토그램균등화 1 히스토그램생성 원영상의명암값 히스토그램생성

21 6.4. 히스토그램균등화 2 히스토그램의값을정규화하여누적합을계산 : 원영상에서명암값의최대값및각명암값을기반으로누적합을구한뒤, 이것을이용하여정규화누적합을얻음 His. Index 누적합 정규화누적합 8 ( 픽셀값 ) (SUM) (Normalized sum) (0/16)*7= (5/16)*7= (11/16)*7= (15/16)*7= (15/16)*7= (15/16)*7= (15/16)*7= (16/16)*7=

22 6.4. 히스토그램균등화 3 입력영상의화소위치를파악, 결과영상을생성 평활화한영상의명암값 평활화한히스토그램 2 에서정규화하여누적된합을반올림하여수치화하고그값을이전영상의위치에사상 (mapping) 하면끝남

23 6.4. 히스토그램균등화 둘을비교하면한쪽에치우친히스토그램을균등한분포를가진히스토그램으로바뀌어짐 히스토그램평활화는어두운영상은밝게, 너무밝은영상은조금어둡게하는등적당한명도값을유지해줌

24 6.4. 히스토그램균등화

25 6.4. 히스토그램균등화

26 6.4. 히스토그램균등화

27 히스토그램스트레칭 히스토그램을벽쪽으로밀어붙인다음다시당기면균등한분포를가지게됨으로써영상의질을개선시킬수있다는이론 밀어붙인다는의미는 Black( 히스토그램값 0) 인부분을찾아뺄셈연산을수행하고, 길게당기는것은 0~255 값을가지도록고르게분포시켜야해서 0~1 값을가질수있게해야함 기존명암값을 X, 히스토그램의오른쪽에존재하는최대값을 high, 히스토그램왼쪽에존재하는최소값을 low 로가정한다면, 새로운명암값 = 255 * (X-low) / (high-low) (X-low) : 벽에붙이는뺄셈연산. 255 를제외한나머지부분을 0~1 로만듦 (Contrast stretching)

28 히스토그램스트레칭 명암대비스트레칭방법 (Contrast stretching) 1 히스토그램내왼쪽부분에서탐색하여빈도수가존재하는위치를찾아 low 로함 ( 혹은기존명암도영상에서최저값을찾음 ) 2 히스토그램내오른쪽부분에서역으로탐색하여빈도수가존재하는위치를찾아 high 로함 ( 또는명암도영상의최고값을찾음 ) 3 명암대비스트레칭공식을적용함

29 히스토그램스트레칭 엔드인탐색 (ends-in search) low, high 범위값을지정하여명암대비스트레칭함. 히스토그램의특정부분에화소들이치우친영상을보정하는데유용한알고리즘 최고값은 high 로, 최저값은 low 로바뀐것 0 for X low 255*(X-low)/(high-low) for low X high 255 for high X 새로운명암값

30 히스토그램스트레칭 히스토그램스트레칭 한쪽이나중앙으로치우친히스토그램을가진영상을개선하는데적용 히스토그램평활화 빈약한히스토그램분포를가진영상에적용 서로독립적이아니라상호보완적인관계이므로히스토그램스트레칭적용후히스토그램평활화과정을적용해도됨

31 히스토그램스트레칭

32 Summary 영상반전하기 밝기와명암비조절 감마보정 히스토그램이란? 히스토그램균등화 히스토그램스트레칭

PowerPoint 프레젠테이션

PowerPoint 프레젠테이션 04 장히스토그램을이용한화소점처리 디지털영상의히스토그램 산술연산을이용한히스토그램에서의이동 히스토그램스트레칭 히스토그램평활화 히스토그램명세화 학습목표 4 장. 히스토그램을이용한화소점처리 디지털영상의히스토그램을이해한다. 산술연산으로히스토그램에서명도와명암대비를조정하는방법을이해한다. 히스토그램스트레칭기법의원리와효과를학습한다. 히스토그램평활화의기본원리를익히고, 영상에서보이는효과를알아본다.