히스토그램 변환(Histogram Conversion)
1. 히스토그램(Histogram)
히스토그램은 도수 분포표를 그래프로 나타낸 것입니다. 쉽게 말해 무엇이 몇 개 있는지 개수를 세어 놓은 것을 그래프로 나타낸 것을 말합니다. 이미지의 픽셀값을 히스토그램으로 표시하는 것은 이미지를 분석하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 전체 이미지에서 픽셀 값이 1인 픽셀이 몇 개이고, 2인 픽셀이 몇 개이고, 255인 픽셀이 몇 개인지까지 세는 것입니다. 이렇게 함으로써 픽셀들의 색상이나 명암의 분포를 파악할 수 있습니다.
1) 히스토그램 분포의 특징
- 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
2. 히스토그램 변환(Histogram Conversion)
히스토그램 변환은 원본 이미지의 히스토그램을 다른 히스토그램으로 변환하는 것입니다. 히스토그램 변환은 명도와 명암대비를 개선하기위한 스케일 변환의 일종이라고 할 수 있습니다.
1) 히스토그램 스트레칭(histogram stretching)
히스토그램 스트레칭은 이미지의 히스토그램이 전 구간에 걸쳐서 나타나도록 변경하는 선형 변환 기법이다. 명암비가 낮은 이미지는 히스토그램이 특정 구간에 집중되는데 이러한 히스토그램을 마치 고무줄을 잡아 늘이듯이 펼쳐서 히스토그램 그래프가 그레이스케일 전 구간에서 나타나도록 변환하는 기법입니다. 히스토그램 스트레칭을 수행한 이미지는 명암비가 높아집니다.
1) 히스토그램 평활화(Histogram equalization)
히스토그램 평활화는 화소값의 분포를 나타내는 히스토그램이 균일하게 되도록 변환하는 처리이다. 즉, 출력영상의 히스토그램에서 각 밝기값들이 거의 동일한 개수의 화소를 가지도록 입력 영상의 화소값을 매핑하는 것을 의미한다. 첫 번째 단계로 누적 히스토그램을 만들어야합니다. 그런 다음 누적 된 히스토그램을 여러 개의 동일한 영역으로 나누어야합니다. 셋째, 각 영역의 해당 픽셀을 변환된 스케일에 할당합니다.
