[영상처리]히스토그램, Image Sharpening filter 구현(C코드 첨부)

소개글

RGB에서 YCbCr Color Coordinate 변환, Spatial Domain 에서 Image Resizing(Averaging, Interpolation) , Histogram Equalization, Image Sharpening Filter(Laplacian Filter, Sobel Filter )의 코드를 구현하고 확인한다

목차

1. 실험 목적

2. RGB to YCbCr Color Coordinate Conversion

3. Image Resizing
3.1 Averaging
3.2 Bilinear Interpolation

4. Histogram Equalization

5. Image Sharpening Filter
5.1 Laplacian Filter
5.2 Sobel Filter

6. Demo
6.1 week1
6.2 week2

7. 느낀 점 및 소감

본문내용

를 구하고자 할 때의 공식은 a=(d_2×초록화소값+d_1×파랑 화소값)/(d_1+d_2 )
과 같다. 이는 초록색 화소와 파란색 화소의 사이의 값들은 선형적인 그래프의 점이라는 것을 식으로 표현한 것이다. 우리가 실험할 때는 인접한 것 끼리 계산을 수행한 특수한 경우이며, Bilinear 방법은 똑같다. 만약 초록 화소의 값이 20 이고 파랑 화소의 값이 60이라면 a의 값은(20×3+60×1)/(1+3)=30이 된다. 이는 기울기가 10인 1차 함수이고, 직관적으로 생각을 해도(20,30,40,50,60)같은 결과를 얻을 수 있다.
④Averaging 방법
Averaging방법은 어떻게 보면 Interpolation의 반대이다. Interpolation은 선형성을 이용하여 새로운 화소를 삽입하는 방식이지만 Averaging 방식은 선형성을 이용하여 화소의 평균값을 구한후 이 평균값이 나머지 값들을 대체하는 것이다. 이는 인접한 화소들 끼리는 크기의 차이가 미비하다는 가정하에 수행되는 방식이다. 2x2 부분의 값이 30,32,35,35라고 하였을 때 4개의 평균을 구한 값 33을 대입하여 변환된 이미지를 만드는 방식이다. 결과적으로 이미지의 크기는 절반으로 줄어든다.
⑤Averaging과 Interpolation했을 때의 문제점
50 150
60 140
Averaging은 Low Pass Filter의 역할을 하여 고주파의 성분을 없애버린다. 예를 들어서 어느 부분에서 화소가 왼쪽과 같다면 이는 첫 번째 열과 두 번째 열에서의 값의 차이가 크기 때문에 이 부분의 주파수가 크다는 것을 의미하고, 또한 이 부분이 영상의 경계면 중 하나일 것이다. 하지만 Averaging을 하면 4개의 값은 100이라는 화소로 대체되며, 경계선의 특징은 작아지게 되는 것이다. 이를 긍적적으로 표현하면 전체적인 이미지는 좀더 부드러운 느낌을 가지게 된다. 그리고 Averaging Filter를 통해 Down Sizing하여 Linear interpolation으로 Up-Sizing한 이미지는 원본에 비해 선명도가 떨어지고, 원본에 비해서 명도 차이가 뚜렷하게 나타나지 않는다. Linear interpolation은 frequency domain에서는 sinc function을 제곱한 function을 곱하여 Low Pass Filtering하는 것과 같은 효과가 있는데, 이것은 Spatial Domain에서 1st-oder interpolation할 때 각 픽셀이 Averaging되기 때문이다.
6.2 week2
①histogram equalization에서 누적 Histogram이 선형이 아닌 경우
Histogram equalization은 기본적으로 누적 Histogram은 선형으로 만드는 기법이다. 이를 통하여 영상의 밝기 정도가 전체적으로 퍼지게 되는 것이다. 하지만 특수한 경우에는 누적 Histogram을 선형이 아닌 비선형으로 만들 필요가 있을 때가 있다. 특정한 부분을 더욱 밝게 하는 경우에는 해당 부분에 weight를 더 주어야 한다. 예를 들어 역광에

참고 자료

없음

압축파일 내 파일목록

DSP_main1.docx
detect.c
Laplacian_source.c
histo.c
Histogram.c
LIST2_2.C
Sharpening(Sobel).c