C언어를 이용한 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)

소개

Visual Studio C++의 MFC를 이용하여 히스토그램 평활화를 수행하는 과제입니다.
raw 형식의 영상을 입력하고 평활화 수행 후의 결과 영상과 분석이 있습니다.
압축파일의 히스토그램평활화.zip을 풀고 Debug폴더에서 ImagePro.exe에 들어가서
간단히 적용해 볼 수 있습니다. 원본영상(raw형식)도 같이 첨부하였습니다.

목차

<b>히스토그램평활화.zip
HistogramEqualization 과제.hwp</b>
1. 소스 코드
2. 결과 영상
3. 결과 분석
4. 고찰

본문내용

3. 결과 분석
C코드의 영상처리 순서는
1. 영상의 히스토그램 구하기→ 2. 히스토그램 값의 누적 빈도 수 구하기→ 3. 계산된 빈도수를 이용하여 정규화합 히스토그램으로 변형→ 4. 정규화합 히스토그램을 이용하여 원본영상에 다시 매핑 이다.
결과 영상을 보면 알 수 있듯이 전체적으로 어두웠던 원본 영상이 히스토그램 평활화 과정을 통해 히스토그램 값이 균등하게 퍼져서 영상의 명암 대비가 증가한 것을 볼 수 있다.

Histogram Equalization을 수행한 영상을 따로 저장하여 히스토그램을 나타내는 MFC 프로그램을 이용하여 원본영상과 Histogram Equalization 후의 영상의 히스토그램을 비교해 보았다. 히스토그램을 보면 알 수 있듯이 원본영상은 전체적으로 어두운, 즉 gray level이 낮은 쪽에 몰려있다. 그런데 Histogram Equalization을 수행 하면 히스토그램 분포가 넓게 퍼져서 영상의 대비가 증가하는 것을 볼 수 있다.
Histogram Equalization 처리 과정 중 정규화 과정의 식은 다음과 같다.
여기서 255는 영상에서 표현 가능한 최대 밝기 값이며, N은 256X256, Hs(i)는 히스토그램의 누적빈도수의 값이다. 이 때 i는 0~255이다.

참고자료

· Digital Image Processing 2-nd Edition(R.C. Gonzalez, Prentice Hall)