DSPPre-2

소개글

히스토그램설명

목차

1. Understand the histogram equalization and summarize it.
2. Understand the spatial filters in this experiment, Laplacian filter and Sobel filter. Explain how they work as edge detectors.
3. Investigate other spatial filters in image processing.

본문내용

1. Understand the histogram equalization and summarize it.
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그림 1) 원영상과 Histogram Equalize된 영상

→ Digital Image는 그것이 CCD에서 읽어오는 경우에 CCD에서 영상을 만들어낼 때의 주변 환경에 많은 영향을 받게 된다. 만약 주변의 채광상태가 안 좋을 경우에는 어두운 영상이 나타나게 되고, 또 너무 밝은 경우에는 이미지가 전체적으로 밝게 된다. Digital Image는 Spatial-Domain에서의 Processing을 통해서 개선을 시킬 수 있는데, 그 중에 하나가 Histogram Equalization이다.
→ Histogram은 위 그림의 오른쪽 두 개의 그림이다. 영상이 가지는 Intensity는 0과 255사이의 값을 가지는데, 전체 영상에서의 영상의 Intensity는 항상 저 값 사이에 있으므로 각각의 Intensity에 해당하는 개수를 나타낼 수 있다. 가로축을 0과 255사이의 Intensity값으로, 세로축을 해당하는 Intensity의 개수로 나타낸 것이 Histogram이다.
→ 하지만, unequalized image에서 Histogram의 경우에는 Histogram이 가운데에 밀집되어있는 것을 알 수 있다. Intensity의 개수를 전체를 1로 해서 Normalize해서 누적분포가 중간에서 시작해서 중간에서 끝나는 것을 알 수 있다. 중간에 Intensity가 밀집됨으로 인해서 영상은 명암이 잘 드러나지 않게 된다.
→ Histogram Equalization은 Intensity의 분포를 0에서 255까지로 전체적으로 퍼지도록 해서 영상에서의 명암이 잘 드러나게 해주는 것이다. 하지만, 단순히 가로축을 늘려서 처음과 끝을 늘이는 것은 아니고, Intensity를 누적한 누적분포가 1차 직선이 나오도록 하는 것이다.

참고 자료

없음