디지털영상처리 Histogram Equalization for color images

목차

1. Program Language
2. Schedule
3. Histogram Equalization
4. Transformation Function
5. Histogram Equalization
6. Coding (RGB to HSI)
7. Coding (HSI to RGB)
8. Histogram Equalization Coding
9. Original Image
10. Histogram 분석
11. Intensity 분석
12. 최종 결론
13. Final Image
14. 느낀 점, 배운 점

본문내용

Program Language
: MATLAB

목표
영상 중 명암 값의 분포가 고르지 못하거나 한쪽으로 치우칠 경우, 영상 분석이 어려워진다.
Histogram Equalization을 이용하면 명암 값의 분포가 균일해지므로 분석이 쉬워진다.
이것을 이해한 후, 설계를 수행해본다.

저는 이번 창의실험 수업에서 MATLAB을 이용해서 프로젝트를 수행하겠습니다.
프로젝트의 목표는 histogram equalization을 이해하고 설계를 수행하는 것으로 하겠습니다.
이 기법은 주로 어둡거나 밝게 나온 사진을 채도 값을 조정하여 보정을 하는데 사용됩니다.
사진의 색은 보통 2가지 이상의 색을 조합하여 나타내는데, 만약 색깔을 equalization하여 합치면 전혀 다른 색이 나와 예상하지 않은 결과가 나올 수 있습니다. 그래서 보통 색깔이 아니라 밝기(명암) 값을 조정합니다.

이번 창의실험의 전체적인 Schedule입니다.

이번 Project에 사용할 image는 Fig. 6.36 입니다.
책에는 현재 플라스트 뒷편의 선반이 어두워 나무의 결이 잘 보이지 않다고 합니다.
그런데 Histogram Equalization을 거치면 선반의 나무 결이 잘 보이게 될 것입니다.

참고 자료

없음