histogram을 이용한 image Equalization 과 Smoothing Filter와 Sharpening filter의 구현

소개

histogram을 이용하여 image Equalization을 하였고(매틀랩이용), C언어를 이용하여 Smoothing Filter와 Sharpening filter의 구현하였습니다. Mask size를 변화시키며 실험하였고, 마스크를 씌우는 방식 4가지를 모두 사용하여 코딩하였습니다.1x1부터 mask를 씌워 Filtering,가장자리에 인접한 외부 pixel에 0을 입력하여 Filtering,가장자리에 인접한 값에 가장자리의 값을 확산하여 Filtering,가장자리에 대칭하는 가장자리의 pixel값을 입력하여 Filtering. 이 4가지 방법입니다.

목차

1.실습목적
2.실습방법
3.실습한내용
4.결과영상및분석
5.과제 수행 시 발생한 문제점 및 해결 방법

본문내용

1. 실습 목적

1.1. Matlab을 이용하여 영상의 히스토그램 파악하기
- Matlab의 imhist, histeq 함수를 이용하여 영상의 히스토그램을 파악하고, 히스토그램 평활화를 수행한다.

1.2. 리눅스상의 C언어를 이용한 Smoothing Filter와 Sharpening filter의 구현
- 리눅스 상의 C언어를 이용하여 영상을 읽고 저장한다.
- jpeg 실행 파일을 이용하여 RAW 영상을 JPEG로 변환하여 결과 영상을 확인한다.
- 수업시간에 배운 이론을 이용하여 Smoothing filter를 구현한다. 이 filter는 4가지 방식의 basic spatial filtering 기법을 모두 사용하여 구현한다. 이 실습은 low-pass filter를 이용하여 고주파 성분을 제거 하여 테두리 부분이 흐려지게 하는 것을 확인하는 것이다.
- 수업시간에 배운 이론을 이용하여 Sharpening filter(이 실습에서는 Second Derivatives - Laplacian filter)를 구현한다. 이 실습은 high-pass filter를 이용하여 저주파 성분을 제거 하여 테두리 부분을 드러내게 하는 것을 확인하는 것이다.

2. 실습 방법

2.1. Matlab을 이용하여 영상의 히스토그램 파악하기
2.1.1. imhist()
- imhist 함수 : imhist(f) 를 이용하여 영상의 히스토그램을 파악한다.
- 주어진 airplane256.jag를 imread로 읽어 들여 그것을 imhist, bar, stem, plot
로 각각 표현하여 그 형태를 관찰한다.

2.1.2 histeq()
- histeq 함수 : histeq(f,N)를 이용하여 영상의 히스토그램을 파악한다.

2.2. 리눅스상의 C언어를 이용한 Smoothing Filter와 Sharpening filter의 구현
2.2.1. 공간 영역에서 Smoothing filter 구현하기
# 마스크의 크기가 3, 5, 9, 15, 35로 늘어날 경우, 평균 필터에 의한 결과 영상 확인하기(a_500x500.raw 영상 이용)
- fgetc()함수를 이용하여 주어진 영상 a_500x500.raw를 읽어 온다.
- 마스크의 크기가 3, 5, 9, 15, 35로 늘어날 경우, 평균필터(averaging filter)에 의한 결과 영상을 확인한다.

참고자료

· 없음