2장 영상처리 - 히스토그램

히스토그램이란?

히스토그램(histogram)은 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단하게 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다.

• [0,L-1]사이의명암값각각이 영상에 몇 번 나타나는지 표시
• 히스토그램h와 정규화 히스토그램

히스토그램 알고리즘을 수식으로 표현한 것

모든 칸을 더하면 1.0이 되도록 변환한 정규 히스토그램

(normalized histogram)

같은 명암을 가지고 있는 화소(pixel)의 수 count

정규화란 ? 정규화 또는 정상화(normalization)는 어떤 대상을 일정한 규칙이나 기준에 따르는 ‘정규적인’ 상태로 바꾸거나, 비정상적인 대상을 정상적으로 되돌리는 과정을 뜻한다.

여기서는 합해서 1이 되도록 비율로 나타낸 형태이다.

 

히스토그램 용도

• 영상의 특성 파악

어두운 영상일 수록 낮은 수의 분포가 많다.

a의 전체적으로 어두운 영상이고 b의 경우 비교적 균등한 영상이고 c의 경우 봉우리 모양과 히스토그램의 모양이 유사하여 자연스럽게 연관시키면 안된다. 나무의 어두운 부분과 이외의 덜 어두운 부분 두 부분으로 분포가 많은 것이다.

 

• 히스토그램 사례

4개 영상의 히스토그램 분포를 통해 각각 밝기 정도를 판단할 수 있고 마지막 영상은 고르게 분포되어 고대비(high-costrast)임을 알 수 있다.

 

• 히스토그램 평활화(histogram equalization)
  • 히스토그램을 평평하게 만들어 주는 연산
  • 명암의 동적 범위를 확장하여 영상의 품질을 향상시켜줌
  • 누적 히스토그램 c(.)를 매핑 함수로 사용

round(.) : 반올림 연산 / T(.) : 입력 영상 f의 명암값 l_in을 출력 영상 g의 명암값 l_out으로 변환하는 매핑함수

위의 첫번째 예시는 히스토그램 평활화로 영상이 더욱 선명해졌지만 두번째 예시는 원본영상보다 영상의 느낌이 안좋아졌다. 따라서 영상처리 연산은 분별력을 가지고 활용 여부 결정해야 한다.