04 히스토그램을 이용한화소점처리imsp.kw.ac.kr/imsp/download/image signal...

• 디지털 영상의 히스토그램

• 산술연산을 이용한 히스토그램에서의 이동

• 히스토그램 스트레칭

• 히스토그램 평활화

• 히스토그램 명세화

04장히스토그램을이용한 화소 점 처리

2

학습목표

디지털영상의히스토그램을이해한다.

산술연산으로히스토그램에서명도와명암대비를조정하는방법을

이해한다.

히스토그램스트레칭기법의원리와효과를학습한다.

히스토그램 평활화의기본원리를익히고, 영상에서보이는효과를

알아본다.

히스토그램명세화원리를익히고, 영상에서보이는효과를알아본

다.

4장. 히스토그램을 이용한 화소 점 처리

3

히스토그램의 용도

화질향상

우주공간에서촬영한사진

• 여러가지잡영(image noise)의영향으로화질이나쁨

화질개선용도로히스토그램분석법을사용

• 사람이알아보기좋은선명한화질의영상으로변화

• 사람의눈이밝기보다는대비에훨씬민감하다는특징을이용

물체인식

공장자동화용영상처리

• 자동화카메라를통해획득된영상에서생산공정에놓여있는물건의

결함을검사하거나형상을인식하기위해사용

• 잔동화카메라의경우조명제어가가능하므로영상이치화를통한물

체분리에사용됨

물체인식

• 히스토그램의형태를분석하여이치화를수행

• 이치화란(image Binarization): 픽셀의밝기값이 0~255사이에골고루

존재하는영상을영상픽셀의밝기값을 0 또는 255의두값으로매핑하

는영상처리

4

히스토그램의 용도

영상이치화예제

이치화

물체 인식 결과

5

Section 01 디지털 영상의 히스토그램

디지털영상의히스토그램

관찰한데이터의특징을한눈에알아볼수있도록데이터를막대그래프모

양으로나타낸것

디지털영상에대한많은정보를제공함.

6

영상의 특성에 따른 히스토그램

7

RGB 컬러 영상의 히스토그램

8

Section 02 산술 연산을 이용한 히스토그램 이동

덧셈연산: 명도값을증가시켜밝게, 히스토그램의기둥이오른쪽으로이동

뺄셈연산: 명도값을감소시켜어둡게, 히스토그램의기둥이왼쪽으로이동

9

Section 02 산술 연산을 이용한 히스토그램 이동(계속)

곱셈연산: 명암대비가증가하여히스토그램은기둥의분포범위가넓음.

나눗셈연산: 명암대비가감소하여히스토그램의분포범위가좁음.

10

Section 03 히스토그램 스트레칭

히스토그램스트레칭(Histogram Stretching)

명암대비를향상시키는연산으로, 낮은명암대비를보이는영상의화질을

향상시키는방법

명암대비스트레칭이라고도함.

히스토그램이모든범위의화소값을포함하도록히스토그램의분포를

넓힘.

기본명암대비스트레칭과앤드-인탐색기법이대표적

11

기본 명암 대비 스트레칭

이상적이지못한히스토그램분포중에서명암대비가낮은디지털영

상의품질을향상시키는기술

특정부분이나가운데에집중된히스토그램을모든영역으로확장시켜

서디지털영상이모든범위의화소값을포함하게함

기본명암대비스트레칭수행공식

old pixel은 원 영상 화소의 명도 값

new pixel은 결과 영상 화소의 명도 값

low는 히스토그램의 최저 명도 값

high는 히스토그램의 최고 명도 값

255

lowhigh

lowpixeloldpixelnew

12

기본 명암 대비 스트레칭(계속)

13

앤드-인 탐색

일정한양의화소를흰색이나검정색으로지정하여히스토그램의분포

를좀더균일하게만듦

앤드-인탐색수행공식

두개의임계값(low, high) 사용

14

앤드-인 탐색(계속)

15

기존영상의명암값분포를재분배하여일정한분포를가진히스토그램을

생성

0 255

입력 픽셀의 색상

histogram

평활화의 효과

histogram

입력 픽셀의 색상

0 255

Section 04. 히스토그램 평활화

16

Section 04. 히스토그램 평활화

히스토그램평활화기법(Histogram Equalized)

어둡게촬영된영상의히스토그램을조절하여명암분포가빈약한영상을

균일하게만들어줌.

영상의밝기분포를재분배하여명암대비를최대화

명암대비조정을자동으로수행

각명암의빈도는변경하지않음.

검출특성이좋은영상만출력하지는않지만영상의검출특성을증가시킴

17

히스토그램 평활화의 3단계

1단계

명암값 j의빈도수 hist[j]를계산해입력영상의히스토그램생성

2단계

각명암값 i 에서 0~i 까지의누적빈도수(누적합)를계산

3단계

2단계에서구한누적빈도수를정규화(정규화누적합)

• N 은화소의총수, 는최대명도값

• 3단계에서얻은정규화된값 n[i]로입력영상의화소값 i 를변환하면

평활화된결과영상생성

i

j

jhistisum0

][][

max

1][][ I

Nisumin

maxI

18

히스토그램 평활화_1단계

1단계

빈도수 hist[j]에서의히스토그램생성

• 화소의명도값 0은 2개, 1은 5개, 2는 4개, 3은 3개, 4는 2개

• 가장큰명도값이 4이므로전체적으로왼쪽으로치우침.

19

히스토그램 평활화_2단계

2단계누적합 sum[i] 생성

• 화소의명도 0번까지의누적합은 2, 1번까지는 2+5=7, 2번까지는

2+5+4=11, 3번까지는 2+5+4+3=14, 4번까지는 2+5+4+3+2=16

• 나머지명도값은영상에는없으므로누적합은 16

20

히스토그램 평활화_3단계

3단계

n[i]=sum[i]*(1/16)*7

• n[0]은 2*(1/16)*7=0.875, n[1]은 7*(1/16)*7=3.0625

• n[2]는 11*(1/16)*7=4.8125, n[3]은 14*(1/16)*7=6.125

• n[4]와 n[5], n[6], n[7]은 16*(1/16)*7=7

max

1][][ I

Nisumin

21

히스토그램 평활화를 적용한 영상

22

히스토그램 평활화를 적용한 영상(계속)

23

Section 05 히스토그램 명세화

히스토그램명세화(Histogram Specification)

특정모양의히스토그램을생성된디지털영상의히스토그램에포함하여

영상의일부영역의명암대비(콘트라스트)를개선할수있는데, 이런영상

처리기법

입력영상의히스토그램을원하는히스토그램으로변환한다고해서히스

토그램정합(Histogram Matching) 기법

명암대비를개선하는것은히스토그램평활화와같지만특정부분을향상

시키려고원하는히스토그램을이용한정합으로일부영역에서만명암대

비를개선한다는점이다름.

기본적으로입력영상을원하는히스토그램으로평활화하고역히스토그

램평활화수행 → 룩업테이블(lookup table)을생성하고평활화된원영상

을역변환하여원하는히스토그램을얻음.

24

히스토그램 명세화 개념

25

히스토그램 명세화_1단계

1 단계

입력디지털영상히스토그램생성

26

히스토그램 명세화_2단계

2 단계: 입력영상의평활화

입력디지털영상의히스토그램을평활화하려고정규화된누적빈도수의함수

를구한뒤변환식 q = T(P) 을얻음 (P는원영상의화소값, q는평활화값 )

변환식를바탕으로평활화를수행하여균일분포된히스토그램을얻음.

27

히스토그램 명세화_3단계

3 단계:원하는히스토그램을평활화하여분포가균일한히스토그램을만듦.

원하는히스토그램의정규화된누적빈도수함수를구하고, 역변환함수가

있는변환식을구한뒤평활화수행

v = G(Z)

• Z는원하는히스토그램의명도값, v는평활화값

28

히스토그램 명세화_4단계

4 단계

평활화된히스토그램을역평활화하는과정: 역변환함수

평활화와반대로정규화된누적합이명도값이되고, 명도값은역평활화

값이됨. 역평활화값이역함수로서룩업테이블로사용됨.

vZ 1G

29

히스토그램 명세화_5단계

5 단계: 역변환함수를이용해입력영상을원하는히스토그램으로만들어줌.

4단계에서구한역변환함수를이용하여평활화된원영상의히스토그램을

원하는히스토그램이있는영상으로만듦.

PGqGvZ TG 111

30

히스토그램 명세화_5단계(계속)

•최초의 입력 영상은 원하는 히스토그램이

아니지만 평활화되어 균일하게 분포.

따라서 역변환 함수는 평활화되어 균일하게

분포된 입력 영상도 원하는 히스토그램으로만들어 줌.

31

요약

RGB 컬러영상의히스토그램

각채널에서히스토그램을생성.

R, G, B 채널에는채널별로각각히스토그램이있음.

디지털영상에서산술연산: 히스토그램의기둥을왼쪽, 오른쪽으로이

동시키거나기둥의폭을조절함

덧셈연산: 히스토그램의기둥을오른쪽으로이동시킴.

뺄셈연산: 히스토그램의기둥을왼쪽으로이동시킴.

곱셈연산: 수행한영상의히스토그램은기둥의분포가넓음

나눗셈연산: 최대명도값과최소명도값의차이가작아져명암대비가감소하고히

스토그램의분포도좁음.

히스토그램스트레칭

명암대비를향상시키는연산으로, 낮은명암대비를보이는영상의품질을향상시

키는기법

명암대비스트레칭이라고도함.

히스토그램스트레칭을수행한디지털영상은모든범위의화소값을포함하며, 히

스토그램은이상적인형태인전구간에걸쳐분포가균일

32

요약

엔드-인(end-in) 탐색기법

히스토그램이전구간에분포하지만특정부분에집중되며, 최저와최고의명도

값부근은아주빈약한영상의품질을향상시킬수있음.

일정한양의화소를흰색또는검정색을갖도록지정하여히스토그램의분포를좀

더균일하게함

히스토그램평활화기법

명암분포가빈약한영상을분포가균일한영상으로만듦.

즉, 개략적인모습은원영상히스토그램과유사하게하면서명암도의분포를좀

더균일화하는작업

특정모양의히스토그램을생성된디지털영상의히스토그램에포함하여영상의

일부영역의명암대비(콘트라스트)를개선시키는기술

히스토그램명세화과정

기본적으로입력영상을원하는히스토그램으로평활화하고역히스토그램평활

화를수행

그런뒤룩업테이블(lookup table)을생성하고평활화된원영상을역변환하여원

하는히스토그램을얻음.