히스토그램 histogram ( 스트레칭 , 평탄화 )

히스토그램

• 이미지의 히스토그램은 img에서 각 픽셀 값이 얼마나 자주 나타나는지에 대한 그래프이다
• Grayscale에서의 histogram 구성
  • pixel 강도는 0 ~ 255 의 범위를 가진다. 0은 완전한 검정이며 255는 완전한 흰색이다.
  • x축에는 0에서 255까지의 값이며, y축에는 각 밝기 값의 pixel의 갯수를 의미한다.
• color에서의 histogram구성
  • 각 채널마다 별도의 히스토 그램을 계산할 수 있다.
• 사용 이유
  • 1. 이미지의 밝기 분포 파악
    • 밝은 이미지인 경우 오른쪽 끝에 히스토그램이 집중된다. 그러면 어둡다면 왼쪽끝(0)에 집중될거임
  • 2. 이미지의 대비조정 ( 평활화 )
    • 이미지의 histogram을 고르게 분포시켜서, 이미지를 더 선명하고 균일하게 만들게 한다.
  • 3. 이진화 binarization
  • 4. 이미지 특징 분석 및 필터링과 처리

이미지를 grayscale로 읽은 히스토그램

이미지를 rgb로 읽은것의 히스토그램

따로 그린것

 

 

histogram stretching

• 이미지 처리 기법중 하나이며, 이미지의 밝기 값을 늘려서 이미지의 대비를 향상시킨다.
• 이 기법은 이미지의 pixel 강도 범위를 전체 가능한 범위로 확장해서 더 넓은 명암 대비를 얻는다.
• 주로 어두운 이미지에서 유용하게 사용하며, 이미지를 더 선명히 만들수있다

high는 원본 이지지의 최대값 , low는 최소값. 255는 사실 'new_image의 max값 - new_image의 min값'이다.

 

 

histogram Equalization

• 이미지의 histogram을 균등하게 만들어서, 이미지의 대비를 향상시키는 방법.
• 즉, 밝기 값을 고르게 분산 시켜서 어두운부분과 밝은 부분을 더 잘 구별하게 한다.