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디지털 영상처리 - 지역적 히스토그램 처리
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 히스토그램 지정(Histogram Matching)에서는 히스토그램 평활화보다 좀 더 일반화된 개념인 히스토그램 지정에 대해서 알아보았으며 연속 데이터에서는 문제가 없었으나 이산 데이터의 경우에는 $G(z)$가 "엄밀 단조 증가(strictly monotone increasing)"가 아니었기 때문에 발생할 수 있는 모호성 문제를 해결하기 위해 간단한 알고리즘을 추가하였습니다. 이를 통해 임의의 목표 확률분포로 바꿀 수 있다는 것을 알았으며 이산 데이터의 경우에는 약간의 차이를 보이긴 하지만 그래도 충분히 좋은 성능을 보인다는 것을 알게 되었습니다. 또한 히스토그램 평활화를 수행했을 때보다 약간의 노력을 들여 저희가 원하는 확률분포로 지정하였을 때 출력 영..
