히스토그램 평활화

Opencv 제대로 쓰기[6].영상 히스토그램

2021.06.12

안녕하세요. 지난 포스팅의 Opencv 제대로 쓰기[5].영상 샤프닝에서는 영상으로부터 엣지를 얻은 뒤 샤프닝을 적용하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 영상으로부터 opencv를 이용해서 히스토그램을 추출하고 히스토그램 평활화하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 오늘도 전체 코드는 아래의 깃허브를 참조해주시길 바랍니다. skawngus1111/opencv-python-tutorial Contribute to skawngus1111/opencv-python-tutorial development by creating an account on GitHub. github.com 가장 먼저 해볼것은 영상으로부터 히스토그램을 추출하는 것입니다. 디지털 영상에서 히스토그램이란 밝기가 어느정도 분포해있는 지 알 ..

image processing

디지털 영상 처리 - 히스토그램 평활화(histogram equalization)

2021.02.12

안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 영상 히스토그램(image historgram)에서는 영상을 히스토그램으로 변환하였을 때 밝기와 대비에 따른 히스토그램의 분포의 차이를 알아보았습니다. 그 결과로 낮은 대비를 가지는 영상을 높은 대비로 바꾸어주려면 히스토그램의 분포를 넓게 퍼뜨려주어야한다는 사실을 알았습니다(하단의 그림을 보시면 쉽게 이해할 수 있습니다.). 오늘은 높은 대비로 만드는 가장 대표적인 알고리즘인 히스토그램 평활화에 대해서 알아보겠습니다. 이제부터는 히스토그램 평활화 알고리즘를 명확하게 정의하기 위해서 몇 가지 가정을 추가하도록 하겠습니다. 먼저, $r$을 입력 영상의 밝기라고하면 $r \in [0, L-1]$를 만족합니다. 따라서 $r = 0, L-1$은 각각 검은색과 흰색을..

Opencv 제대로 쓰기[6].영상 히스토그램

디지털 영상 처리 - 히스토그램 평활화(histogram equalization)

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