HE, AHE, CLAHE 비교(이미지 전처리 기법 : Contrast 조정)
AHEAdaptive Histogram EqulizationCLAHEContrastContrast Limited Adaptive histogram EqualizationHEHistogram EquilizationImage Processingopencvpython
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| 구분 | HE(Histogram Equalization) | AHE(Adaptive Histogram Equalization) | CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) |
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| 참고 |  |  |  |
| 설명 | 이미지의 히스토그램 1개를 사용하여 대비를 조정하는 이미지 처리 방법 | 이미지를 동일한 크기의 직사각형 타일로 분할한 후, 각 타일 단위로 히스토그램 균일화를 진행하는 방법 | 계산 전에 히스토그램 높이에 제한을 둬서 특정 높이 이상에 있는 pixel 값들을 재분배하는 방법. *clip limit : histogram의 높이를 제한하는 값 |
| 장점 | 간단함, 역행 연산자로 원래 형태로 돌아갈 수 있음 | 타일 안에서 이미지의 대비가 좋아지기 때문에 이미지의 local contrast 를 조정하기에 좋은 방법임 | contrast가 낮은 지역에 위치한 noise에 robust하도록 변환하여 변환된 이미지가 실제 이미지와 비슷한 특성을 가짐 |
| 한계 | 히스토그램 1개를 사용하므로 이미지의 일부분이 다른 부분과 분포가 다를 경우, 노이즈 증가 | pixel intensity가 매우 좁은 부분에 몰려있는 경우 노이즈 증가, 의미 없는 부분의 pixel intensity 강화 가능성(noise amplification) | 매우 긴 계산 시간 |
참고
https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization#Contrast_Limited_AHE
https://3months.tistory.com/407
A Data human as a Learner, a Supporter, and a Listener