Image Equalization, Matching

1. Image Equalization

1) equalization 이란?

자동으로 대비가 향상되게 함(균등 분배!)
CDF 값만 있으면 가능!

Equaliztion의 목표

• 최대한 균등하게 분포시킴
• 입력에서 같은 intensity 값을 가진 픽셀들은 동일한 출력 intensity로 변환되어야 함

2) Equalization의 수학계산

s: 결과 이미지의 intensity
중간에 적분이 들어가는데 이 사진에서는 생략됨

3) 문제점: wash out

input의 histogram이 너무 편향적일 경우(너무 어둡거나 밝은 부분만 존재)
equalization은 무조건 균등분포를 목표로 하기 때문에 모든 밝기 값을 비슷한 비율로 강제 배분을 함
-> 기존의 밝기 구조나 분포를 전혀 고려하지 않은 결과값이 나옴: wash out

2. Histogram Matching

이 이미지의 톤을 저 이미지처럼 바꿔줘!

1) 계산 방법

1. 입력 이미지를 equalization
2. 참조 이미지를 equalization
3. 역변환!
   
   

• Before -> After
  

3. color 이미지에서의 equalization, matching 방법

1. 색을 RGB로 분리
2. RGB -> YIQ 로 변환
   Y: 밝기 / I: 색상, Q: 채도
3. 밝기Y만 equalization matching 수행
4. YIQ -> RGB로 다시 변환
5. RGB를 합쳐서 output 출력!