히스토그램?
영상 밝기 히스토그램으로부터 추출된 정보에 기반한 밝기 변환함수들은 영상의 개선, 압축, 분할, 묘사 등과 같은 분야에서 중요한 역할을 담당한다. 영상의 밝기 값을 수평축으로 하여 그에 상응하는 밝기 값을 가진 픽셀들이 영상 안에 몇개나 있는지 빈도수를 수직축을 통해 나타낸 그래프이다.
히스토그램의 핵심 함수인 imhist는 다음과 같다.
h = imhist(f,b)
여기서 f는 입력 영상, h는 히스토그램, b는 히스토그램 형성에 사용된 빈의 수이다. 만약에 여기서 b가 생략된다면 default로 256이 사용이된다.
빈은 밝기 스케일을 단순히 다눈 것으로 예로 설명을 하면 unit8영상을 다루고 있는데 b가 2라고 하면, 밝기 스케일은 두 범위로 나눈다. 0에서 127과 128에서 255. 결과 히스토그램은 두 값을 갖고 h(1)은 구간 [0, 127]의 값을 갖는 화소 수와 같고, h(2)는 구간[128, 255]의 값을 갖는 화소 수와 같다.
p = imhist(f,b)/numel(f)
히스토그램 처리와 함수 그리기
히스토그램 평활화
히스토그램을 이용하여 이미지의 명암 대비를 개선시키는 방법을 말한다.
정규화된 히스토그램
𝒑(𝒓𝒌 )=𝒉(𝒓𝒌 )/𝒏=𝒏𝒌/𝒏
n : 전체 화소 수
𝒑(𝒓𝒌 ) : 밝기 레벨 𝒓_𝒌의 추정 발생 확률
평활화를 다루는 함수 : histeq
g=histeq(f,nlev)
f : 입력영상
nlev: 출력 영상에 지정된 밝기 레벨의 수
위 이미지를 보면 전체 밝기 스케일로 히스토그램이 확산된 것을 확인할 수 있다.
평활화한 히스토그램을 보면, 아래의 그림의 변환함수가 입력 밝기 스케일의 낮은 쪽의 좁은 밝기 레벨 범위를 출력 영상에서는 전체 밝기 범위로 변환한다는 것을 알 수 있다.
히스토그램 매칭
아래 이미지는 넓은, 어두운 영역이 지배적이라서 히스토그램의 화소들이 그레이스케일의 어두운 쪽에 많이 몰려있다. 얼핏 보기에 어두운 영역의 디테일이 더 잘보이게 만드는 히스토그램 평활화가 이 영상을 개선하는 좋은 방법일 것으로 확인할 수 있다. 왼쪽 이미지는 화성의 원본 이미지이고, 오른쪽은 히스토그램을 적용하여 왼쪽에서 어두워서 육안으로 보지 못했던 화성의 단면을 확인 할 수 있다.
