개발일지

본문 Local Histogram Processing 히스토그램 매칭을 사용하면 특정 경우에 이미지의 대비가 부족해질 수 있다. 예를 들어, 위 그림의 다섯 개의 검은색 네모 안의 영역처럼 밝기가 낮아 세부 내용을 확인하기 어려울 때가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 평활화를 적용해 보면, 영상의 대비는 향상되지만, 특정 계급에 픽셀 값이 과도하게 집중될 수 있다. 이런 현상은 원활한 영상 처리에 방해가 된다. 영상 처리에서 전역적인 처리 방법이 아닌, 영상의 각 지역별로 다르게 처리를 하고 싶을 때 지역 히스토그램 처리(Local Histogram Processing) 기법이 필요하게 된다. 이 방법은 영상의 각 부분별로 히스토그램 평활화나 조정을 수행하여, 그 지역의 세부적인 특성을 개..

히스토그램 처리 개요 히스토그램 평활화는 이미지의 전반적인 대비를 개선하기 위해 사용되는 방법이라고 지난 시간에 공부하였다. 하지만, 특정 밝기 계급에 픽셀이 지나치게 집중되어 있을 때, 이 방식은 몇 가지 문제점을 초래할 수 있다. 예를 들면, 평활화 후의 이미지에서 나머지 계급의 세부 정보가 손실되거나, 비자연스러운 노이즈나 패턴이 발생할 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로서 지역 히스토그램 처리 방법을 공부해 보겠다. 그리고 이를 이해하기 위해 히스토그램 매칭 또한 공부해 보도록 하겠다. 히스토그램 매칭(Histogram Matching)은 원하는 히스토그램 분포를 가진 참조 이미지를 사용하여, 타겟 이미지의 분포를 조정하는 방법이다. 반면, 지역 히스토그램 처리(Local Histog..