Image Processing

저번 포스팅에서는 이미지의 대비를 증가시키는 Histogram Stretching애 대해서 알아보았다.이번에는 히스토그램의 분포를 균일하게 만드는 Histogram Equalization을 살펴보자.Histogram EqualizationHistogram Equalization은 Stretching과 비슷하게 이미지의 대비를 증가시키는 효과를 가진다.그러나 둘의 다른 점은Stretching은 기존 히스토그램의 범위를 확대하는 것이고, Equalization은 전체 범위(0-255)에서 히스토그램의 분포를 최대한 균일게 만든다는 점이다.  Histogram Equalization 과정$M$: 이미지 cols$N$: 이미지 rows $n_k$: k intensity에서의 히스토그램 높이 즉, Histogra..

우리는 저번 포스팅을 통해서 히스토그램이 무엇인지 알게 되었다.오늘은 Histogram Transformation중 하나인 Histogram Stretching에 대해서 알아보자. Histogram Stretching (Contrast Stretching)이미지의 히스토그램을 뽑아봤더니 다음처럼 나왔다고 하자.  히스토그램의 값들이 한 쪽에 뭉쳐있는 것을 확인할 수 있다.이럴 때 우리는 이 이미지를 대비가 약한, Flat 한 이미지 라고 한다. Histogram stretching은 이미지의 대비를 증가시키기 위해서 픽셀의 값 범위를 더 넓은 범위로 확장시키는 것을 말한다. 식을 이해해 보면, 기존의 밝기 범위 $i_{max} - i_{min}$을 사용하여 이미지의 범위를 normalize하는 것과 같다..

이번에는 저번 포스팅 Pixel Arithmetic Operation에 이어서픽셀 수준에서의 이미지처리에 많이 사용하는 히스토그램과 PDF, CDF에 대해서 살펴보자. 출처👇더보기https://docs.opencv.org/4.11.0/d6/dc7/group__imgproc__hist.html#ga4b2b5fd75503ff9e6844cc4dcdaed35d OpenCV: Histogramsvoid minMaxLoc(InputArray src, double *minVal, double *maxVal=0, Point *minLoc=0, Point *maxLoc=0, InputArray mask=noArray()) Finds the global minimum and maximum in an array. void..

pixel-wise arithmetic operation은 이미지처리에서 가장 기초적으로 사용되는 연산 중 하나이다. 각 픽셀에 대해서 수행되는 연산을 말하는데, 보통 두개의 이미지 사이의 연산을 수행하기 위해 사용된다.또한, 이미지 필터링, 이미지 개성, 합성 등등의 task에 기본이 되는 간단한 연산이다 오늘은 이미지에서 더하기, 빼기, 나누기, Complements 총 4가지의 연산을 살펴보자https://vincmazet.github.io/bip/digital-images/operations.html Arithmetic operations — Basics of Image ProcessingArithmetic operations In the end, an image is an array of num..