히스토그램 기반 영상처리 - 평활화 및 명세화
- 최초 등록일
- 2010.10.22
- 최종 저작일
- 2010.10
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소개글
Win32 Console application 환경의 프로그램으로 히스토그램 평활화와 명세화를 구현한 뒤 실행결과를 비교분석한 레포트입니다.
C언어 기반의 단순 프로그램이므로 쉽게 변경과 추가가 가능합니다.
과제물 맨 뒤 부록으로 프로그램 코드 전문을 수록해 놓았으며, 이 코드로 프로젝트를 생성하고 설정한 뒤 실제로 실행시키는 방법까지 가이드해 놓았습니다.
히스토그램 평활화와 명세화 뿐만 아니라
- 가산 연산
- 곱셈 연산
- 히스토그램 분포도 그래프 이미지파일 출력
- 히스토그램 분포 데이터 파일 읽어오기
- 반전 연산
- Null 연산
등의 기능이 추가되어있으므로
히스토그램 평활화와 명세화 뿐만 아니라 그 밖의 다양한 비교 분석이 가능합니다.
목차
1. 히스토그램 기반 영상처리
- 히스토그램 기반 영상처리란?
- 히스토그램 평활화
- 히스토그램 명세화
2. 프로그램 코드 분석
- 히스토그램 평활화 함수
- 히스토그램 명세화 함수
- 히스토그램 데이터 파일 읽기 함수
- 히스토그램 분포도 이미지 파일 출력 함수
- 산술 연산 함수 (가산, 감산, 곱셈, 나눗셈)
- Null 연산 함수
3. 실행 결과 및 비교 분석
1)히스토그램 평활화
- 매우 밝은 영상의 히스토그램 평활화
- 적절히 어두운 영상의 히스토그램 평활화
2)히스토그램 명세화
- 적절히 밝은 영상의 히스토그램을 통한 원본 이미지의 히스토그램 명세화
- 매우 어두운 영상의 히스토그램을 통한 원본 이미지의 히스토그램 명세화
4. 고찰 및 참고문헌
5. 부록
- 소스 코드 전문
- 프로젝트 생성 및 설정, 프로그램 실행까지 안내
본문내용
1. 과제 목표
이번 과제의 목표는 비트맵 불러오기 환경이 구현되어 있는 프로그램에 히스토그램 평활화 및 히스토그램 명세화 함수를 추가 구현하여 이를 비교 분석하는 것에 있다.
우선 히스토그램 활용 영상처리에 대해 알아보면
- 히스토그램 활용 영상처리
: 히스토그램 활용 영상처리란 픽셀 기반 처리의 일종으로 영상의 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타낸 데이터인 히스토그램을 활용하여 영상의 특성을 최적화 하는데 사용할 수 있다.
그렇다면 히스토그램 평활화와 명세화란 무엇일까
- 히스토그램 평활화
: 히스토그램 평활화란, 단순히 영상의 명암 값의 분포를 고르게 분포하는 처리방식을 말한다. 명암 값의 분포를 정리하고, 수학적인 계산을 통해 이들을 고르게 분포하는 연산은 단순하지만 매우 반복적이므로 소스코딩을 통해 컴퓨터가 처리할 수 있게 함으로써, 쉽게 비교 분석이 가능해지는 데 목표를 두고 있다.
히스토그램 평활화의 단계는 크게 4 단계이다.
1) 명암 값의 빈도수 나열
2) 명암 값의 누적 빈도수 나열
3) 누적된 값들의 정규화
4) 정규화 된 빈도수 나열
위의 과정을 통해, 어둡거나 밝은 쪽으로 치우쳐 있는 영상의 히스토그램을 고르게 분포시킬 수 있게 된다.
이번에는 히스토그램 명세화에 대해 알아보자.
- 히스토그램 명세화
: 히스토그램 명세화란 주어진 형태의 히스토그램을 바탕으로, 처리할 영상의 히스토그램 분포를 변형하는 영상처리 기법이다. 때문에 원래 영상의 특성이, 주어진 히스토그램의 영상특성을 따라가게 되는 결과가 나타난다.
참고 자료
문서 내에 기제되어있음.