히스토그램&평활화 소스 및 실행결과 (논문형식)

소개글

히스토그램&평활화 소스 및 실행결과 (논문형식)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 개요
1) 목적 및 필요성

2. 문헌조사
1) 과제의 내용
2) 조사

3. 기술 (Multiple documents기반)
4. 실험
5. 결론

본문내용

ar tmp[256][256];
for(int z=0; z<256; z++)
{
hist[z]=0;
for(int w=0; w<256; w++)
{tmp[z][w]=0;
}
}//초기화 작업.
for(int i=0; i<256; i++)
{
for(int j=0; j<256; j++)
{k=m_histImg[i][j];hist[k]=hist[k]+1;
}
}
//명도 값의 빈도수 조사
for(int x=0; x<256; x++)
{
value = hist[x]/5;
if(value >255) value=255;
for(int y=0; y {tmp[y][x]=128;
}
}
int y2=0;
for(int y=0; y<256; y++){for(int x=0; x<256; x++){y2=(255-y);
m_histezImg[y2][x]=tmp[y][x];
}
}
}
4. 실험
- Multiple documents 기반에서 파일을 열고, 원 이미지와 히스토그램을 나타내고 원 이미지에 대한 평활화 이미지와 평활화 된 이미지의 히스토그램을 나타내는 실행 과정이다.
- 입력에 대한 출력 과정.
▶▶ ▶▶ ▶▶
<파일 열기> <원 영상 표시> <원 영상에 대한 히스토그램>
▶▶ ▶▶
<평활화 된 모습> <평활화의 히스토그램> <최종 결과물>
5. 결론
- 영상의 디지털화 작업에는 항상 인공조명이나 자연조명이 포함된다. 원하지 않는 조명이 포함될 수도 있고 또는 조명관의 세기가 약하여 영상의 구별이 어려운 결과물을 얻을 수 있을 것이다. 영상의 디지털 작업 시에는 조명이 밝기를 조절하여 가능한 명도 값의 분포를 최대한 넓게 사용하여야 좋은 품질의 영상을 얻을 수 있다.
히스토그램을 더욱 더 체계적으로 분석하여 더 좋은 품질의 영상을 얻고 나아가 더 많은 분야에서 널리 쓰였으면 좋겠다.
프로젝트를 하면서 VC++의 MFC와 히스토그램, 평활화에 대해서 많은 공부가 되었고, 앞으로 다른 프로젝트를 하는 데에 기반이 될 공부를 한 듯한 느낌이 들었다.
※ 참 고 문 헌 ※
예제 중심의 Visual C++ 6.0 (홍릉과학출판사, 2007, 박정용 저)
Visual C++을 이용한 디지털 영상처리 (사이텍미디어, 2003, 강동중 저)
Visual C++을 이용한 실용 영상 처리 (생능출판사, 2005, 정성태 저)
영상처리 이론과 실제 (홍릉과학출판사, 1999, Randy Crane 저)

키워드

히스토그램,   영상처리,   평활화