본문내용
값을
offset 만큼 더하게 된다 (쉬프팅)
과제에서 정규화한 값 0.25를 수치로 나와서 256의 0.25인 대략적인 64의 값을
offset으로 주었다.
<원본 이미지> <결과 이미지>
점 처리 연산을 사용하여 회색조 이미지의 명암대비를 조절할 수 있습니다.
new_value = (old_value - 0.5) × contrast + 0.5 _이 공식 이용
대비개선 시킬 수 있는 함수 추가
대비 개선함수 과제에는 mul(2)로 되어 있기 때문에 modifylevel을 2로 주었습니다.
프로그램 실행 결과
명암대비가 향상 된 결과를 볼 수 있습니다.
<원본 이미지> <결과 이미지>
점처리 연산을 사용하여 이미지의 명암대비를 처리
new_value = (old_value - 0.5) × contrast + 0.5 + brightness 이 공식 사용
먼저 기존의 흑백이미지와 달리 컬러이미지의 연산이므로 기존의 있던 소스에 r_g_b로 변환 할 수 있는 배열을 추가한다. 각각 8비트 씩 할당하므로 기존의 있던 밝기의 값은 256가지 그대로다. 이미지의 읽기와 저장 히스토그램 소스에 각각의 맞는 r_g_b배열을 배정하고 이미지 명도와 명암대비를 개선하는 소스에 추가를 시키면 된다.
단 사용 시 칼라이미지를 256색 비트맵으로 변환 후 프로그램 실행
<실행>
기존의 변환 식에 각각의 r,g,b를 할당 후
공식은 앞에 밝기를 쉬프팅(add연산) 하는 것과 명암대비를 향상시키는 공식을 합쳤습니다.
과제의 공식 이용 밝기 값 64 ModifyLevel 2 설정 후 연산 실행 결과
<기존 이미지> <결과 이미지>
offset 만큼 더하게 된다 (쉬프팅)
과제에서 정규화한 값 0.25를 수치로 나와서 256의 0.25인 대략적인 64의 값을
offset으로 주었다.
<원본 이미지> <결과 이미지>
점 처리 연산을 사용하여 회색조 이미지의 명암대비를 조절할 수 있습니다.
new_value = (old_value - 0.5) × contrast + 0.5 _이 공식 이용
대비개선 시킬 수 있는 함수 추가
대비 개선함수 과제에는 mul(2)로 되어 있기 때문에 modifylevel을 2로 주었습니다.
프로그램 실행 결과
명암대비가 향상 된 결과를 볼 수 있습니다.
<원본 이미지> <결과 이미지>
점처리 연산을 사용하여 이미지의 명암대비를 처리
new_value = (old_value - 0.5) × contrast + 0.5 + brightness 이 공식 사용
먼저 기존의 흑백이미지와 달리 컬러이미지의 연산이므로 기존의 있던 소스에 r_g_b로 변환 할 수 있는 배열을 추가한다. 각각 8비트 씩 할당하므로 기존의 있던 밝기의 값은 256가지 그대로다. 이미지의 읽기와 저장 히스토그램 소스에 각각의 맞는 r_g_b배열을 배정하고 이미지 명도와 명암대비를 개선하는 소스에 추가를 시키면 된다.
단 사용 시 칼라이미지를 256색 비트맵으로 변환 후 프로그램 실행
<실행>
기존의 변환 식에 각각의 r,g,b를 할당 후
공식은 앞에 밝기를 쉬프팅(add연산) 하는 것과 명암대비를 향상시키는 공식을 합쳤습니다.
과제의 공식 이용 밝기 값 64 ModifyLevel 2 설정 후 연산 실행 결과
<기존 이미지> <결과 이미지>
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