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1.histogram equlization ( 히스토그램 평활화 )
2.histogram specification ( 히스토그램 명세화 ) 1.histogram equlization ( 히스토그램 평활화 )
2.histogram specification ( 히스토그램 명세화 )
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작음에 관계없이 언제나 명암도의 중간 값으로 변환
BBHE 방법은 기존의 히스토그램 평활화 방법에서 과도한 영상의 밝기 변화를 막기 위하여 원 영상의 평균 밝기 값을 이용한 방법 1.히스토그램
2.히스토그램 equalization
3.Bi-histogram
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본 소스코드는 컬러 영상 히스토그램 평활화 (Histogram equalization) 하는 코드 입니다.
1. 배경
- 컴공 과제로 히스토그램 평활화를 해야할 때
- 흑백 영상은 많은데 컬러 영상의 평활화가 필요하다면
- python 말고 C/C++을 사용해야하는 과제라
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히스토그램 이퀄라이제이션(Histogr am Equalization )등의 방법을 이용하여 노이즈를 제거하거나 인식에 더 유용한 영상으로 만드는 과정이다.
- 전처리까지 마친 영상은 실제 처리에 이용된다. 대부분의 영상처리에서는 영역 및 물체(Object )
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Equalization) 구현하기
▶ Tool - Matlab
▶ How - ① Find Lena image ② Subtract(어둡게 만든다)
③ Find Histogram ④ Implement equalization
◈ 소스
◈ 실행 화면
▶ Find Lena image▶ Subtract (어둡게 만든다)
▶ Implement equalization ◈ 소스
◈ 실행 화면
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Interface 구현
- Histogram_Equalization()
- GrayLevelPixelFrequencyCheck()
- PassOverPixelFrequency()
- OpenImageHistogramDraw(int height, int width)
- ResultImageHistogramDraw(int height, int width)
- OnInitDialog()
- Update()와 InitComeBox()
- OnSelchangeCOMBOGrayLevel()
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혹은 물체의 코너 등을 흐리게 할 수 있다. 1. Understand the histogram equalization and summarize it.
2. Understand the spatial filters in this experiment, Laplacian filter and Sobel filter. Explain how they work as edge detectors.
3. Investigate other spatial filters in image processing.
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Equalization
5. Image Sharpening Filter
5.1 Laplacian Filter
5.2 Sobel Filter
6. Demo
7. 느낀 점 및 소감
두번째 보고서
1. Purpose of Experiments
2. Image Transform
2.1 DCT and Inverse DCT
2.2 Block DCT and Block Inverse DCT
3. Image Resizing
3.1 Downsizing by Discarding High
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