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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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영상헤더
int nColors = 0;//팔래트 변수
RGBQUAD *pRGB;
int rwsize,rwsize2; //가로줄은 항상 4바이트 배수로 저장
int i;
int j;//쉬링크//복원(스트래칭)변수
BYTE *lpImg;
BYTE *lpOutImg;
float shrink_min, shrink_max;
float Img_min, Img_max;
printf("select:\n쉬
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영상처리에 이용할 수 있는 영상데이터를 만드는 부분이다. 영상데이터는 BMP과 같이 디지털 형태로 저장된다.
- 전처리 과정은 영상획득을 통해서 얻은 데이터를 그대로 사용할 수도 있지만 일반적인 경우는 각종 필터나 히스토그램
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- 그레이 효과
- 이미지 반전 효과
- 엠보싱 필터
- 선명한 효과
- 윤곽선 검출 효과
- 중간값 통과(100~150) 효과
- 중간값 제거(100~150) 효과
- 히스토그램 평활화 효과
- RGB-YUV-RGB 효과
- RGB-YUV-RGB2 효과
- RGB 분리 효과
- YUV 분리 효과
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히스토그램
도수분포를 나타내는 그래프로, 관측한 데이터의 분포의 특징이 한눈에 보이도록 기둥 모양으로 나타낸것이다. 기둥그래프, 기둥모양 그림 등이라고도 한다.
영상처리에서의 히스토그램은 해당 RGB 값의 픽셀이 얼마나 분포하
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또한 detect할 수도 있다. 그 예로 Laplacian Filter와 Sober Filter가 있다.
1) Laplacian Filter
→ Laplacian 을 이해하기 위해서 gradient 개념 도입이 필요하다.
→gradient
밝기의 변화 량에 따른 경계선 검출방식은 영상에서 인접하는 두 화소의 밝기 차이를
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기존의 히스토그램 평활화 방법은 원 영상의 평균 밝기값이 크고 작음에 관계없이 언제나 명암도의 중간 값으로 변환
BBHE 방법은 기존의 히스토그램 평활화 방법에서 과도한 영상의 밝기 변화를 막기 위하여 원 영상의 평균 밝기 값을 이용
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영상에 관한 평활화와 인위적인 영상에 관한 두 가지 경우를 두고 보면 그림에서도 볼 수 있듯이 자연적인 영상를 히스토그램의 평활화를 수행함으로써 구별하기가 훨씬쉬운 더욱 좋은 결과를 얻어 낼수 있었다. 하지만 인위적인 영상에 히
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히스토그램
lena2
히스토그램
처음 과제를 접하였을 때 쉽게 파악이 되지 않았으나 모르는 부분을 천천히 알아가면서 과제가 Image processing의 일부분임을 알게 되었습니다. 영상처리의 주된분야는
『1) 영상 조작(Image Manipulation) 분야
잡음이 많
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처리 기법 중 슬라이딩, 스트레칭, 중간 강조, 반전, 이진화, 슬라이스, 등
명도선, 명도 단계 변환, 감마보정 기법을 익히고, MATLAB을 이용하여 실습을 수행한다.
▶개요
1. 영상의 슬라이딩과 스트레칭
-영상에 대한 히스토그램을 생성하고,
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