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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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평활화 작업으로, C:\\에 있는 lena.bmp를 평활화 하여 equalize.bmp로 저장하는 작업을 수행합니다.
프로그램 모드는 다음과 같습니다.
1 : bmp파일 정보 출력 -> 모드 뒤에 bmp파일 경로 입력
2 : bmp파일 히스토그램 분포 출력 -> 1번과 동일한 경로
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히스토그램을 나타낸 것은 평활화의 과정을 보이기위해 다른 응용프로그램에 BMP 파일을 넣어 얻어낸 것입니다. 위에서 보면 알수있듣이 명압값 분포가 넓어진 것을 확인할 수 있습니다. 1. 우선 비트맵 파일에 대해 자세히 알아보자
2.
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수 있다. 히스토그램 평활화의 예를 살펴 보면 다음과 같다.
lena1
히스토그램
lena2
히스토그램
처음 과제를 접하였을 때 쉽게 파악이 되지 않았으나 모르는 부분을 천천히 알아가면서 과제가 Image processing의 일부분임을 알게 되었습니다. 영상
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히스토그램은 해당 RGB 값의 픽셀이 얼마나 분포하여 있는지 판별하여 분석한 자료를 통해 특정 부위의 위치 탐색이나 평활화를 통한 사진 보정 등에 사용한다.
3.개발 환경
A.OS : Window 7 32bit Ultimate K
B.CPU : Intel? Core™2 Duo CPU T8300 2.4GHz
C.RAM :
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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 영상처
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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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중간제거 (100-150)
6. 반전 (Negative)
7. 윤곽선 추출 (Laplacian)
8. 엠보싱 (Embossing)
9. 선명 효과 (Shapening)
*** 운영자 주) 함께 올린 `흑백`영상처리 프로그램과는 다른 프로그램입니다. 1. Visual C++ 6.0 (MFC) 프로그램 소스
2. 예제 이미지
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히스토그램 출력
2. 히스토그램 평활화
3. 기본 명암대비 스트레칭
4. 엔드인 명암대비 스트레칭
5. 동적 임계화 (Threshold)
6. 반전 (Negative)
7. 블러링 (Blurring)
8. 윤곽선 추출 (Laplacian)
9. 엠보싱 (Embossing)
10. 선명 효과 (Shapening) 1. Visual C++
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for(i=0; i<256; i++){
for(j=0; j<256; j++){
// Open Image의 명압도 크기값을 m_nGrayLevel에 저장
m_nGrayLevel = m_OpenImg[i][j];
// 평활화식으로 유도하여 ResultImg에 저장
// m_nSumOfHistogram[k] : 명암도 크기 m_nGrayLevel값의 sum 값
// 255.0 : 명암도 크기(L-1
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