컨볼루션(Convolution)입력 영상을 스캔하면서 현재 위치의 픽셀과 마스크 크기 내에 포함되는 주변 픽셀을 마스크 배열과 컨볼루션하여 결과 영상의 현재 위치값으로 결정합니다. 마스크에서 정의한 가중치에 따라 이미지를 흐리기(blurring) 만들거나 선명하게(sharpening) 만들 수 있습니다. 또는 이미지 상에 있는 에지를 검출하는데 사용할 수 있습니다. 마스크는 3,5,7,9,11.. 처럼 홀수크기를 갖습니다. 입력 이미지 상의 위치 (1,1)에 3 x 3 크기의 마스크를 컨볼루션하는 예를 들어 보겠습니다. 이해하기 쉽게 현재 위치 (1,1)에 마스크 중앙 (1,1)이 오도록 겹처놓으면, 마스크 배열 항목에 대응되는 이미지 상의 위치들이 있습니다. 컨볼루션 계산은 마스크와 이미지 상에 대응되..

히스토그램 평활화는 히스토그램을 이용하여 이미지의 명암 대비를 개선시키는 방법입니다. 그레이스케일 영상의 경우 픽셀이 가질 수 있는 값의 범위는 0 ~ 255 사이의 값입니다. 이미지 상에서 픽셀값이 0인 갯수, 픽셀값이 1인 갯수, ... , 픽셀값이 255인 갯수를 세어서 배열에 저장한 것이 히스토그램입니다. 왼쪽 이미지에 대해 히스토그램을 구하여 그래프로 그려보면 중앙의 좁은 범위에 픽셀들이 몰려있는 것을 볼 수 있습니다. 그래프에서 x축은 0~255사이의 픽셀값 범위이며 y축은 픽셀 갯수입니다. 히스토그램 평활화를 적용시키면 이미지의 픽셀값이 0~255 범위내에 골고루 분산되어 이미지의 명암대비가 개선됩니다. 구현 과정1. 입력 영상에 대한 히스토그램과 누적 히스토그램을 계산합니다. 누적 히스토그..