이미지에서 히스토그램을 구하는 방법과 응용으로 Histogram Equalization, CLAHE을 설명합니다. 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/4.0.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 최초작성 2018. 12. 13 1. 히스토그램이란? 히스토그램은 이미지를 구성하는 픽셀값 분포에 대한 그래프입니다. X축은 픽셀값으로 범위는 0 ~ 255 사이입니다. Y축은 이미지에서 해당 픽셀값을 가진 픽셀의 개수입니다. 히스토그램의 왼쪽에는 가장 어두운 검은색 픽셀(0)의 갯수를 보여주며 오른쪽으로 갈 수록 밝은 픽셀의 갯수를 보여줍니다. 히스토그램을 보면 이미지 촬영시 빛의 노출이 제대로 되..

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..