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Histogram Equalization 란?

➡️ 우리 말로는 histogram을 정규화 하는 것이다.

➡️ 각 구성 요소를 영상을 구성하는 픽셀의 전체 개수로 나눈다.

➡️ bin의 개수를 잘 설정하는 것이 중요하다.

➡️ 밝기 또는 color 값의 차이를 이미지에 적용한 것이다.

* histogram이 특정 영역에 너무 집중되어 있으면 contrast가 낮은 것이다. 

** histogram이 골고루 분포되어 있을수록 high contrast라고 하는데, high contrast를 좋은 이미지라고 한다.

Histogram 과 bin

[문제]

만약, 다음 표와 같은 이미지가 있다고 가정해보자. 이 때 intensity level은 16[0,15], bin의 개수가 4라면, 각 bin은 ?

[해설]

이 때 해당 이미지는 5 x 6으로 총 30개의 픽셀을 가지고 있다.

전체적인 로직은 각 bin에 해당하는 픽셀의 수를 전체 픽셀의 수로 나누는 것이다.

또한 각 bin은 intensity level의 범위 내에서 주어진 bin의 개수인 4개로 나누면 된다. 

bin의 개수가 4개 이므로, 다음과 같이 정리할 수 있다. 

  ➡️ 첫 번째 bin[0-3] = 28 / 30

  ➡️ 두 번째 bin[4-7] = 1 / 30

  ➡️ 세 번째 bin[8-11] = 1 / 30

  ➡️ 네 번째 bin[12-15] = 0 / 30

위 표에서 보이듯,

0-3에 해당하는 픽셀이 28개,

4-7에 해당하는 픽셀이 1개,

8-11에 해당하는 픽셀이 1개,

12-15에 해당하는 픽셀이 0개이기 때문이다.

Histogram Equalization 적용

1. histogram을 계산한다.

2. 히스토그램을 최대한 평평하게 할 수 있는 함수를 찾는다. (mapping function)

3. 이미지에 mapping function을 적용한다.

[사용 예]

equalizeHist( image, hist_image ); // 이렇게 input과 output만 적으면 된다.
imshow ("hist equalized image", hist_image);

* histogram equalization은 항상 이미지를 더 선명하게 하지만은 않는다. 특히 특정 범위의 data가 dominant할 때는 오히려 잘 보이지 않을 수 있다.