[CV] Histogram Equalization

Definition of a histogram

이미지 히스토그램은 각 intensity level을 하나의 bin으로 보고, 해당 intensity value를 가진 픽셀이 이미지 전체에 몇 개나 있는지를 세어 그래프로 나타냄

$h(r_k)=n_k$

• $r_k$ : 이미지의 k번째 밝기 값 (intensity value)
• $n_k$ : 이미지 전체에서 intensity level이 **$r_k$인 픽셀의 총 개수
• $L$ : 이미지에서 표현 가능한 총 밝기 단계의 수
  • $L=2^8=256$

Cumulative histogram

특정 밝기 값까지의 픽셀 개수를 모두 더해, 픽셀 개수를 모두 더해 픽셀 수가 어떻게 누적되는지를 보여주는 그래프

Histogram normalization

각 밝기의 픽셀 수를 전체 픽셀 수로 나누어 해당 intensity value가 나타날 확률을 나타낸 그래프

Histogram 예제

• Intensity level = 16 [0,15]
• Number of bins = 4
  • 1 bin[0-13] : 28/30
  • 2 bin[4-7] : 1/30
  • 3 bin[8-11] : 1/30
  • 4 bin[12-15] : 0/30

Histogram equalization

픽셀 값의 분포를 조정하여 이미지의 대비를 조절

1. Histogram Computation

2. Find Mapping Function

3. Apply Mapping Function

예제 코드

void histogram_equalization() {
  Mat image = imread("lena.png", 0);
  if (!image.data) exit(1);
  Mat histogram_equalized_image;
 
  equalizeHist(image, histogram_equalized_image);  // histogram equalization
 
  imshow("original", image);
  imshow("equalizeHist", histogram_equalized_image);
 
  waitKey(0);
}