[영상처리] Intensity Transformations(밝기 값 변환)(1) [컴공과고씨]

오늘은 영상처리에서 intensity transformations에 대해 알아보겠습니다.

 

밝기 값 변환에는 spatial domain processing(공간 도메인)이 있습니다.

이것의 정의는 픽셀 하나하나의 밝기 값을 변경해 주는것을 말합니다.

이미지 픽셀에 대한 식

밝기 변환 예시

왼쪽 그림은 contrast strectching의 예시이고 오른쪽 그림은 Thresholding의 예시입니다.

Contrast strectiching로 k의 왼쪽에 있는 빨간 점선의 점들은 더 어둡게 바꾸어주고 k 오른쪽에 있는 빨간 점선의 점들은 더 밝게 바꾸어 주어 대비를 늘리는 모양입니다.

반면, Thresholding은 k점을 기준으로 왼쪽은 검은색으로 오른쪽은 제일 밝게 바꾸어 주고 있습니다.

 

Remarks

1. point processsing이다 -> 주변 픽셀 값을 생각하지 않음 <=> neighborhood processing.

2. 화질을 개선하는 기본적인 도구.

 

 

 

Basic Intensity Transfomation Functions

1) image Negative

2) Log Transformations

3) Power-Law(Gamma) Transformations

4) Piecewise Linear Transformations

 

Image Negative

밝기를 반대로 만들어 주는 것이다. 

어둡 -> 밝게,  밝은 -> 어둡게

Image Negative

 

 

Log Transformations

이런식으로 전체적으로 밝게 혹은 어둡게 만드는데 위 그래프 처럼 골고루 밝아지거나 어두워지는게 아니라 log 그래프를 따라 밝기가 변경된다.

 

 

Power-Law(Gamma) Transformations 

감마 수치에 따라 밝기의 변화를 주는데 중요한 것은 감마가 커질수록 어둡게 변경해준다.

 

감마 변환 예시

2번은 작은 감마 값을, 3번은 큰 감마 값을 넣어준 것입니다.

 

 

 

Piecewise Linear Transformations

구간별 선형으로 자유도가 높은 변환이 특징입니다.

예로는 contrast stretching & thresholding, intensity-level slicing이 있습니다.

 

Piecewise Linear Transformations

그래프 처럼 구간 별로 선형이 가능하며 왼쪽 밑 그림은 contrast strectching을 이용한 것이고, 오른쪽 그림은 thresholding을 이용한 것입니다.

이 기술은 특정 구간을 강조하거나 하이라이팅 할때 많이 쓰입니다.

 

다음 글에는 Histogram Equalization에 대해서 공부해보겠습니다.