[디지털영상처리] 3. 점처리(Pixel Point Process)

2018. 6. 16. 00:54

cybertramp Major/영상처리

1. 영상처리에 대한 소개

2. 디지털 영상처리의 기본

3. 점처리

4. 영역처리

5. 프레임처리

3. 점처리(Pixel Point Process)

(1) 보수연산(Complement Operation)

반전 해주는 연산

I(x,y) + O(x,y) = 255

O(x,y) - 255 = I(x,y)

for(y=0;y<YY;y++)
for(x=0;x<XX;x++)
image[y][x] = 255 - image[y][x];

(2) 이진화연산(Binarization Operation)

임계값을 기준으로 크면 흰색, 작으면 검정색으로 해주는 연산

if I(x,y) <= threshold

O(x,y) = 0;

else

O(x,y) = 255;

for(y=0;y<YY;y++)
    for(x=0;x<XX;x++)
        if(image1[y][x] > 100)  // 100은 threshold
            image2[y][x] = 255;     // threshold 보다 크면
        else
            image2[y][x] = 0;       // threshold 보다 작으면

(3) RGB Channel

컬러 영상에서 RGB 채널을 분리하는 연산

for(y=0;y<YY;y++)
for(x=0;x<XX*3;x+=3) // 추출할 색상 x값 (R : 0 G : 1 B : 2)
image2[y][x] = image1[y][x];

(4) CMY Channel

컬러 영상에서 CMY 채널을 분리하는 연산

for(y=0;y<YY;y++)
    for(x=0;x<XX*3;x+=3)            // 추출할 색상 x값 (R : 0 G : 1 B : 2)
        image2[y][x] = image1[y][x];

for(y=0;y<YY;y++)
    for(x=0;x<XX*3;x++)             // w-r=c w-g=m w-b=y
        image2[y][x] = 255 - image2[y][x];

(5) RGB to GrayScale

컬러영상을 그레이스케일 영상으로 변환하는 연산

(R+G+B) / 3 으로 연산한다.

for(y=0;y<YY;y++)
for(x=0;x<XX;x++)
image2[y][x] = ((image1[y][3*x] + image1[y][3*x+1] + image1[y][3*x+2])/3);

(6) 위치변환(Geometric Transformation)

y = f(x) 그래프의 이동

1. x 축에 대하여 대칭 이동한 방정식 : y 대신에 -y를 대입한다.

-y = f(x)

2. y 축에 대하여 대칭 이동한 방정식 : x대신에 -x를 대입한다.

y = f(-x)

1) flip Image(x축 대칭)

yout = (YY - 1) - yin

for(y=0;y<YY;y++)
for(x=0;x<XX*3;x++)
image2[(YY-1)-y][x] = image1[y][x];

2) mirror Image(y축 대칭)

xout = (XX - 1) - xin

for(y=0;y<YY;y++)
for(x=0;x<XX*3;x++)
image2[y][(XX-1)-x)] = image1[y][x];

(7) 영상 히스토그램(Image Historgram)

영상의 밝기 특성을 나타낸 픽셀 분포그래프이다.

가로축은 픽셀의 값 0 ~ 255까지의 밝기(Brightness)를 나타내며, 세로축은 밝기에 해당하는 픽셀의 개수를 나타낸다.

(이미지 1)

가운데 쪽에 히스토그램이 분포해야 적당한 영상이 된다.

밝기의 빈도수를 나타낸다.

(이 이미지는 히스토그램 후 자르고 flip한 영상)

int frequency[8] = {0};     // 3bit 영상용 빈도수
int bright;                 // 밝기

for(y=0;y<YY;y++)
    for(x=0;x<XX;x++){
        bright = image1[y][x];  // 해당위치의 밝기
        frequency[bright] = frequency[bright]+1;    //  밝기의 빈도 수 증가
    }

(8) 산수 연산

입력 영상의 모든 픽셀에 상수를 더하거나 빼거나 곱하거나 나누는 연산을 한다.

1) 히스토그램 슬라이딩(Histogram Sliding)

입력 영상의 모든 픽셀에 밝기 상수를 더하거나 뺀다.

출력영상은 어두워짐

O(x,y) = I(x,y) ± brightness

※ Clamping : 산술연산을 한 후에는 결과 영상의 픽셀 값이 255보다 크면 255로, 0보다 작으면 0으로 잘라내는 것

Arithmetic Operations => 문제 : saturation(포화) => 해결 : Clamping(자름)

for(y=0;y<YY;y++)
    for(x=0;x<XX;x++){
        image2[y][x] = image1[y][x] + 50;
        if(image2[y][x] > 255)      // 더하기 연산시 saturation 방지
            image2[y][x] = 255;
        else if(image2[y][x] < 0)   // 빼기 연산시 saturation 방지
            image2[y][x] = 0;
    }

2) 히스토그램 스트레칭(Histogram Stretching)

입력 영상의 모든 픽셀에 대비(contrast) 상수를 곱하거나 나누는 연산

출력영상은 Contrast가 개선

Ex) 달의 분화구 사진 개선

O(x,y) = I(x,y) X contrast

(이미지 2)

※ Contrast : 밝고 어두운 비(명암비)

밝기 255를 3000으로 쏘느냐 1000으로 쏘느냐 차이

※ Histogram의 최대 최소

for(bright=255;bright>=0;bright--)  // 밝기가 큰것부터
    if(frequency[bright]){  // 만약 값이 0이 아니면
        max = bright;
        break;              // 첫 지점에서 탈출
    }
for(bright=255;bright<256;bright++) // 밝기가 작은것부터
    if(frequency[bright]){  // 만약 값이 0이 아니면
        min = bright;
        break;              // 첫 지점에서 탈출
    }