Contrast Enhancement Using Brightness preserving Bi-Histogram Equalization Yeong-Taeg Kim Signal processing R&D Center Samsung Electronics Co. 1997 IEEE - 원 영상의 평균 밝기 값을 보존하기 위해 원 영상을 부분 영상으로 나누어 평활 화는 방법 2019-02-28

Histogram Processing histogram(히스토그램) : 그레이값의 발생확률(빈도수) => 결과적으로 이미지 모양의 전체적인 특성을 제공함 영상의 명도 내용을 요약한 것을 말함. 디지털 영상 처리에서 가장 간단하면서 유용한 툴. 명도 히스토그램 h(r)이란 각 명도에 대해 영상안에서 그 명도 를 가지는 픽셀의 개수를 보여주는 함수이다. 영상의 대비개선에 대한 유용한 정보를 제공. 히스토그램의 수평축은 명도값이고 수직축은 픽셀의 개수 이다. 2019-02-28

히스토그램의 특성 영상이 히스토그램으로 압축될 때 모든 공간적인 정보는 사라진다. 어떤 영상에 대한 히스토그램은 유일하지만 그 역은 성립하지 않는다.  히스토그램을 보고 원영상으로의 복원은 불가능 하다. 상당히 다른 영상들도 같은 히스토그램을 가질 수 있다. 또한 영상안에서 물체를 이동하는 연산은 히스토그램에 영향을 끼치지 않는다. 영상이 두개의 영역으로 나누어져 있고 각 영역의 히스토그램이 알려져 있는 경우 전체 영상의 히스토그램은 2개의 영역의 히스토그램을 합한 것이 된다. 대비 개선에 있어서 유용한 정보 제공한다. 2019-02-28

Histogram equalization 방법  :  영상 명도값의 분포를 나타내는 히스토그램이 균일하게 되도록 농도를 변화시키는 방법.  (즉, 출력영상이 각 명도에서 동일한 숫자의 픽셀을 가지도록 입력 영상의 명도를 매핑하는 것) 너무 밝거나 어두운 영상 또는 어느 한편으로 치우쳐있는 영상의 개선에는 유효한 방법으로 사용 됨. 명도값 분포가 모두 같게 되도록 분포를 수정함으로써 영상 전체의 콘트라스트 밸런스가 좋게 개선 됨. 수동적 대비 조작 기술들에 대한 히스토그램 균등화의 장점은 완전히 자동적이라는 것이다. 2019-02-28

PDF & CDF PDF (Probability Density Function ) X={X(I,j)}를 화소 위치(i,j)에서 L개의 명암도 {X0, X1 … XL-1}로 구성된 영상으로 정의할 때, 영상 X에 대한 히스토그램은 확률밀도 함수 CDF (Cumulative Density Function) 확률밀도함수를 기반으로 한 누적분포함수 정규화된 누적 분포함수의 정의에 따라 C(XL-1) = 1 히스토그램 평활화는 변환 함수를 사용하여 화소의 밝기 값을 명암도의 전체 영역(X0~XL-1)으로 사상하는 역할 2019-02-28

Histogram equalization CDF 식과 같이 누적분포함수를 사용하여 변환 함수를 나타내고, 변환 함수에 의한 결과 영상을 Y라 하면, 2019-02-28

histogram equalization 한계 평활화를 수행함으로써 결과로 얻게 되는 변환 영상은 전체 명암도 구간 (X0 ~ XL-1 )에 대하여 균일한 확률 밀도 함수 p(x) = 1/(XL-1 – X0) 이고, E(Y)는 평균 밝기의 기대 값 원 영상의 중간 명암 도와 평균 밝기 값의 차이가 클수록 히스토그램 평활화에 의한 영사의 밝기 값은 과도하게 변함 2019-02-28

histogram equalization 2019-02-28

BBHE Brightness preserving Bi-histogram Equaliztion (BBHE) 기존의 히스토그램 평활화 방법은 원 영상의 평균 밝기값이 크고 작음에 관계없이 언제나 명암도의 중간 값으로 변환 BBHE 방법은 기존의 히스토그램 평활화 방법에서 과도한 영상의 밝기 변화를 막기 위하여 원 영상의 평균 밝기 값을 이용한 방법 원 영상의 평균 밝기 값 Xm을 기준으로 두 부분의 영상으로 분해 XL는 평균 밝기 값보다 작은 밝기 값을 가지는 부분 영상{X0, X1,…Xm} XU는 평균 밝기 값보다 큰 밝기 값을 가지는 부분 영상 {Xm+1, Xm+2, …, XL-1} 2019-02-28

BBHE 확률밀도함수 누적분포함수 2019-02-28

BBHE 결과 영상 Y 는 2019-02-28

BBHE 평균 밝기 값 BBHE 방법에 의한 결과 영상의 평균 밝기 값은 원 영상의 평균 밝기 값 Xm에 의존되는 형태로 표현 2019-02-28

BBHE H/W 2019-02-28

Simulation Results 2019-02-28

Simulation Results 2019-02-28