[DIP] Histogram Matching: Image Enhancement

개념

• 입력 영상(input image)의 히스토그램이
• 특정 모양의 히스토그램 분포(목표영상, target image의 histogram)를 가지도록 하여
• 영상의 명암 대비를 개선하는 기법: Image Enhancement
• 히스토그램 정합 또는 히스토그램 명세화라 불리기도 함

관련 gist

https://gist.github.com/dsaint31x/601b29af3ef28ec17114d405de14cec9

dip_histogram_matching.ipynb

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과정

1. target image 에 대하여 Target Histogram을 구하고,
   이에 대하여 Histogram Equalization를 수행하여 "target image의 균일 분포 히스토그램 변환 함수 ($H_A$)"를 얻는다.
2. 1의 과정에서 얻은 "target image의 균일 분포 히스토그램 변환 함수"에 대해 역변환 함수(inverse, $H^{-1}_A$)를 구한다.
3. input image 에 대하여 Histogram Equalization(히스토그램 평활화, $H_B$)를 수행
4. 2의 과정에서 얻은 "역변환함수 ($H_A^{-1}$)"를 히스토그램 평활화가 적용된 input image에 적용

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예제

위의 그림에서 lena 영상이 target image ($A$)임. 

비행기의 영상이 input image ($B$)로, 궁극적으로는 lena 영상의 histogram과 비슷한 histogram을 가지도록 변경하려고 함.

즉, target histogram이 왼쪽 상단의 histogram임.

Histogram Matching을 위해,

input image $B$에 Histogram Equalization을 가하고 얻은 평활화된 input image $H_B(A)$에 대해

target image로부터 구한 "역변환 함수, $H_A^{-1}$ 를 가함: 

$$B_\text{HM} = H_A^{-1} ( H_B(B))$$

 

Histogram Matching을 통해, 비행기의 영상이 Lena의 영상과 비슷한 Histogram 분포를 가지도록 수정됨.

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요약

 

Histogram Matching은

• 입력 영상의 히스토그램을 목표로 하는 히스토그램과 유사하게 조정하여 영상의 명암 대비나 색상 분포를 개선
• 영상 간의 시각적인 일관성을 유지하거나
• 특정한 명암 대비나 색조를 강조하는 데 유용
• 예를 들어, 두 이미지의 스타일을 맞추거나 특정 색상 톤을 적용하고자 할 때 활용 가능.