[영상처리] 비트 평면 부호화, 히스토그램

이전 변환에서는 좌표를 옮기는 변환을 했다면, 이젠 각 좌표픽셀에 저장된 '값'을 가지고 변환을 해볼 것이다. 이전 포스팅 내용을 복습해보자. 이미지는 바둑판처럼 격자를 나눠 배열에 저장되고, (8비트 기준)각 배열 원소(픽셀)는 0-255의 값을 갖는다. 0에 가까울 수록 검정, 255에 가까울 수록 하양에 가깝다.

 

 

비트 평면 부호화 (Bit Pane Slicing)

Bit-plane Slicing

비트 평면 부호화란 픽셀의 값을 비트 단위로 쪼개, 비트의 위치별로 이미지를 분리하는 것이다. 예를 들어 (x, y)픽셀의 값이 80이라면, 컴퓨터에서는 이것을 0 1 0 1 0 0 0 0  의 이진수로 저장한다.

 

비트의 위치를 왼쪽부터 Bit8 Bit7 ... Bit2 Bit1 이라고 할 때, 각 픽셀의 Bit7 값들만 모아서, Bit7 평면을 만들고, Bit6 값들만 모아서 Bit6 평면을 만드는 식이다. 예시로 든 '80'의 경우 Bit7과 Bit5의 값이 1이므로, Bit7과 Bit5 평면에서 f(x, y)의 값은 1×2⁷, 1×2⁵가 되고, 나머지 평면에서는 0의 값을 가질 것이다. Bit8이 가장 자릿수가 크기 때문에, 이미지의 특징들을 8개의 평면 중 가장 많이 표현하고 있다. 

 

위의 사진 역시 Bit8 부터 Bit1 순서대로 그 결과를 출력한 것이다. Bit1은 사진에 영향이 아주 미미하기 때문에 이미지의 저작권을 가진 회사의 로고를 넣어, 디지털 워터마크를 넣는 등 응용하기도 한다. 아래는 비트 평면 부호화를 이용해서 고래 사진을 워터마크로 첨부한 것이다. 원본 이미지에서는 워터마크를 전혀 확인할 수 없지만, 비트 평면 부호화를 하면 Bit 1 평면에서 고래 사진을 확인할 수 있다.

 

워터마크가 전혀 보이지 않는다.

비트 평면 부호화 해보면, 워터마크를 확인할 수 있다.

 

 

 

히스토그램 평활화 (Histogram Equalization)

히스토그램은 이미지 배열에서 픽셀들이 어떤 값을 갖는지 구간별로 분류해서 그 갯수를 그래프로 나타낸 것이다. 더 자세히 말하면, 픽셀 값이 0인 픽셀은 몇 개, 1인 픽셀은 몇 개, ... 255인 픽셀은 몇 개인지 세서 막대로 세운 것이다.

 

히스토그램 평활화는 최대한 히스토그램이 고르게 분포할 수 있도록 만드는 것이다. 예를 들어, 카메라 렌즈에 햇빛이 강하게 들어와서 이미지가 전체적으로 너무 밝게 나왔다고 가정하자. 밝은 이미지는 높은 픽셀 값을 갖는 픽셀이 많을 것이므로, 그래프가 오른쪽으로 쏠려있는 형태일 것이다. 이것을 밝은 것은 밝게, 그중 어두운 것은 어둡게 만들어서 0-255의 밝기가 고르게 분포하는, 더 선명한 이미지를 만드는데에 히스토그램 평활화를 사용할 수 있다.

 

평활화 과정은 다음과 같다. 픽셀값들을 쭉 줄 세웠을 때, 어떤 픽셀값은 어느정도 순서가 될까를 '누적분포함수'를 이용해서 구한다. 0-1 사이의 수가 나오게 되는데, 예를 들어 0.7이라면 픽셀값의 크기가 상위 70%정도 된다는 것이다. 여기서 나온 이 값들에 255를 곱해서 정수단위로 반올림 해주면 픽셀간의 상대적인 밝기 크기에 의해서 0-255 사이로 매핑될 것이다! 아래는 과제로 작성한 코드이다.

 

Histogram Equalization 구현 결과, 코드는 아래 링크 참고

 

 

코드

ruhz3/ImgProcessing