초록
원 영상을 처리하여 보다 강조된 영상을 얻는다는 것은 기존의 영상을 가공하여 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 중요한 한 부분이라고도 할 수 있다. 강조된 영상이라는 것은 단지 보기 좋은 영상만을 말하는 것이 아니고, 주어진 영상을 더 뚜렷하게 하는 것을 포함한다. 강조된 영상은 영상처리에 있어서 윤곽선 추출이나 영상 인식 등에 유용한 자료로 활용되기도 하는데, 특히 저 화질 영상의 경우에는 원 영상을 얼마만큼 잘 나타내느냐에 따라서 인식의 정도가 다르게 나타난다. 현재 강조된 영상을 얻는 알고리즘들은 다양한 종류의 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기나 히스토그램의 집적도에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 저 화질 영상뿐만 아니라 여러 가지 종류의 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 적합하도록 강조하는 방법으로서 픽셀들이 히스토그램상에서 차지하는 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 즉, 영상에 있어서 히스토그램의 값을 역추적하면서 히스토그램 분포도를 수정 및 변경함으로써 원 영상의 화질을 개선하는 방법으로 제안한 방법의 경우에는 기존의 히스토그램 평활화 방법에 의한 결과 영상과 동일한 결과를 얻음과 동시에 그 처리시간에 있어서는 상당한 이익을 볼 수 있었다.
It is very important part of pre-processing for get better results by image processing that get emphasized image by processing of source image. Emphasized image is not only good looking image but clear and sharp image. Emphasized images are used very useful data at contour extraction and image recognition in image processing. It have different image recognition by how much represent a origin scene in row quality image. Present algorithms that get emphasized premier image do not get clear picture of degree that want in various kind of images and there is shortcoming that need much process times being proportional size of picture quality or accumulation degree of histogram. In this paper, we propose method to change distribution chart that pixels occupy in histogram as subsequentness in reflex of various kinds as well as that picture quality reflex method to emphasize so that is suitable in practical use purpose originally of premier. Proposed algorithm re-allot histogram distribution by reverse tracking histogram. Experimental images are same result and take less processing time than histogram equalization.