EasyImage - 이미지 통계 계산하기

회색조 이미지의 평균 또는 표준 편차를 예를 들어, 모든 픽셀에 중앙 정렬된 사각형 창의 모든 위치에 대해 계산되는 슬라이딩 윈도우 내에서 계산할 수 있습니다. 윈도우 크기는 임의입니다.

참고: 이 함수의 계산 시간은 윈도우 크기에 따라 결정되지 않습니다.

작업 결과는 다른 이미지로 표시됩니다.

국소 평균, EasyImage::.LocalAverage는 강력한 저역 통과 필터링에 해당합니다.

국소 표준 편차, EasyImage::.LocalDeviation는 노이즈 또는 텍스처가 있는 영역과 같이 내용물 빈도가 높은 영역을 강조합니다.

히스토그램은 이미지의 통계적 요약으로, 이미지 내에 있는 모든 회색조 값의 발생 횟수를 보여주며, 그 형상으로 이미지의 특성을 알 수 있습니다. 예를 들어, 히스토그램 곡선에 있는 피크는 이미지의 주조색에 해당합니다. 히스토그램이 바이모달일 경우, 어두운 값의 커다란 피크는 배경, 밝은 값에 포함된 작은 피크에 해당합니다.

히스토그램 계산

EasyImage::.Histogram은 이미지의 히스토그램을 계산합니다. 이 함수에는 입력 마스크 인수가 있으며,
플렉시블 마스크를 지원합니다.
또한 BW8, BW16, BW32 소스 이미지를 지원합니다.

이미지의 누적 히스토그램을 계산할 수 있습니다. 즉, EasyImage::.Histogram에 이어 EasyImage::.CumulateHistogram을 호출하여 지정된 임계값 아래의 픽셀 수 등과 같이 이미지의 누적 히스토그램을 계산할 수 있습니다.

히스토그램 분석

EasyImage::.AnalyseHistogram 및
EasyImage::.AnalyseHistogramBW16은 다음과 같은 통계 및 임계값을 제공합니다.

• 총 픽셀 수.
• 최소 및 최대 픽셀 값(회색조 범위).
• 픽셀 값의 평균 및 표준 편차.
• 가장 빈번한 픽셀의 값과 빈도.
• 가장 덜 빈번한 픽셀의 값과 빈도.

EasyImage::.Equalize는 히스토그램이 전체 다이나믹 레인지를 가능한 균일하게 채우도록 회색조를 재매핑합니다.

이는 이미지 대비를 극대화하거나, 어두운 부분의 이미지 세부 정보를 다수 밝히는 데 유용할 수 있습니다.

조회 테이블 설정

EasyImage::.SetupEqualize는 히스토그램 및 LUT 벡터를 분명하게 다룰 수 있도록 LUT를 생성합니다. 이미지 히스토그램은 다른 목적(예: 통계)으로 보관하고, 균등화 LUT는 계속 다른 이미지에 적용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

지정된 이미지에서 EasyImage::.Focusing 수량이 최대라면 선명한 초점을 확보할 수 있습니다. 서로 다른 초점의 여러 이미지를 사용하는 경우 "자동 초점" 시스템을 기반으로 이 함수를 여러 번 호출해야 합니다.

EasyImage::.Focusing은 이미지의 전체 그래디언트 에너지를 계산합니다. 그런 다음 이미지의 초점을 측정하는 데 이 그래디언트를 사용할 수 있습니다.

이미지의 그래디언트는 이미지에 존재하는 구조의 가장자리를 보여 주며, 이미지의 초점이 잘 맞으면 강한 값을, 그렇지 않으면 더 약한 값을 표시합니다.

이미지의 전체 그래디언트 에너지를 계산하려면 다음을 수행하십시오Open eVision:

a.

가로 및 세로 그라디언트 이미지의 픽셀 값을 제곱합니다.

b.

두 이미지에 대한 제곱된 픽셀 값을 평균합니다.

c.

평균을 합산합니다.

d.

결과 값의 제곱근을 취합니다.

이미지의 초점이 잘 맞으면 결과 값이 최대가 됩니다.

(절대값) 수평 및 수직 그래디언트가 있는 잘 초점을 맞춘 이미지.
그래디언트는 강한 값을 가진 구조의 가장자리를 보여줍니다. 이 이미지의 전체 그래디언트 에너지는 17.9입니다.

(절대값) 수평 및 수직 그래디언트가 있는 초점이 맞지 않은 이미지.
그라디언트는 구조의 가장자리가 약한 값으로 표시됩니다. 이 이미지의 전체 그래디언트 에너지는 7.9입니다.