OpenCV - Histogram Matching

히스토그램 매칭이란?

 

입력 영상(source)의 내용은 그대로 유지하면서 픽셀 강도 분포를 참조 영상(reference)의 분포에 맞추는 이미지 처리 기법

이를 통해 조명 조건이 다른 두 장의 사진을 “정규화(normalization)”하여 일관된 처리 파이프라인을 구축할 수 있음.

 

from skimage import exposure

# 히스토그램 매칭 수행
# 컬러 이미지인지 확인(channel>1 이면 multi=True 넘겨줌)
channel_axis = -1 if src.ndim == 3 and src.shape[-1] > 1 else None
matched = exposure.match_histograms(src, ref, channel_axis=channel_axis)

 

 

색상별 히스토그램 확인 (파란선 : 히스토그램, 주황선 : CDF(누적 분포 함수) )

 

결과물(Matched)의 그래프가 파랑선, 주황선 모두 레퍼런스의 그래프와 매우 비슷하게 변경된 것을 볼 수 있음.

 

 

 

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*추가 실험 진행해봄

 

#1

너무 파란색이 치중되어있는 참조영상을 주었더니, 변화가 이질적임

 

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#2

너무 어두워지긴 했는데 꽤 밤에 찍은 것 처럼 자연스러움

 

 

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#3

 

 

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#4

 

 

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출처

https://pyimagesearch.com/2021/02/08/histogram-matching-with-opencv-scikit-image-and-python/?_ga=2.148958517.2009553045.1749964459-254784589.1749433426

Histogram matching with OpenCV, scikit-image, and Python - PyImageSearch