표준화(이미지 처리)

영상 처리에서 정상화는 픽셀 강도 값의 범위를 변경하는 과정이다.예를 들어, 애플리케이션에는 눈부심으로 인해 대조가 좋지 않은 사진이 포함된다.정상화를 대조 스트레칭 또는 히스토그램 스트레칭이라고도 한다.디지털 신호 처리와 같은 보다 일반적인 데이터 처리 분야에서는 동적 범위 확장이라고 한다.^[1]

다양한 애플리케이션에서 동적 범위 확장의 목적은 일반적으로 이미지 또는 다른 유형의 신호를 감각에 더 친숙하거나 정상적인 범위로 가져오는 것이므로 정규화라는 용어가 사용된다.종종, 그 동기는 정신 집중이나 피로를 피하기 위해 일련의 데이터, 신호 또는 이미지에 대한 동적 범위의 일관성을 달성하는 것이다.예를 들어, 한 신문은 이슈의 모든 이미지가 비슷한 범위의 그레이스케일을 공유하도록 노력한다.

Normalization transforms an n-dimensional grayscale image ${\displaystyle I:\{\mathbb {X} \subseteq \mathbb {R} ^{n}\}\rightarrow \{{\text{Min}},..,{\text{Max}}\}}$ with intensity values in the range ${\displaystyle ({\text{Min}},{\text{Max}})}$, into a new image ${\displaystyle }$${\displaystyle I_{N}:\{\mathbb {X} \subseteq \mathbb {R} ^{n}\}\rightarrow \{{\text{newMin}},..,{\text{newMax}}\}}$ with intensity values in the range ${\displaystyle ({\text{newMin}},{\text{newMax}})}$.

수식에 따라 그레이스케일 디지털 영상의 선형 정규화가 수행됨

${\displaystyle I_{N}=(I-{\text{Min}}){\frac {{\text{newMax}-{\textMin}}{\text{Max}-{\textMin}}}+{\textMin}}}}}}}}$

예를 들어 영상의 강도 범위가 50~180이고 원하는 범위가 0~255인 경우 공정은 픽셀 강도 각각에서 50을 빼서 0~130의 범위를 만든다.그런 다음 각 픽셀 강도를 255/130으로 곱하여 범위가 0 ~ 255가 된다.

정규화 역시 비선형일 수 있는데, 이는 $I{\displaystyle }$ ${\displaystyle$ I$}$과 ${\displaystyle I_{}}$ ${\$ 사이에 선형 관계가 없을 때 발생한다$.$ 비선형 정규화의 예는 정규화가 sigmoid 함수를 따를 때, 이 경우 정규화된 영상은 공식에 따라 계산된다.

${\displaystyle I_{N}=({\text{newMax}-{\text{newMin}}){1+e^{-{\frac {1+e^{-{\frac {I-\beta}}}}}{\alpha }}+{\textMin}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}$

여기서 $\alpha {\displaystyle }$ ${\displaystyle \alpha$}은(^[2]는) 입력 강도 범위의 폭을$$ 정의하고, $\beta {\displaystyle }${\$displaystyle \beta }$은 범위가 중심에 있는 강도를 정의한다$$.

이미지 처리 소프트웨어의 자동 정규화는 일반적으로 이미지 파일 형식에 지정된 숫자 시스템의 전체 동적 범위로 정규화된다.

참고 항목

• 오디오 표준화, 오디오 아날로그
• 히스토그램 등분화

참조

외부 링크

• 콘트라스트 스트레칭