이미지 변환 (Image Transformation) ②밝기 조절하기 – 히스토그램 이동 (Histogram Shifting)

이미지의 밝기(brightness)를 조절하고 싶을 때 어떻게 해야 할까요? 가장 직관적이고 쉬운 방법 중 하나가 바로 히스토그램 이동(Histogram Shifting)입니다.

 

앞선 포스팅에서 설명 드린대로 이미지의 히스토그램이란, 각 밝기 값(0~255)이 이미지에 얼마나 자주 등장하는지를 막대 그래프로 표현한 것이에요.

• 왼쪽: 어두운 픽셀 많음
• 오른쪽: 밝은 픽셀 많음

픽셀 값을 전체적으로 상수 S만큼 더하거나 빼면, 이미지가 밝아지거나 어두워집니다.

$$ g(x, y) = T(f(x, y)) = \begin{cases} U & \text{if } f(x, y) > U - S \\ f(x, y) + S & \text{otherwise} \\ L & \text{if } f(x, y) \leq L - S \end{cases} $$

• f(x,y): 원본 이미지에서의 밝기 값
• g(x,y): 밝기 조절된 결과 이미지
• S: 밝기 변화 정도 (양수 = 밝게, 음수 = 어둡게)
• L=0, U=255: 픽셀 값의 최소, 최대

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 이미지 불러오기 및 Grayscale 변환
image = cv2.imread('watermelon.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 밝기 이동: [25, 225] 범위 내 픽셀만 +50
shifted = image.copy().astype(np.int32)
mask = (shifted >= 25) & (shifted <= 225)
shifted[mask] += 50
shifted = np.clip(shifted, 0, 255).astype(np.uint8)

# 이미지 및 히스토그램 시각화
plt.figure(figsize=(12, 5))

# 1. 원본 그레이스케일 이미지
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Grayscale')
plt.axis('off')

# 2. 밝기 이동된 이미지
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(shifted, cmap='gray')
plt.title('Histogram Shifted (+50)')
plt.axis('off')

# 3. 히스토그램
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.hist(shifted.ravel(), bins=256, range=[0, 256], color='gray')
plt.title('Histogram (Shifted)')
plt.xlabel('Pixel Intensity (0–255)')
plt.ylabel('Frequency')

plt.tight_layout()
plt.show()

 

 

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