초록
확률 분포가 이미지 처리에 미치는 관련성과 영향은 본 연구의 주제입니다. 이는 특정 영역, 예를 들어 전체 이미지에 대한 밝기의 확률 분포 함수로 특징화될 수 있습니다. 히스토그램을 생성하기 위해, 해당 이미지 영역에서 각 밝기가 얼마나 자주 발생하는지를 세어 밝기의 확률 밀도 함수를 자주 계산합니다. 특정 영역 내 픽셀의 밝기 평균은 표본 평균으로 정의됩니다. 히스토그램은 빈도를 나타냅니다. 히스토그램은 이미지 처리에서 다양한 용도로 사용됩니다. 첫째, 이미지 분석에 사용될 수 있습니다. 둘째, 이미지의 밝기와 대비 조정 기능 및 마지막 두 가지 용도인 히스토그램 균일화와 임계값 설정이 있습니다. 히스토그램을 정규화하는 방법은 이산 분포의 강도를 이산 확률 분포 함수의 확률로 변환하는 한 가지 방법입니다. 히스토그램 균일화 기법은 강도 분포 함수를 변경하여 이미지의 대비를 제어하는 것입니다. 이 과정의 주요 목표는 누적 확률 함수(CDF)에 선형 경향을 부여하는 것입니다. 세분화 기법은 이미지의 일부 영역을 구성 요소 또는 객체로 나누는 방법입니다.