감마 보정(Gamma Correction) 구현

이것도 마찬가지로 Intensity Transformation 중 하나인데

코드로 살펴보자

 

이미지와 변수 초기화

Mat image = imread("lena.png", 0);
Mat gamma_img;
float gamma = 0.5;
unsigned char pix[256];

 

이 또한 그레이스케일로 이미지를 불러오고 감마 보정을 적용한 결과를 저장할 gamma_img라는 변수를 선언한다.

감마 값을 0.5로 설정한다. 감마 값이 1보다 작으니까, 결과 이미지는 원본보다 더 밝아지게 될 것이다.

픽셀 값 변환을 위해 0부터 255까지의 값을 담는 배열을 선언한다.

 

감마 변환 테이블 생성

for (int i = 0; i < 256; i++) {
    pix[i] = saturate_cast<uchar>(pow((float)(i / 255.0), gamma) * 255.0f);
}

이 부분에서는 0부터 255까지의 모든 픽셀 값에 대해 감마 보정을 미리 계산해 pix 배열에 저장한다.

pow((float)(i / 255.0), gamma) * 255.0f;는 각 픽셀 값을 0-1 사이의 범위로 변환한 다음, 감마 보정을 적용하고 다시 0-255 사이의 값으로 스케일링한다.

saturate_cast<uchar>는 계산 결과가 0-255 범위를 넘지 않도록 제한한다. 즉 값이 unsigned char 타입(0-255)에 맞도록 보정해 준다.

 

감마 변환 이미지 생성

gamma_img = image.clone();
for (int j = 0; j < image.rows; j++)
    for (int i = 0; i < image.cols; i++)
        gamma_img.at<uchar>(j, i) = pix[gamma_img.at<uchar>(j, i)];

 

이중 for 루프를 사용해 이미지의 모든 픽셀에 대해 감마 변환 테이블 pix를 적용한다.

각 픽셀 값은 pix 배열에서 변환된 값을 가져와 대체된다.

 

전체적으로 감마 보정은 먼저 감마 보정을 위한 변환 테이블을 만들고, 그 테이블을 이용해 이미지의 각 픽셀에 변환을 적용하는 방식으로 동작한다.