히스토그램

머신 비전 영역에서 히스토그램이란 관심 영역(ROI) 내에 있는 픽셀의 배열-개수 및 개별 회색조 값-을 의미합니다. In-Sight 히스토그램 도구의 함수는 통계적 분석 및 형상 분류를 위해 픽셀을 세는 데 사용됩니다.

히스토그램이란 무엇입니까?

In-Sight 히스토그램 도구는 ROI를 검사하고 개별 픽셀을 회색조 값에 따라 분류한 다음 픽셀의 회색조 값에 따라 "구간"에 배치함으로써 히스토그램 분석을 수행합니다. 8비트 회색조 이미지에서는 가능한 회색조의 값에 따라 256개(0 - 255)의 구간이 있습니다. 각 구간에는 해당 구간에 속하는 픽셀의 수가 포함되며 구간이 해당 계수의 인덱스가 됩니다. 예를 들어 한 이미지에 회색조 값이 33인 픽셀이 46개 있다면 히스토그램의 33번째 구간에는 46이라는 값이 들어갑니다. 또한 히스토그램 배열의 구간 합계는 항상 추출된 영역의 면적과 동일합니다.

아래 이미지는 ExtractHistogram 함수의 샘플 히스토그램 차트입니다. 히스토그램 차트는 도킹 가능 창에 픽셀의 회색조 값이 표시됩니다.

• 그래프의 X축은 회색조 값의 전체(0 - 255)를 나타냅니다.
• 그래프의 Y축은 지정한 회색조 값의 픽셀 수를 나타내며 가장 빈도가 높은 픽셀 수를 나타냄으로써 축적이 표시됩니다.
• 녹색 세로 선은 임계값을 나타냅니다.

히스토그램 도구의 사용 시기

히스토그램은 이미지에 포함된 픽셀 데이터에서 위치 데이터를 제외하고 축약한 데이터를 보여주기 때문에 중요합니다. 즉, 함수는 ROI의 픽셀 수와 개별 회색조(혹은 컬러) 값만을 표현합니다. 따라서 위치와 독립적인 회색조 이미지 통계는 모두 히스토그램 배열에서 직접 계산할 수 있습니다.

히스토그램 도구는 형상의 존재 여부를 감지하거나 조명 값을 확인하거나 회색조 값의 균일성을 점검하여 긁힘, 먼지, 이물질 등이 있는지 판단하는 데 유용합니다.

히스토그램 도구의 사용 방법

히스토그램 도구는 일반적으로 다음과 같은 방식으로 사용됩니다.

• 1단계 — ExtractHistogram 함수를 스프레드시트에 삽입하고 히스토그램 분석을 거치게 될 이미지 영역을 정의하도록 매개 변수를 구성합니다.
• 2단계 — 다음으로, HistHead 함수와 HistTail 함수를 사용하여 0이 아닌 첫 번째와 마지막 구간을 찾습니다. HistHead 및 HistTail 함수의 출력은 다른 히스토그램 함수가 픽셀이 없는 구간은 무시하고 분석을 수행할 수 있도록 범위를 설정하는 데 사용됩니다.
• 3단계 — 마지막으로, 0이 아닌 첫 번째와 마지막 구간 사이의 골짜기와 산은 각각 HistMin 함수와 HistMax 함수를 사용하여 결정됩니다. (HistHead 및 HistTail 함수의 결과로 범위를 규정함으로써) 다른 히스토그램 도구를 사용한 추가 분석도 가능합니다.