디지털 영상처리 입문

디지털 영상처리 기술은 영상 개선, 영상 복원, 영상 변환, 영상 분석, 영상 인식, 영상 압축으로 분류됩니다. 그리고 구현 알고리즘은 화소 점 처리, 영역 처리, 기하학적 처리, 프레임 처리로 분류할 수 있습니다.

 

디지털 영상처리 기술

영상 개선(Image Enhancement)에는 디지털 영상의 밝기가 너무 어둡거나 밝을 때 밝기를 조정하는 작업이 해당됩니다. 디지털 영상에서 가장 어두운 값과 가장 밝은 값의 차이를 명암이라고 하는데, 이 명암에 따라 디지털 영상의 특징이 결정됩니다.  명암 값이 크면 영상이 좀 더 선명하게 보이고, 명암 값이 작으면 디지털 영상의 선명도가 줄어듭니다. 이런 명암 조정이 영상 개선의 한 예라고 할 수 있습니다.

이 밖에 디지털 영상을 개선하는 기술은 평활화(Equalization), 첨예화(Sharpning)등이 있습니다.

 

영상 복원(Image Restoration)은 훼손되거나 오류 때문에 왜곡된 디지털 영상을 원래의 영상과 가장 가까운 형태로 복원하는 과정을 말합니다. 오래전 쵤영된 아날로그 사진을 디지털로 재구성하며 아날로그 사진에서 발생한 왜곡이나 열화를 제거하여 원본 영상에 가깝게 재현하거나, 네트워크 문제로 영상데이터가 훼손되어 원본에 가깝게 영상을 재현해야 할 때 디지털 영상 복원 기술을 사용합니다. 디지털 영상을 복원하는 방법에는 기하학적으로 처리하여 복원하기, 밝기를 조절하는 광도를 이용하여 복원하는 방법 등이 있습니다.

 

영상 변환(Image Transformation)은 공간에 나타나는 밝기와 색의 크기 값으로 표현된 영상 데이터를 다른형태로 표현하여 더 효율적으로 영상을 처리하는 것입니다. 밝기와 색의 크기 정보를 밝기와 색이 변화하는 정도로 표현하여 더 효율적으로 영상을 처리하는 것으로 이런 변환 작업을 영상 변환이라고 합니다. 푸리에 변환(Fourier Transformation), 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transformation), 웨이브렛 변환(Wavelet Transformation)등이 있습니다.

 

영상 분석(Image Analysis)은 영상이 지닌 속성을 수치화하거나 영상에서 특정 영역 등을 추출하는 작업을 뜻합니다. 디지털 영상을 분석하는 데는 디지털 영상의 크기나 특정 영역의 크기를 알아내는 과정과 영상의 형태를 파악하는 과정이 필요합니다. 이 밖에 디지털 영상의 윤곽선을 찾고, 색상 및 무늬를 구별하며, 질감을 알아내는 작업도 해야 합니다.

 

영상 인식(Image Understanding)은 인식하려는 객체나 형상에서 주요 속성을 추출하여 식별할 수 있는 클래스나 카테고리로 분류하는 기술을 말합니다. 영상 인식을 수행하기 전에 영상 입력, 전처리, 영상 분할, 특징 추출, 인식의 처리 단계 과정을 거쳐야 합니다.

 

영상 압축(Image Compression)은 데이터를 효율적으로 저장하거나 전송하려고 불필요하거나 중복된 데이터를 제거하는 작업입니다. 영상을 압축하는 기술은 무손실 기법과 손실 기법으로 분류할 수 있습니다.

 

디지털 영상처리 알고리즘

화소 점 처리(Point Processing)은 디지털 영상을 구성하는 기본 단위인 화소 점을 원래 값이나 위치를 기준으로 화소 값을 변경하는 알고리즘을 뜻합니다. 대표적인 화소 점 처리 방법에는 화소 값에 임의의 상수 값을 더하거나 빼는 산술연산, 참과 거짓을 판별하는 논리연산이 있으며 히스토그램을 이용해 화소 값을 변경하는 방법 등이 있습니다.

 

영역 처리(Area Processing)에서는 화소 하나의 값이나 위치를 이용하는 화소 점 처리와 달리 화소의 원래 값과 이웃하는 화소 값을 기준으로 값을 변경합니다. 디지털 영상의 세세한 부분까지 제거하여 디지털 영상을 흐리게 만드는 블러링(Blurring)과 디지털 영상에서 세세한 부분을 더욱 강조하여 대비 효과를 내는 샤프닝(Sharpening)은 대표적인 영역 처리 방법입니다. 이 밖에 디지털 영상 내의 객체 테두리를 검출하는 윤곽선 검출(Edge Detection)과 주변에 있는 화소의 중간 값을 찾아 새로운 화소 값을 만드는 미디언 필터링(Median Filtering)도 있습니다.

 

기하학적 처리(Geometric Processing)는 디지털 영상 화소의 위치나 화소의 모임인 배열을 변화시키는 방법입니다. 대표적인 기하학적 처리 방법으로 디지털 영상의 크기를 줄이거나 확대하는 스케일(Scale) 처리가 있습니다. 영상을 회전(Rotation)하거나 다른 곳으로 이동(Translation)하는 작업도 기하학적 처리 방법입니다. 기하학적 처리는 역방향 사상(Reverse Mapping), 보간법(Interpolation) 등의 방법을 이용하여 효과적으로 수행할 수 있습니다.

 

프레임 처리(Frame Processing)는 두 개 이상의 서로 다른 디지털 영상으로 각종 연산을 조합하여 새로운 화소 값을 생성하는 것을 말합니다. 대표적인 프레임 처리 방법으로 디지털 영상간에 덧셈과 뺄셈 등을 수행하는 산술연산과 AND, OR 등을 수행하는 논리연산, 영상의 화소 값을 합한 뒤 나눠서 평균을 구하는 평균연산 등이 있습니다.

 

참조 및 인용

디지털 영상처리 입문 -오감으로 익히는 3차원 입체학습 _Visual Studio 6.0

저자 : 신종홍, 잔성봉, 지인호 공저

출판사 : 한빛아카데미

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