영상처리의 개념
- 인간이 보고 인식하는 과정을 공학적으로 취급하는 학문
- 영상을 개선하고 복원하며 변환하고 해석하며 인식하고 압축/복원하는 처리
- Digital Image Processing : 2-D/3-D signal processing
a) 문자, 음성, 영상 → 데이터 처리 → 정보
영상처리의 목표
- 영상데이터를 처리해서 인간의 의사결정에 도움이 되는 영상정보를 취득
영상정보의 유용성
- 물리적 감각(시각, 청각, 촉각)과 화학적 감각(후각, 미각)을 통해 외부세계로부터 데이터를 취득하여 두뇌에서 정보로 변환
- 시각에 80%를 의존
- 시각은 청각에 비해 초당 100배 정도의 데이터를 획득
- 청각은 촉각에 비해 초당 100배 정도의 데이터를 획득
- 즉, 시각 > 청각 > 촉각 > 순으로 데이터를 많이 획득
간상세포와 원추세포
- 간상세포 : 명암을 구별, 막대 모양, 1억 2000만개
a) 원추세포는 어두운 곳에서 작동하지 않아 어두운 곳에서는 간상세포가 작동
- 원추세포 : 색깔을 구별, 원추형 모양, 700만개
a) 원추세포는 적추체, 녹추체, 청추체로 구성됨.
b) 청색에 가장 둔감하고 적색에 가장 민감
색과 밝기
색은 파장에 의해서 결정되고, 밝기는 빛의 양에 의해서 결정된다.
일상에서의 영상처리 예시
- 안경, TV 화면조정기, 안개로 인한 색조 변화, 연못의 수면위에 반사된 영상
- 원근왜곡 현상
- 눈 + 두뇌 = 가장 강력한 영상처리 시스템
Digitizer / Frame Grabber
아날로그 영상을 디지털 영상으로 변환하는 2차원 A/D컨버터
CCD / CMOS
| CCD | CMOS | |
| 장점 | - 우수한 화질 - 높은 해상도 - 노이즈에 강건 |
- 높은 집적도 - 주변 IC와 원칩화 가능 - 저소비 전력 - 저렴한 가격 |
| 단점 | - 비싼 가격 - 복잡한 주변 회로 - 주변 IC와 원칩화 불가능 |
CCD에 비해 떨어지는 화질 |
| 활용 | 방송용 전문 카메라 초정밀 영상 카메라 |
보안 카메라, PC카메라, 휴대폰 카메라 |
CCD : Charge Coupled Device, CMOS : Complementary Metal Oxide Semiconductor
디지털 영상처리의 발전 과정
달 탐사 → X-ray → CT, MRI, PET, 초음파 진단 영상
해상도의 종류
UHD TV : 7680×4320 (16:9)
HDTV : 1920×1080 (16:9), 1280×720 (16:9)
-SDTV : 704×480(16:9, 4:3), 640×480 (4:3)
증강현실과 증강가상
증강현실 : 현실을 바탕으로 가상 합성
증강가상 : 가상을 바탕으로 현실 합성
2차원 바코드의 종류 및 특징
- QR 코드
a) 큰 용량, 작은 크기, 고속 스캔 가능, 모든 분야에 사용 가능
- PDF417
a) 큰 용량, OA(사무 자동화)에 주로 사용, AIM(항공정보통합관리)에 사용
- DataMatrix
a) 작은 출력사이즈, FA(공장 자동화)에 주로 사용
- Maxi Code
a) 고속 스캔 가능, AIM(항공정보통합관리)에 사용
2차원 코드로 표현할 수 있는 정보
이미지, 음성, 지문, 손 모양, 서명, 이진정보, 문자정보
영상처리의 종류
영상 개선 (Image Enhancement)
원하는 방향으로 화질 개선 – 전처리 – 대비를 높이거나 밝기 특성을 강조하는 처리 – 잡음 제거
영상 복원 (Image Restoration)
영상 열화 요인 제거
Inverse Filtering이 대표적인 영상복원 방법
※ 영상열화 요인이란? 기하학적 왜곡, 부적절한 초점, 반복되는 잡음, 카메라의 움직임 현상으로 생기는 현상
영상 변환 (Image Transform)
시간영역 또는 공간영역의 영상 데이터를 주파수 영역으로 변환
① 공간 영역이 (i,j)로 표현되고 주파수 영역은 (u,v)로 표현된다.
디지털 영상 처리에 사용하는 변환
① 푸리에 변환
② 이산 코사인 변환(=DCT 변환)
③ 웨이브렛 변환
변환영역에서의 영상처리
① 영상개선 및 영상복구(전처리) : 주파수 영역에서의 필터링 기법을 활용
② 영상분석 : 주파수 영역에서의 특징추출 및 영상 분할 기법을 활용
③ 영상압축 : 주파수 영역에서의 고주파 성분 필터링 기법을 활용
영상 분석 (Image Analysis)
전처리 : 영상 개선 및 영상복원
① 영상분할 : Edge 강조 → 대비 강조
② 특징추출 : ex) 꼭짓점이 몇 개인지, 내각의 합이 몇 도인지?
③ 물체분류 : 최대허용치내에 포함되는지의 여부에 따라 양호 판별
영상 인식 (Image Recognition)
2D 물체인식 (패턴인식) : 문자, 도면, 지문 음성등의 인식, PCB검사 수표인식 우편물 자동분리 등의 예시가 있다.
3D 물체인식 (컴퓨터 시각)
영상 압축 및 복원 (Image Coding & Decoding)
정지영상 : (가로 size) × (세로 size) × 8 비트 (Grayscale Image)
정지영상 : (가로 size) × (세로 size) × 24 비트 (Color Image)
동영상 : (가로 size) × (세로 size) × 8비트 × 30비트/초 (Grayscale Image)
동영상 : (가로 size) × (세로 size) × 24비트 × 30비트/초 (Color Image)
영상 압축에는 주로 DCT 변환을 사용
압축을 해야하는 이유 (중복성을 제거해야 하는 이유)??
a) 압축을 하지 않으면 데이터량이 너무 많아서 메모리가 따라가지 못하기 때문
