BackpackHolic ?! :: about Image Processing

1. 디지털 영상처리 (Digital Image Processing)란?

디지털 영상처리는 글자 그대로 컴퓨터로 영상을 처리하는 것이다. 보다 넓은 의미로 의 영상처리는 컴퓨터를 이용하여 영상을 생성하고, 처리하고 영상을 해석, 인식하는, 영상과 관련된 모든 분야를 의미한다. 이 기술을 이용하여 우리는 흐린 영상을 보다 선명하게 볼 수 있다거나, 영상이 회손된 경우 다시 원 영상으로 복원한다든지 영상에서 필요한 정보만을 추출하여 얻을 수 있는등 다 방면으로 활용할 수 있다.

영상처리는 컴퓨터 그래픽(Compurter Graphics), 컴퓨터 비젼(Compurter Vision) 과 밀접한 관계가 있다. 컴퓨터 그래픽은 컴퓨터를 이용하여 셩상을 생성 시키는 쪽에 주력하는 분야이고, 컴퓨터 비젼은 영상 처리중에서도 특히 영상의 인식, 이해 등을 중점적으로 주로 연구하는 분야이다. 반면에 영상처리는 보통 여러 장치들을 통하여 이미 생성된 영상을 입력하여 영상을 변화시키는 것이며 영상을 재가공하거나 영상에서 정보를 추출하는 과정이라 할 수 있다.

2. 영상 처리의 분류

(1) 영상 조작 (Image Manipulation)

영상 획득시 주위의 환경의 영향으로 영상이 흐리거나 너무 어두울 경우, 혹은 잡영이 많이 섞인 경우 우리는 원하는 영상을 얻기 위해 영상을 조작하는데 이를 영상 조작이라 한다. 이는 영상 처리에 있어 매우 기본적이면서도 중요한 부분이다.

(2) 영상 분석 (Image Analysis)

영상 조작에 의해 보정된 영상에서 특징을 찾아 내는 것으로, 인쇄되거나 필기된 글자를 실별하거나, 카메라를 통해 부품의 치수를 측정하고 PCB기판의 정밀도를 체크하거나, 의료분야에서의 세포분석등 영상을 분석하는 영역을 말한다.

(3) 영상 인식 (Scene Analysis)

사람의 눈으로는 식별이 불가능한 것들, 즉 미세한 영상물의 차이점을 발견하고 영상물의 비교하여 다른 영상과 비교분석하며 특징을 찾아 영상을 인식하는 것을 말한다. 예로, 지문 인식 시스템을 이용하여 범죄현장의 지문과 정부의 DB안의지문과 비교하여 범인을 추적하는 시스템, 로복의 시각 시스템과 무인 자동차의 전자눈 등이 있다.

(4) 영상 통신 (Image Transmission)

영상을 전송함에 있어 어떻게 효율적으로 전송할 것인가를 연구하는 분야로 영상 압축을 이용하여 영상을 처리/ 전송하는 영역이다. 디지털 영사의 막대한 용량을 압축시키는 영상압축 및 보정 기술을 필요로 하고 있다.

3. 영상 처리의 응용 분야

(1) 생물학 분야

세포나 어떤 특성을 만족하는 객체들의 자동적인 계수와 분류

DNA의 분석, 분류, 정합

(2) 군사적 분야

자동적으로 위성사진을 분석하여 목표물이나 적의 공항, 함정, 미사일 발사, 군사 진지 등을 탐지한다.

목표물을 추적하고 인식하는 스마트 폭탄이나 미사일 유도 장치에 사용된다.

(3) 문서처리

문서를 디지털 형태로 바꾸로 압축하며 여러 가지 매체에 저장한다.

수표나 세금 양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동 검출 하고 인식한다.

(4) 공장 자동화

인간의 눈으로 놓치기 쉬운 제품의 결함이나 인간에게 위험한 작업의 자동화에 사용한다.

(5) 의료 진단 영상 시스템

의료 방사선 쵤영을 통하여 사람의 내부 장기를 볼 수 있다.

X-Ray, CT 촬영

(6) 리모트 센싱(Remote Sensing)

인공위성은 일정한 간격으로 지구의 표면을 촬영한다.

곡물의 작황을 분석하거나 식물의 분포, 자원 탐사 등에 이용, 고도의 자료에 의해 3차원으로 지구표면을 그릴 수 있다.

(7) 비디오/ 필름 효과

모핑 : 어떤 물체를 다른 모양으로 부드럽게 바뀌게 하는 특수효과

영상 합성: 두 개의 서로 다른 화면을 하나로 합성하는 것

4. 모폴로지 기법 ( Morphology )

(1) 침식(Erosion) 연산

물체에 대해 배경을 확장시키고 물체의 크기를 축소하는 역할을 한다.

침식 마스크를 이용하여 연산시 흰 물체의 둘레로부터 한 픽셀을 없애는 효과를 갖는다.

(2) 팽창(Dilation) 연산

물체의 최 외각 픽셀을 확장하는 역할을 한다. 따라서, 물체의 크기는 확장 되고 배경은 축소된다.

팽창 마스크는 흰색 물체의 둘레에 한 픽셀을 더하는 역할을 하는데 3 X 3 마스크와 똑같은 영역을 가지는 영역에 대해서는 값을 바꾸지 않으며 1개 이상의 서로 다른 픽셀이 존재할 경우 마스크의 가운데 픽셀에 흰색 값을 할당 하는 역할을 한다.

(3) 열림(Opening) 연산

침식 연산 다음에 팽창 연산을 바로 사용하는 알고리즘 이다. 즉, 원영상을 침식 연산으로 영상의 최왹각을 한 픽셀씩 없애고 다시 팽창 연산으로 최 외각을 한 픽셀씩 확장 시키는 방법이다.

(4) 닫힘(Closing) 연산

제거연산의 반대 기능으로 팽창연산으로 물체의 확장을 수행한 뒤 침식 연산으로 다시 축소 연산을 행한다.


원영상

침식 연산	팽창 연산

열림 연산	닫힘 연산

[ 이진 영상에서의 모폴로지 적용 예 ]

5. 기하학적 변환을 통한 영상 처리

영상 내의 물체 사이의 공간적인 관계를 변화 하는 것으로, 물체를 이동하거나 물체의 크기, 모양을 변형 하는 것이 이에 해당한다.

(1) 영상의 크기(Scale) 확대

원영상을 확대하는 것은 원 영상의 각 픽셀의 좌표를 확대하려는 배율만큼 이동하는 것을 말한다. 하지만 영상 확대시 값을 할당 받지 못한 픽셀들인 존재한다. 이를 홀(Hole)이라 하는데, 빈 픽셀에 적당한 데이터 값들을 할당하여 사용하는 영상처리 방법을 보간법이라 한다.

(2) 영상의 크기(Scale) 축소

원영상의 크기를 작게 만들어 주는 기법이다.

(3) 영상의 회전(Rotate) 변환

원 영상을 원하는 각도만큼 회전 시키는 변환을 말한다.

(4) 보간법

영상의 크기를 확대, 축소 혹은 회전시 영상의 해상도를 높이기 위한 방법으로 최근접 이웃 보간법(nearest neighbor interpolation) 또는 0차 보간법(zero - order interpolation) 이 있다.

* 최근접 이웃 보간법

원하는 픽셀의 위치와 가까운 것을 사용하는 것으로 매우 간단한 방법이다. 이 방법은 빈 픽셀에 이웃하는 픽셀의 값을 할당하므로 계단 현상이 나타나며 좀 더 정확한 확대 영상을 필요로 하는 영상처리 프로그램에서는 한계가 있다. 이를 극복하는 방법으로 평균값을 이용하는 방법이 있다.

* 쌍일차 보간법 (Bilinear interpolation)

확대 영상에서 주변 픽셀들의 평균값을 계산하여 할당 받지 못한 빈 픽셀에 대입시키는 방법이다.

[ 그림 설명]