디지털영상처리 7

[디지털영상처리] Morphological Image Processing (1)

Morphology 개요 모폴로지(Morphology)는 이미지의 구조와 형태를 분석하고 처리하는 방법론을 의미한다. 이는 기본적으로 이미지의 구성 요소들을 추출하고 나타내는 데 유용한 도구로 사용되며, 특히 이미지의 경계와 골격 같은 영역의 형태를 표현하고 기술하는 데 중요한 요소들이 포함된다. 또한, 모폴로지는 이미지의 전처리나 후처리 과정에도 활용되기도 한다. 이번 시간에는 모폴로지의 대표적인 기술인 침식(Erosion)과 팽창(Dilation), 오프닝(Opening)과 클로징(Closing)에 대해 배워보도록 하겠다. 본문 Set Theroy 모폴로지를 설명하기에 앞서, 형태학적인 연산의 범위(픽셀)를 제한하기 위해 집합론을 정의해야 한다. 즉, 이미지를 픽셀의 집합으로 간주하고, 각 픽셀을 좌..

[디지털영상처리] Color Image Processing (2)

본문 Pseudocolor Image 가색상(Pseudocolor) 이미지 처리는 단색 또는 흑백 이미지에 색상을 매핑하여 시각적으로 이해하기 쉽게 하는 방법이다. 예를 들어, 위와 같이 위성사진을 촬영한 결과물에 가색상을 입힌다고 가정해 보자. 좌측의 위성사진에 기온, 수심, 등고선 등의 지표의 밝기(Intensity)에 따라 사전에 정의해 둔 색상을 매핑하면 우측의 그림처럼 바뀐다. 즉, 위의 그래프처럼 밝기 값에 따라 R/G/B에 해당하는 값을 할당하는 사전에 정의된 함수를 이용한다. 이러한 함수는 일반적으로 사용자가 찾는 것이 아닌, 누군가 이미 정의한 coloramp을 사용한다. I = rgb2gray(imread('bone.jpg')); figure(1); imshow(I); colorbar;..

[디지털영상처리] Filtering in Frequency Domain (2)

본문 2D DFT Properties (1) 지난 시간엔 샘플링을 위한 조건에 대해 배웠었다. 이번 시간에는 이차원에서의 이산 푸리에 변환의 중요한 성질들을 다뤄보도록 하겠다. 위의 표에서 주목해야 할 점은 Translation이다. DFT를 적용한 결과는 일반적으로 저주파수에서 고주파수로 정렬되어 나타난다. 이는 주어진 이산 신호에 대해 직류 성분(가장 낮은 주파수)부터 높은 주파수의 성분까지 차례대로 계산되기 때문이다. 결과적으로 DFT의 출력은 주파수가 증가하는 순서로 배열된다. 그러나 이러한 배열은 직관적으로 이해하기 어려우므로, 이미지의 DFT 결과에서 저주파수 성분을 중앙에 위치시키기 위해 반주기씩 이동시키는 과정이 적용된다. 이 과정을 통해 저주파수 성분이 중앙으로 이동하고, 고주파수 성분은..

[디지털영상처리] Filtering in Frequency Domain (1)

주파수 영역에서의 필터링 개요 지난 시간까지는 이미지에 푸리에 변환을 적용하기 위한 기초적인 이론들을 배웠었다. 그리고 이미지에 푸리에 변환을 적용했을 때 어떻게 되는지도 간단한 실습을 통해 확인할 수 있었다. 이번 시간에는 필터링을 하기 위한 조건들에 대해 배워보도록 하겠다. 본문 Nyquist-Shannon Sampling Theroem 푸리에 변환을 적용한 주기적인 임펄스 열은 위의 수식이 나온다고 했었다. 샘플링 간격 △T는 연속적인 신호를 디지털 신호로 변환할 때 신호를 정확하게 복원할 수 있는지를 결정한다. 이러한 대역 제한 신호(Bandlimited Signal)에 대해, Nyquist-Shannon 샘플링 정리는 연속 신호를 디지털로 변환할 때 필요한 최소 샘플링 속도를 정의한다. 즉, 샘..

[디지털영상처리] Image Sharpening (2)

Unsharp Masking 개요 지난 시간에 배운 라플라시안 샤프닝 기법과 마찬가지로 오늘 배울 Unsharp Masking도 밝은 부분을 더 밝게 하고 어두운 부분을 더 어둡게 하여 이미지의 대비를 강조한다. 하지만 두 방법의 차이점은 Unsharp Masking이 원본 이미지를 블러 처리하여 생성된 흐릿한 이미지와 원본 이미지 사이의 차이를 이용한다는 점이다. 이 차이 정보를 원본 이미지에 다시 더해주어 세부 사항을 강조하고 이미지의 선명도를 향상한다. 본문 원리 다음과 같이 이미지의 경계 부분을 그래프로 그려보자. 지난 시간에도 다뤘지만, 기울기가 급격하게 변화하는 부분은 밝기가 변하는 지점으로, 경계가 명확해지는 곳이다. 이미지에 가우시안 필터, 평균 필터, 중앙값 필터 등의 블러 필터를 적용하..

[디지털영상처리] Resolution

해상도 조절 개요 해상도(Resolution)는 다양한 디지털 장치나 미디어에서 세부 사항을 얼마나 정확하게 표현할 수 있는지를 나타내는 척도다. 해상도는 주로 공간 해상도와 강도 해상도로 분류되는데, 공간(Spatial) 해상도는 이미지의 세부 정보를 얼마나 정밀하게 표현할 수 있는지를 나타내는 척도다. 주로 이미지의 픽셀 차원, 즉 이미지의 너비와 높이를 기반으로 단위 inch 당 픽셀로(dpi) 정의된다. 연속적인 이미지 신호를 디지털 형식으로 변환하기 위해 일정 간격으로 샘플을 취하는 샘플링(Sampling) 빈도가 높아지면 공간 해상도가 높아진다는 특징이 있다. 반면 강도(Intensity) 해상도는 이미지의 각 픽셀에서 표현할 수 있는 밝기 또는 색상의 레벨 수를 나타낸다. 이를 이미지의 비트..

[디지털영상처리] 개요

Digital Image Processing(DIP) 개요 디지털 영상 처리(Digital Image Processing, DIP)는 디지털 이미지나 비디오의 시각적 내용을 개선, 분석, 변환하는 기법들을 포함한 기술 영역이다. 즉, DIP는 컴퓨터나 전자 디바이스를 사용하여 이미지 정보를 처리하는 과정을 의미한다. 디지털 영상 처리의 주된 목적은 이미지의 개선, 변형, 복원 등을 하는 것이며, 해당 결과로 다른 이미지나 이미지의 수정된 버전이 출력된다. 즉, 이미지 자체를 개선하거나 변형하는 데 중점을 둔다. 이미지란 무엇일까? 이미지(Image)는 라틴어 이마고(Imago)에서 유래한 것으로, 모방하다는 뜻을 가진 라틴어 이미타리(Imitari)에서 파생한 것이다. 쉽게 얘기해서 대상에 대해 개인이나..