개발일지

본문 Histogram Equalization 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)는 이미지의 밝기 분포를 균등하게 재분배함으로써 대비를 개선하는 기법이다. 이 과정에서 각 픽셀의 밝기 값을 조정하되, 이미지의 해상도는 그대로 유지한다. 따라서, 원본 이미지의 모든 픽셀은 보존되며, 그저 픽셀들의 밝기가 재조정되어 이미지의 대비와 세부 정보가 강화된다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다. 따라서 히스토그램 평활화의 목표는 가능한 어떤 이미지라도 모든 밝기 레벨을 동적 범위(이미지에서 나타날 수 있는 최소 밝기와 최대 밝기 사이의 범위) 내에서 균등하게 사용하여, 이미지의 대비를 개선하는 것이다. 이 과정에서 원하지 않는 노이즈와 같은 아티팩트(Artifacts)들이 생길 수 있고..

강도 변환 개요 디지털 영상 처리 분야에서, 영상 정보는 주로 변환 도메인(Transform Domain)과 공간 도메인(Spatial Domain)과 에서 표현하고 처리한다. 전자는 이미지를 다른 형태로 변환시켜 나타내는 방식을 의미한다. 예를 들어, 푸리에 변환(Fourier Transform)이나 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)과 같은 기법들이 이에 포함된다. 이 도메인에서의 처리는 주로 신호의 주파수 성분을 분석하고 조작하는 데 사용된다. 반면 공간 도메인은 이미지 평면(혹은 이미지 그 자체)에서 픽셀들의 직접적인 밝기 값을 다루고 조작한다. (x, y) 주변의 픽셀 값을 이용해 새로운 g(x, y)를 생성한다는 측면에서 필터링과 비슷한 성격을 띠고 있다. 이를 수식으로 표현하면 ..

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..

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..