이미지 처리_Image_Processing
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title: 이미지 처리(Image Processing) date: 2024-05-20 priority: 1
이미지 처리란
- 아날로그 이미지 처리와 디지털 이미지 처리 두 가지로 구분
아날로그 이미지 처리
- 전통적인 방식으로, 주로 필름이나 인화과정에서 물리적 또는 화학적 수단을 사용하여 이미지를 조작하거나 편집하는 방법
- 사진 촬영 시 카메라에 특정 필터를 부착하여 빛의 조정하거나 색상 변형 ( 색상 필터 사용시 사진의 색조 변경 가능, 폴라라이저 필터는 반사되는 빛을 감소시켜 더욱 선명한 이미지 획득 가능)
- 필름을 특정 화학 약품에 담그어 현상하고, 이미지의 명암이나 대비를 조절 (긴 현상 시간은 이미지가 더 어둡게 나타나게 하여 대비를 높일 수 있음)
- 인화 과정에서 사진의 일부를 가리거나 노출 시간을 조절하여 이미지의 밝기나 특정 부분의 세부 사항을 조정
디지털 이미지 처리
- 컴퓨터가 수학적 알고리즘과 계산 기술을 사용하여 디지털 이미지의 픽셀 값을 분석하고 조작하는 과정을 말한다. 이러한 과정을 통해 이미지를 향상하거나 분석 목적으로 변환
- 이미지 향상(Image Upscaling) : 원본 이미지를 사람이 더 쉽게 이해하거나 특정 응용 프로그램의 목적에 부합하도록 품질을 개선하는 작업
- 노이즈 제거 : 이미지에 존재하는 불필요한 노이즈를 제거하여 이미지의 선명도를 높임
- 가우시안 필터, 미디언 필터, 평균 필터 등
- 대비 향상 : 이미지의 어두운 영역과 밝은 영역을 더 명확하게 구분하여 대비를 높이는 작업
- 히스토그램 평활화, 어댑 티브 히스토그램 평활화 등
- 선명도 향상 : 이미지의 경계나 세부 사항을 강조하여 더 선명하게 보이도록 함
- 언샤프 마스킹(Unsharp Masking), 라플라시안 필터 등
- 색상 개선 : 이미지의 색상을 더 뚜렷하게 보이도록 조정하는 방법
- 채도, 밝기, 대비를 조정, 특정 색 영역의 색상 변경 작업
- 필터링 : 특정 효과나 이미지를 변환하기 위해 공간 영역 또는 주파수 영역 필터를 사용
- 에지 검출(Edge Detection), 블러(Blur), 샤프닝(Sharpening) 등
- 노이즈 제거 : 이미지에 존재하는 불필요한 노이즈를 제거하여 이미지의 선명도를 높임
- 이미지 복원(Image Restoration) : 원본 이미지가 다양한 이유로 손상되었을 때, 가능한 한 원래의 모습을 회복하는 것을 목적
- 노이즈 제거 : 이미지 촬영, 전송 도중 발생한 노이즈를 제거
- 가우시안 노이즈, 소금과 후추 노이즈 등의 노이즈 유형에 따라 필터 적용
- 미디언 필터, 위너 필터, 빌레터럴 필터 등의 기법 사용
- 블러(Blur) 제거 : 카메라 흔들림, 초점 맞추기 실패 등으로 인해 이미지가 흐려진 경우 이를 보정
- 모션 블러, 가우시안 블러 등
- 이미지 인페인팅 : 이미지 일부가 훼손되거나 결함이 있는 부분을 주변 정보를 이용해 채워 넣는 방법
- 주로 예술 작품 복원, 문서 이미지 복원 등에 사용
- 압축 손상 복원 : 지나친 이미지 압축으로 인해 발생한 블록 아티팩트나 화질 손실을 복원
- 압축 알고리즘 특성을 활용하여 원본에 가까운 이미지 재현
- 노이즈 제거 : 이미지 촬영, 전송 도중 발생한 노이즈를 제거
- 특징 추출(Feature Extraction) : 이미지 내에서 중요한 정보 또는 패턴을 찾아내고 이를 분석할 수 있는 형태로 변환하는 과정
- 엣지 추출 : 이미지의 경계 부분을 찾아내는 기법
- 소벨(Sobel), 캐니(Canny),라플라시안(Laplacian) 등의 엣지 검출 알고리즘
- 코너 추출: 객체의 모서리 또는 코너 부분을 찾아냄
- 해리스 코너 검출기, 시프트, 서프 등의 알고리즘 사용
- 텍스처 특징 : 이미지를 이루는 표면의 패턴이나 질감 분석
- 회색조 공기 행렬(GLCM), 라플라시안 피라미드, 가보 필터 등
- 모양 기반 특징 : 이미지 내 존재하는 물체의 전체적인 모양 파악
- 컨투어 기반 분석, HOG(Histogram of Oriented Gradients)
- 주파수 영역 특징 : 이미지를 공간 영역단위에서 분석하는 대신, 주파수 영역에서 분석하여 특징을 추출
- 푸리에 변환
- 색상 히스토그램
- 이미지 내 색상 분포 분석하여 특정 객체나 장면 인식하는데 사용
- 엣지 추출 : 이미지의 경계 부분을 찾아내는 기법
픽셀(Pixel) : 디지털 이미지의 최소 단위로, 색상 또는 명암 값을 나타낸다.
디지털 이미지는 유한한 픽셀 집합으로 구성되며, 각 픽셀은 색상과 강도에 대한 정보를 담고 있다.
[사과 이미지와 픽셀 값의 행렬 표현] - 출처: OpenAI DALL-E
디지털 이미지의 처리 단계
- 이미지 획득(Image acquisition)
- 카메라, 스캐너, 또는 다른 이미지 센서로 이미지를 캡처 장치를 통해 이루어짐
- 획득한 이미지를 디지털 형식으로 변환하는 과정에서 이미지 품질과 해상도를 최대한 보존하는게 중요
- 이미지 개선(Image enhancement)
- 이미지 품질을 향상시키는데 초점을 맞춤
- 노이즈 제거, 명암 조절, 색상 보정 등의 작업을 포함
- 이미지를 더욱 명확하고 이해하기 쉽게 만드는 것이 목표
- 이를 위해 다양한 필터링 기법과 히스토그램 평활화, 샤프닝 등의 기술이 사용
- 이미지 분석(Image analysis)
- 이미지의 유용한 정보를 추출
- 특징 추출, 패턴 인식, 객체 탐지 등의 작업을 포함
- 이 단계의 목표는 이미지에서 의미 있는 데이터를 얻는 것
- 이미지 해석 및 이해(Image interpertation and understanding)
- 이미지 분석 단계의 정보를 바탕으로 이미지의 의미를 이해하고 결론을 도출하는 단계
- 이미지 분류, 이미지 검색, 이미지 인식 등의 작업을 포함