[카테고리:] 디지털 이미지 프로세싱

1. 개요
디지털 이미지의 마스크 기반 영상 처리에서는 사각형 형태를 가지는 일정한 크기(N * N)의 마스크(필터)를 영상에 적용하여 우리가 원하는 작업을 수행하였다. 모폴로지 기법도 목적은 동일하나 이를 수행하는 방법에 있어 마스크 기반 처리와는 특별한 차이가 있다. 가장 큰 차이는 우리가 원하는 기하학적 형태로 마스크를 구성할 수 있다는 것이다. 마스크의 형태가

1. 개요
영상의 공간적인 분석이 아니라 영상을 이루고 있는 주파수 영역으로의 변환을 통해서도 영상내의 또 다른 유용한 정보를 추출할 수 있다. 아래 그림은 다양한 영상에 대한 이산 푸리에 변환을 통한 주파수 영역으로의 영상의 변환 예이다. 원 영상은 위의 열에 해당하며 영상 하나하나가 주파수 영역으로의 변환 결과는 바로 밑 열에 나타나

1. 색상모델
적색, 녹색, 청색 세가지 기본컬러를 어떻게 혼합하면 우리가 원하는 색을 만들 수 있을까? 컬러에 대한 표현을 표준화하기 위해 색상모델이라는 것이 사용된다.

룩업 테이블(LookUpTable : LUT)은 산술연산을 고속으로 수행하기 위해서 사용된다. 예를 들어 입력된 원 영상에 일정한 값을 곱해서 영상의 대비를 증가시키는 연산을 행한다고 가정하자. 이러한 작업을 하는 프로그램은 다음과 같다.

for (i = 0; i < height; ++i)
{
  for (j = 0; j < width; ++j)
  {
    temp = (int)(InImg[i][j] 

영상의 밝기값을 수평축으로 하고 수평축의 밝기값에 대응되는 크기를 가진 픽셀수가 영상 안에 몇개나 되는지 나타내는 빈도수를 수직축으로 해서 만든 그래프이다. 따라서, 흑백 영상의 경우 수평축은 0~255의 범위값을 가지며 수직축의 값은 영상의 크기와 밝기의 분포에 따라 달라진다.

원본 영상 : 영상 픽셀의 밝기값이 0~255 사이에 골고루 존재한다. 이치화 된 영상 : 영상 픽셀의 밝기값이 0 아니면 255의 두 값 중 하나를 가진다.

기하학적 변환이라는 말은 좌표 평면에서 원 영상의 좌표 변환을 통하여 새로운 형태의 결과 영상을 얻는 것을 말한다. 그래픽 프로그램들에서 기본으로 지원해주는 영상의 확대 및 회전 등은 가장 기본적인 기하학적 변환 기법에 속한다.

계단 현상이란 영상의 경계선 부분에 모자이크 현상이 나타나는 것을 말하는데 블록단위로 밝기 차가 급격히 변하여 생기는 현상으로 블록 현상이라고도 한다. 이중 선형 보간법을 사용한 영상은 주변의 평균값을 이용하였기 때문에 영상의 밝기가 급격히 변하는 현상을 줄일 수 있어 계단 현상이 나타나지 않는다.