대학원 일기

Egde? 영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 변하는 지점(영상의 밝기가 임계값보다 크게 변하는 부분) 영상을 구성하는 객체 간의 경계(Boundary) Edge detection 윤곽선에 해당하는 화소를 구하는 것 Edge의 종류 루프 에지: 영상의 밝기가 서서히(점층적) 변하다가 순간, 다시 돌아오는 곳 라인 에지: 영상의 밝기가 갑자기 변하나, 조금 지나 다시 돌아오는 곳 스텝 에지: 영상의 밝기가 갑자기 변하는 곳 램프 에지: 영상의 밝기가 서서히(점층적) 변하는 곳 유사 연산자 기법 가장 단순한 에지 추출 방법으로 화소를 감산한 값에서 최대 값을 결정하여 에지를 추출 뺄셈 연산이 여러 번 수행되므로 계산 시간이 많이 소요됨 차 연산자 기법 유사 연산자의 계산 시..

화소 그룹 처리(컨볼루션)란? 출력 영상의 새로운 화소의 값을 결정하기 위해 해당 화소 뿐만 아니라 그 주위의 이웃 화소들도 함께 고려하는 공간 영역 연산을 의미 컨볼루션 연산으로 처리한다. 처리하고자 하는 화소 값을 이웃 화소의 각각에 대응하는 2차원 배열 내의 가중치를 곱하고 그 값들을 모두 더한 값을 변경하는 연산 2차원 배열: 마스크(mask), 필터(filter), 템플릿(template), 커널(kernel) 컨볼루션(convolution) 중심 화소 및 인접한 화소들을 대응하는 2차원 배열 형태의 가중치(계수, offset)와 각각 곱하고 이들을 모두 더한 후에 이 값으로 중심 화소의 값을 변경하는 연산 영상의 경계 처리 방법들(3번을 가장 많이 쓴다고 들은 것 같음) 상수 값(ex. 0)을..

Graylevel Histogram - 각 gray level이 갖는 화소의 수 혹은 총 화소 수에 대한 비율을 표시한 함수 - with a small(wide) spread → low(high) contrast - 히스토그램의 분포가 넓을 경우, 대비가 큰 것(좋은 것). 히스토그램의 분포가 좁을 경우, 대비가 낮은 것. 히스토그램 기법들 Histogram Stretching - Increase contrast of a low contrast image [Mapping Function] Histogram Shrinking - Decrease image contrast by compressing the gray levels [Mapping Function] Histogram Sliding - Make a..

단일 화소 처리 기법 영상 대수 산술 연산 논리 연산 그레이 스케일 변경 Pixel Point Processing - 이웃 화소와는 독립적으로 입력 영상의 각 화소 값을 변환한 후, 결과 영상의 동일한 위치에 출력하는 연산 - 영상의 밝기 및 대비 조정 영상 밝기(Image Brightness) 영상의 화소 값에 대한 밝기 정도 영상 대비(Image Contrast) 영상 내의 gray level 분포 및 범위에 대한 측도 The difference between the brightness and darkest pixel values and how the intermediate values are arranged 주요 처리 방법 영상 대수(Image Algebra) 그레이 스케일 변경(Gray-scale..

컬러모델 RGB 모델 CMY 모델 HSI 모델 YCrCb모델 YUV, YIQ RGB 모델 - Red, Green, Blue 세 가지 생상 값을 이용해 색 표시 - 색을 혼합할 수록 밝아지는 가산 체계(Additive System) 사용 - R, G, B를 혼합 → 흰색 Red(1, 0, 0) + Green(0, 1, 0) + Blue(0, 0, 1) = White(1, 1, 1) CMY 모델 - 청록색(Cyan), 자홍색(Magenta), 노란색(Yellow)을 기본색으로 사용 - 색을 혼합할 수록 밝기가 낮아지는 감산 체계(Substractive System) 사용 - C, M, Y를 혼합 → 검정색 Cyan(0, 1, 0) + Magenta(0, 0, 1) + Yellow(1, 0, 0) = Blac..

영상 모델 그레이 영상(Gray image) 영상: 빛의 세기를 2차원 함수 f(x, y)로 나타낸 것 f(x, y): 공간좌표 (x, y)에서 빛의 강도, 영상의 밝기(value & intensity) 컬러 영상(Color image) RGB 각각의 명암도(value)로 표현 영상의 디지털화 표본화(sampling): 공간적 디지털화 양자화(quantization): 명암도의 디지털화 → 표본화 → 양자화 → 부호화 → 1차원 신호의 디지털화 = 시간 디지털화(sampling) + 크기 디지털화(quantization) 영상의 표본화 영상 f(x, y): M * N 의 이산 크기의 배열 f(m, n): (m, n) 위치의 화솟 값, pixel, pel 영상의 양자화 명암도 $I \in [L_{min},..

디지털 영상 처리(Digital Image Processing, DIP) 컴퓨터를 이용하여 디지털화된 영상 정보를 처리하는 분야 컴퓨터를 이용하여 영상을 생성, 처리, 해석, 인식하는 등 영상과 관련된 전 분야 영상 처리의 기본 과정 입력 영상 → 전처리 → 분할 → 표현 및 설명 → 인식 및 해석 → 결과 영상 처리 기법 영상 향상(Image enhancement) 목적: 디스플레이나 해석 용이하게 하기 위함 사용 기술 대비향상(Contrast enhancement) 에지 향상(edge enhancement) 히스토그램 평활화(Histogram equalization) 의사 컬러링(pseudo coloring) 잡음 제거(noise filtering) 에지 강조(edge shapening) 스무딩(sm..

Guided Filtering Guided Filtering은 Edge Aware Image Filtering으로 이미 알고 있는 영상을 바탕으로 input되는 영상을 부드럽게 만들어준다. Guided Filter Guided Filter에서 필요한 파라미터(parameter)는 $p$(input image), $I$(Guide image), $r$(kernel size), $eps$(strength)가 필요하다. $p$: input image로 noise가 있는 image $I$: Guide image로 $p$와 같은 깔끔한 영상 $r$: blurring 할 때의 커널 사이즈($r \times r$) $eps$: regularization term의 strength 조절 Guided Filter 방식 ..