디지털 영상 처리 - 소개

 안녕하세요. 해당 카테고리는 "디지털 영상 처리(Digital Image Processing;DIP)"의 전체적인 개념과 간단한 코드로 실습을 해보도록 하겠습니다. 주로 매트랩으로 진행할 예정이기 때문에 혹시 아직 매트랩을 설치하지 않으셨다면 아래의 링크를 먼저 참고해주시길 바랍니다. 

MAC에서 MATLAB 설치하기

매트랩(Matlab) 설치하기(MAC)

(윈도우나 우분투는 이후에 추가할 예정입니다.)

제가 직접 짠 실습 코드는 아래의 제 깃허브에서 다운받으시면 됩니다. 혹시, 코드를 보시면서 부족한 점이 있다면 언제든지 말씀해주시면 피드백이 들어가니 마음껏 지적해주시길 바랍니다. ㅎㅎ

github.com/skawngus1111/DIP

skawngus1111/DIP

1. 디지털 영상 처리 용어(terminology)

 기본적으로 저희가 보는 영상(image)은 2차원 함수, $f(x, y)$로 정의할 수 있습니다. 여기서 영상이란 저희가 자연그대로를 보는 것이기 때문에 $f$는 연속함수라고 정의할 수 있을 거 같습니다. 하지만, 디지털 영상(digital image)은 기존 영상 정의에서 $f(x, y)$가 모든 좌표에 대해서 전부 유한(finite)하고 이산(discrete)적인 값을 가지고 있어야합니다. 여기서 유한이라함은 값이 한도 없이 커지는 게 아니라 마치 영상의 밝기 값이 최대 255인 것입니다. 그리고 이산적인 값은 1, 2, 3, ... 과 같이 따로 떨어져있는 값을 의미합니다.

 

 따라서, 이제 저희가 얻을 수 있는 결론은 디지털 영상 처리(Digital Image Processing; 이하 DIP)이란 디지털 영상을 처리하는 것으로 받아드릴 수 있습니다. 마지막으로 처리(processing)는 앞으로 배울 모든 연산 과정들이라고 보시면 될 거 같습니다. 예를 들어 영상을 90도 회전하는 것 역시 하나의 처리 과정이라고 볼 수 있는 것이죠.

 

 마지막으로 DIP에서 절대로 빼놓을 수 없는 개념이 픽셀(pixel)입니다. picture elements, image elements, pels와 같은 말도 있지만 앞으로 모든 용어에서는 픽셀로 쓰겠습니다. 픽셀은 다른 용어인 image elements에서도 느끼다 싶이 영상의 "원소"입니다. 다시 돌아가서 영상은 2차원 함수 $f(x, y)$로 정의될 수 있다고 하였습니다. 따라서 픽셀은 $f$가 정의된 모든 좌표 $(x, y)$ 하나하나를 지칭하는 것입니다.

 

2. 디지털 영상 처리의 범위

 DIP와 유사한 분야가 바로 컴퓨터 비전(Computer Vision)입니다. 두 분야는 언뜻봐서는 유사해보이지만 자세히 보면 살짝 다르기 때문에 구별하기 어렵습니다. 실제로 이들을 나누는 정확한 기준은 딱히 존재하지 않기 때문에 엄격하게 나눌 필요는 없습니다. 다만, DIP를 처리 과정의 입력과 결과에 따라 다음과 같이 3가지로 나누기도 합니다. 

 

• Low-Level Processing : 입력 = 출력 = 영상 - 영상 내 노이즈 감쇠, 대비 증가, 영상 샤프닝 등
• Mid-Level Processing : 입력 = 영상, 출력 = 특징(features;edge, contour, identity of objects) - 객체 분할
• High-Level Processing : 객체에 대한 "인지(recognition)"가 가능한 처리 과정

 그리고 제가 참고하는 교재에서 각 챕터마다 큰 주제를 아래와 같이 그렸습니다.

 다음 포스팅에서는 Chapter2로 이미지 획득과 관련된 이야기를 진행해보도록 하겠습니다.

 

참고문헌

[1].Digital Image Processing 4th edition(Gonzales & Wood)