안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 칼라 영상 노이즈에서는 칼라 영상에서 한 가지 칼라 성분에만 노이즈가 발생해도 다른 칼라 공간으로 변환시켰을 때 노이즈가 모든 칼라 성분으로 전파되는 경우를 보았습니다. 오늘도 간단하게 압축에 대해서 설명드리도록 하겠습니다. 칼라 영상에서 압축은 굉장히 중요한 연산 중에 하나입니다. 왜냐하면 일반적인 그레이 스케일 영상에 비해서 3~4배의 비트가 필요하기 때문이죠.(그레이 스케일은 단채널, 칼라 영상은 멀티 채널임을 생각해보세요!) 압축은 이후에 더 자세히 보겠지만, 결론적으로는 데이터에 불필요한 정보를 줄이는 프로세스를 의미합니다. 위 24비트 풀 칼라 영상의 압축 및 압축 해제 결과를 보도록 하겠습니다. 위 영상은 압축하기 전, 아래 영상은 압축한 뒤 ..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 칼라 기반 영상 분할에서는 관심 칼라를 분리하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 칼라 영상과 노이즈의 관계에 대해서 알아보겠습니다. 다양한 노이즈 모델은 아래의 링크를 참조해주시길 바랍니다. 디지털 영상 처리 - 노이즈 모델들 안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 영상 열화 및 복원 과정 모델에서는 영상이 부가 노이즈 $\eta{x, y}$나 열화 함수 $h(x, y)$에 의해 오염되는 과정에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 everyday-image-processing.tistory.com 칼라 영상에서는 칼라 성분 별로 서로 다른 노이즈가 적용되거나 특정 칼라 성분에만 노이즈가 적용될 수도 있습니다. 예를 들어 CCD 센서로 칼라를 변환한..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 스무딩과 샤프닝 구현에서는 MATLAB에서 칼라 영상을 스무딩하거나 샤프닝하는 방법에 대해서 알아보았고 어떤 칼라 공간에서 처리를 하느냐에 따라서 그 결과가 달라진다는 것을 알았습니다. 오늘은 관심 칼라를 다른 칼라로부터 분리하는 간단한 분할 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저, $\mathbf{z}$를 임의의 칼라 벡터, $\mathbf{a}$를 가장 관심있는 칼라 벡터라고 보도록 하겠습니다. 또한 간단하게 하기 위해서 저희가 현재 RGB 칼라 공간을 나룬다고 가정하겠습니다. 그러면 저희는 두 벡터 사이의 길이를 노움(Norm)을 이용해서 계산할 수 있습니다. 이를 $D$라고 하면 아래와 같이 계산되겠죠. $$\begin{align} D(\math..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 투영에 의한 영상 재구성 2에서는 CT의 기본적인 원리부터 시작에서 단순한 역투영에서 성능을 더 향상시킬 수 있는 푸리에-박편 정리(Fourier-Slicing Theorem)을 기반으로 평행-빔 영상 복원 방식과 부채-빔 영상 복원 방식에 대해서 알아보았습니다. 지난 포스팅을 마지막으로 영상 복원에 대한 이야기는 마무리하였고 오늘부터는 칼라 영상에 대해서 다루도록 하겠습니다. 저희는 지금까지 그레이 스케일 영상을 다루고 있었습니다. 하지만, 저희가 보는 세계는 아름다운 칼라의 세계입니다. 따라서 디지털 영상에서 칼라를 다루는 것은 매우 중요한 작업이라고 볼 수 있죠. 칼라에 대한 내용은 지금까지의 내용을 어느정도 이해했다면 아주 쉽게 이해할 수 있기 때문..
