Image Processing Basic

디지털 이미지를 분석, 변환, 향상 또는 이해하기 위한 다양한 알고리즘과 기술

디지털 화상 처리 또는 디지털 영상 처리는 컴퓨터알고리즘을 사용하여 디지털 이미지에 대해, 화상 처리를 수행하는 것이다. 디지털 신호 처리의 하위분야로, 디지털 영상 처리는 아날로그 영상 처리에 비해 많은 장점이 있다. 입력 자료에 더욱 광범위한 알고리즘을 적용 가능하게 하고, 처리 도중 발생하는 소음과 신호 왜곡과 같은 문제들을 방지할 수 있다. 디지털 영상처리: 입력이 영상인 디지털 처리 과정과 시스템을 총칭

Image Processing Basic

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Image (영상)

일반적인 의미

• 가시광선을 센싱하여 자연 세계의 광학 현상을 2차원 이상의 데이터로 표현한 것

넓은 의미

• 가시광선 영역 외의 범위를 센싱 또는 컴퓨터 그래픽을 이용해 생성 한 것
• 파동, signal 을 계측해서 시각화 한 것

Electromagnetic spectrum

영상의 인식

인간의 인식

• 3차원 공간에 존재하는 빛이 눈으로 입력되어 뇌가 인지하는 과정
• 단계
  • 감각: 외부 빛이 눈의 렌즈를 통해 망막의 신경 세포에서 보내는 전기적 신호로 변환 후 신경계를 통해 뇌로 보내어지는 단계
  • 선택: 보고자 하는 대상을 분리하는 단계
  • 지각: 기억 데이터를 근거로 대상을 이해하여 지각하는 단계

기계의 인식

• 디지털 영상 처리 단계
  • 저수준 영상 처리: 디지털 영상 입력, 포멧에 맞는 저장
  • 중간 수준 영상 처리: 영상 분할, 심볼 매핑 등 특별 목적에 따라 영상을 가공하는 과정
  • 고수준 영상 처리: 영상 해석, 영상 인식

Perception (인식)

How images are formed and perceived by humans

Structure of human eye

• Retina (망막)): Light from an object is imaged on the retina
• Light receptors
  • Cornea (각막)
    • 6-7 Million
    • Located in the central retina (i.e., fovea)
    • Sensitive to color
  • Retina (망막)
    • 75-159 Million
    • Capture an overall image of the field of view
    • Sensitive to low levels of illumination

Distribution of rods and cons in the retina

• Blind Spot: Receptors are absence
• Receptor distributions are symmetric about the fovea except for the blind spot
  • Cons are dense in fovea
  • Rods increase from the center out to ~20’ off axis, and decrease out to the periphery of the retina

Image formation in the eye

• Input images are reverse
• Lens를 잡고있는 근육을 변화시키면서 focal length(C)를 조절: 초점 조절

Brightness adaptation

• 사람이 인식하는 빛의 강도 = $log~curve$
• 인식할 수 있는 빛의 dynamic range 가 매우 넓다
  • 단, 모든 범위를 한 번에 인식할 수는 없다.
• $Therefore$, 밝기에 대한 sensitivity 를 조정 -> bright adaptation -

• Digital images are displayed as sets of discrete intensities
• How the eye discriminate between different intensity levels?

Mach band effect

• Visual system tends to under / over shoot around the boundary of different intensities
  • 시각 시스템은 서로 다른 강도 영역의 경계 주변에서 아래 또는 위로 조절 하는 경향이 있다.
• 변화하는 빛의 intensities 를 감지할 때 발생하는 현상 -> 밝기 변화 인지 과정은 linear 하지 않음

Simultaneous contrast

• A region’s perceived brightness does not depend only on its intensity
  • 특정 지역의 지각된 밝기는 강도만으로 결정되지 않음

Optical illusions

• Eyes fill in non-existing details or wrongly perceives geometrical properties of objects
• 시각 정보 인지 과정에서 상실되었거나 예측 가능한 정보를 interpolation
  • interpolation : 우리가 예측해서 하나의 그림으로 인지

영상처리란?

• 2차원 데이터에 대한 행렬 연산
  • f(x,y): 임의의 위치 (x,y)에서 영상의 밝기
  • (x,y): 영상 평면 내 공간 좌표
• f 가 디지털 영상이 되기위한 조건
  • f와 (x,y) 모두 유한이며 이산적인 값을 가짐

영상의 취득과 표현

영상을 디지털 데이터로 받아들이는 과정

취득

• 목표 : 광원을 통해 생성된 빛이 물체에서 반사, 투영된 빛을 취득 장취가 취득하여 디지털 화 하는 것
  • 광원 : 스스로 빛을 생성하는 물체
  • 취득 장치 : 렌즈를 통해 들어온 빛이 센서에 맺히면서 전기적 신호로써 영상을 생성
  • 카메라 모델 : 원근 투영으로 모델화 된 핀홀 카메라 모델
• 단계 : 영상 취득 및 디지털 화

표현

• 2차원 함수 $f$
  • $f(x,y)$: 임의의 위치 $(x,y)$ 에서 영상의 밝기
  • $(x,y)$ : 영상 평면 내 공간 좌표
• $f$ 가 디지털 영상이 되기 위한 조건
  • $f$ 와 $(x,y)$가 모두 유한하며 이산적인 값을 가짐
• 디지털 영상이란: 임의의 좌표에서의 영상의 밝기를 표현 한 것

원근 투영

• 3타원 공간 물체에 빛을 핀홀 카메라를 통해 2차원 좌표축에 매핑
• 3차원 좌표계와 영상 좌표계
  • $(X_W,Y_W,Z_W)$ : 실 세계의 좌표 공간 좌표
  • $(P(X_W,Y_W,Z_W))$ : 공간 속 임의의 물체
  • $(X_c,Y_c,Z_c)$ : 카메라 좌표계
  • $p’(x,y)$ : 영상 평면에 투영된 물체

• Imaging sensor arrangements
  • Imaging 3차원 공간의 물체를 2D Array 로 투영 시키는 것

Image Formation

• 위치 x, y 에서, $f(x,y)=i(x,y)r(x,y)+n(x,y)$
  • $0<f(x,y)<\infty$ : Intensity – proportional to energy radiated by a physical source
  • $0<i(x,y)<\infty$ : Illumination, lights src dependent
  • $0<r(x,y)<1$ : Obj dependent. 0: Absorption, 1: Reflectance
  • $n(x,y)$ : Noise