Chapter 04 영상 처리

4.1 영상 데이터 구조 비트맵 이미지 수천 수만개의 필셀로 구성 흑백 이미지의 경우 한 비트만 요구 그레이스케일, 컬러 이미지의 경우 많은 비트 심도 요구 각 픽셀은 8 비트로 표현 256 컬러, 회색의 음영, 16비트로 65,536 컬러 표현 24비트 픽셀의 사용  1,680만 컬러 표현

4.1 영상 데이터 구조 해상도 비트맵 이미지의 선명함을 수치로 표현한 것 모니터 스크린 해상도 프린터, 스캐너 해상도 640X480, 800X600, 1024X768.. 프린터, 스캐너 해상도 300DPI, 600DPI 2400DPI.. 컬러 시프트 팔레트 정보가 무시되어 본래의 컬러 세트와 다르게 나타나는 경우

4.1 영상 데이터 구조 벡터 그래픽스 대상체가 수학적으로 기술한 집합 형태로 만들어지고 저장되는 형식 비트맵 이미지보다 더 적은 메모리 차지 이미지의 해상도가 디바이스에 대해 독립적 CAD를 이용한 건축제도에 효과적으로 사용 확대, 축소 시 이미지의 왜곡 없음

4.1 영상 데이터 구조 포스트 스크립스 페이지 기술 언어로 페이지나 스크린에 이미지와 텍스트 기술 벡터 그래픽 형식, 디바이스 독립적 페이지를 기술하는 명령어 세트 포함

4.1 영상 데이터 구조 컬러 모델 RGB 모델 CMYK 모델 RED, GREEN, BULE의 약자 모니터 색상에 기초한 색 구현 모델 1,680만 컬러 지원 CMYK 모델 잉크에 기초한 색상 구현 원리 CYAN, MAGENTA, YELLOW, BLACK 인쇄 출력물 용 컬러 모델

4.1 영상 데이터 구조 컬러 모델 HSI 모델 인간의 시각 시스템과 유사한 컬러 모델 HUE(색조), SATURATION (채도), INTENSITY(명암) 원하는 색이 있으면 색조, 채도, 밝기를 조절하여 얻을 수 있다.

4.1 영상 데이터 구조 이미지 포맷 비트맵 파일 정의 : 화면에 있는 그림을 바이트 단위로 읽어서 압축이나 다른 기법을 사용하지 않고 그대로 저장한 파일 특징 : 파일이 간단하고 프로그래밍이 쉽다. 색상정보가 많은 경우 파일크기가 상당히 커진다. 형식 헤드 부분 : 4바이트 그래픽 데이터 부분 흑백 : 256 비트 컬러 : 흑백 그래픽 데이터 보다 4배의 메모리 요구

4.1 영상 데이터 구조 이미지 포맷 ICO 파일 아이콘 이미지 파일 (MS-WINDOWS 전용) 32X32 크기 형식 헤드 부분 : 126 바이트 본체 부분 : 1바이트 = 4비트(앞 부분) + 4비트 (뒷 부분)

4.1 영상 데이터 구조 이미지 포맷 PCX 파일 페인트 브러시 전용 그래픽 파일 포맷 특징 : 매우 단순한 파일 형식 형식 헤드 부분 : 128 바이트 본체 부분 : RLE라는 압축방식으로 실제 이미지 데이터 저장, 반복되는 이미지를 2바이트의 정보로 압축 꼬리 부분 : 256 컬러 팔레트에 대한 정보

4.1 영상 데이터 구조 이미지 포맷 GIF 8비트 컬러 심도(256 컬러)로 제한된 독립적인 중개형 래스터 포맷 특징 LZW 무손실 압축 사용, 인터레이스 가능 컴퓨서브에서 개발된 GIF이 주류 플랫폼 독립적 파일

4.1 영상 데이터 구조 이미지 포맷 JPEG 용량은 적지만 컬러 심도가 높다. 24비트 까지 표현 특징 24비트 래스터 그래픽 파일을 쉽게 제어하기 위한 파일 내부 압축 사용 압축이 클수록 이미지의 질이 떨어진다.

4.1 영상 데이터 구조 이미지 포맷 TIFF Tagged Image File Format Mac과 윈도우 호환 특징 픽셀당 1개의 비트 사용해서 흑백 이미지 표현 흑백 이미지는 8비트이며 컬러 이미지는 24비트 사용

4.2 스캐너 작업 스캐너 원리 문서, 그림, 필름, 사진등의 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 장치 이미지에 빛을 비춘 다음 반사되는 빛을 CCD로 받아들여서 그 빛의 양에 비례하는 수치의 전압으로 원래 이미지에 해당하는 픽셀 패턴으로 변환 TWAIN 모든 운영체제나 이미지 입력장치에서 사용하는 표준 인터페이스와 프토토콜

4.2 스캐너 작업 스캐너 활용 분야 전자출판 및 인쇄 분야 그래픽 아트 분야 OCR 분야 (문자 인식) CAD/CAM 분야 프리젠테이션 분야 광파일링 분야 포토 CD 분야

4.3 영상처리 영상처리 개념 영상처리 알고리즘 포인터 처리 영역 처리 기하학적 처리 프레임 처리 화소의 원래 값이나 위치를 기반으로 하는 화소값 변경 영역 처리 화소의 원래 값과 이웃하는 화소의 값을 기반으로 화소값 변경 기하학적 처리 화소들의 위치나 배열 변환 프레임 처리 두 개 이상의 영상들에 대한 연산 기반으로 화소 생성

4.3 영상처리 영상처리의 응용 분야 과학과 우주 우주 개발 프로그램의 발전으로 영상처리 기술 발달 태양계 탐사의 중요한 요인 우주에서 촬영한 영상이 지구로 도달하는 과정에서 많은 데이터 손실 발생  복원 기술의 발달 전자 현미경 검사, 지진 관측, 의료 진단 등에서 응용

4.3 영상처리 영상처리의 응용 분야 영화 특수 효과를 위한 영상처리 발달 실 세계에서 구현하기 힘든 장면을 컴퓨터로 제작, 합성, 편집. 모르핑 하나의 영상을 다른 영상으로 변환 시키는 작업 영상 워핑 배우나 사물의 모습을 변경시키는데 사용

4.3 영상처리 영상처리의 응용 분야 종이 없는 사무실 의료 산업 종이를 사용하지 않고 CRT 장치나 다른 출력장치를 이용하는 업무 시스템 문서처리 (DIP, Document Image Processing) OCR로 처리 은행, 행정기관, 병원에서 사용 의료 산업 CT, CAT 촬영 X-ray, 초음파 영상 자기공명 영상기술 (MRI, Magnetic Resource Imaging) PET (Positron Emission Tomography) MSI (Magnetic Source Imaging)

4.3 영상처리 영상처리의 응용 분야 머신 비전 영상 처리와 영상 분석을 함께 사용하는 기술 획득된 영상 데이터가 제조 공정을 제어할 수 있도록 처리하는 산업 기술 검사, 자동차 조립라인의 자동화 기술 PCB의 결함 검사 기계

4.3 영상처리 영상처리의 응용 분야 법 (Law) 기타 분야 FBI의 존 F. 케네디 암살 사건 조사 시 사용한 영상처리 기술 경찰의 지문 영상 복원 기술 피의자의 몽타주 제작 기타 분야 사진사, 광고 대행사, 출판사 등에서 폭넓게 사용 광고의 페이딩 효과 제작 원격 감지 기술을 이용한 지표 탐사, 환경 오염 감시

4.3 영상처리 영상 처리 기법 포인트 처리 화소의 원래 값이나 위치에 기반한 화소값 변경 영상 밝기 값 조절 히스토그램 명암대비 스트레칭

4.3 영상처리 영상 처리 기법 영역 처리 화소의 원래 값과 이웃하는 화소값에 기반하여 화소값 변경 블러링 : 영상의 노이즈 제거 에지 추출 : 영상 객체의 경계를 이용하여 모양이나 방향성 탐지

4.3 영상처리 영상 처리 기법 기하학적 처리 (topological processing) 화소들의 위치나 배열을 변화 시킴 스케일 변환, 회전, 이동 기하학적 변환 시 1:1 사상관계의 유실 발생 오버랩 : 2개의 입력화소가 같은 출력 화소에 사상되는것 홀 : 입력화소가 사상되어야 할 목적 영상 내에 출력화소가 없을 경우 보간법 가장 인접한 이웃 화소 보간법 양성형 보간법 3차 회선 보간법 B-스플라인 보간법

4.4 어도비 포토샵 대표적 이미지 편집 프로그램 풍부한 편집 도구, 특수 효과(Filter) 파일 형식 Photoshop EPS, Photoshop DCS 1.0/2,0, TIFF, Scitex CT, GIF, JPEG, PDF, PNG, BMP, PICT, TARGA, FILMSTRIP, RAW, PCX,PIXAR, PSD( 포토샵 자체 저장 형식, 채널정보, 레이어정보 저장)