1. Concept of Digital Image Processing

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1 1. Concept of Digital Image Processing

2 디지털 영상처리(digital image processing)의 시초
CHAPTER 01. 디지털 영상 처리의 개념 디지털 영상처리(digital image processing)의 시초 1964년 달표면을 찍은 위성 사진의 화질(image quality)을 개선하기 위하여 컴퓨터를 사용. 그 후 통신, 방송, 출판, 그래픽스, 의학 및 과학분야 등에서 확장 및 이론 개발, 적용. 디지털 영상처리란? 사진정보(아날로그정보)를 디지털 정보로 전환한 후 디지털 컴퓨터에서 처리. 디지털 영상처리의 입력(input)과 출력(output) 모두 디지털 영상. 디지털 영상 분석(digital image analysis)이란? 디지털 영상 안에 담긴 내용(content)을 묘사하고 인식하기 위한 작업.

3 디지털 영상데이터의 흐름 1. 영상의 취득 디지털 영상데이터를 얻으려면 사진을 scan하거나, 디지털 카메라나 캠코더를 이용하여 영상을 찍은 후 컴퓨터로 전송하거나, 아날로그 카메라를 통해 입력된 영상데이터를 A/D변환보드를 통해 컴퓨터로 전송. 영상데이터용 A/D변환기를 프레임 그레버(Frame Grabber)라고 한다. 2. 영상의 편집 및 처리 영상획득장치에 의해 컴퓨터로 전송된 영상데이터는 디지털 영상데이터로 전환되어 PC에서 가공. 디지털 영상편집을 위한 상업용 도구로는 Adobe사의 Photoshop와 JASC사의 Paintshop 등이 있다.

4 입력된 영상들은 사용용도에 맞게 PC에서 처리되며 전자출판을 위한 영상처리 및 편집, 자동화 검사를 위한 영상분석 및 인식처리, 방송을 위한 영상가공, 그래픽스, 게임 등의 다양한 목적에 맞게 처리. 3. 처리결과 출력 PC에서 영상편집이 완료되면, 영상데이터는 모니터나 프린터 등의 출력장치를 통해 나타난다. 모니터 화면에 출력하거나, 잉크젯이나 프린터를 통해 종이에 인쇄할 수도 있다. 다시 CD에 저장하거나 원격지에서의 재사용을 위한 전송도 가능.

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6 2. 디지털 영상의 내부 가로 및 세로의 크기가 M 및 N 화소(pixel)로 이루어져 있으며, M, N의 값은 128,256,512,1024, 등으로 공장자동화 영상에서 640x 480이 사용된다. 영상데이터의 밝기 값은0~255의 값을 갖는다. 가장 어두운 값: 0, 가장 밝은 값: 255 각 픽셀당 8bit(2^8=256)의 데이터를 가지므로 흑백영상 1장의 크기는 MxNx8bit가 된다. 칼라영상은 단위 pixel이 색을 표현하기 위해서 256단계의 R, G, B의 데이터를 가지므로, 한 장의 컬러영상의 크기는 MxNx8x3bit가 된다.

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8 3. 디지털 영상 처리의 특징 1. 정확성 디지털 데이터 전환 후 컴퓨터가 처리하기 때문에 정확한 데이터 처리가 가능
2. 재현성 컴퓨터가 정해진 알고리즘을 이용하여 처리하기 때문에 동일한 프로그램을 반복 실행해도 같은 결과를 얻는다. 3. 제어가능성 디지털로 전환된 데이터는 사용자가 원하는 대로 처리가 가능하다

9 4. 과도한 data량 공장자동화 영상 1장: 640x480=307 Kbyte 1초당 20frame 이상 처리하기 위해 1초에 6.4 Mbyte데이터를 처리 디지털 영상데이터는 과도한 data량을 가지기 때문에 처리하기 위해서는 많은 시간이 필요. 영상처리를 위해서 빠른 속도의 컴퓨터가 필요하다.

10 4. 디지털 영상처리의 응용분야 1. 사무자동화(Office automation)용 영상처리
Optical character recognition(OCR): 대부분의 스캐너는 내부에 문지 인식용 S/W를 가지고 있으며 스캔한 문서영상을 해석하여 자동으로 문자를 입력하는 것이 가능. 흑백 이진영상(binary image)이 취급대상. CAD 도면의 자동입력이나 우편번호를 인식해 편지를 자동으로 분류하는 시스템이 상용화

11 2. 의료용 영상처리 MRI(Magnetic Resonance Image):
2. 의료용 영상처리 MRI(Magnetic Resonance Image): 연속적으로 획득한 MRI 영상의 각 단면을 해석하여 인간의 뇌나 생리조직을 분리하고 연속 단층 영상에서 이를 합성하면 인간 뇌의 3차원 영상을 얻는다. X-ray 영상 등에서 필요한 부분만 표현하기 위한 영상처리도 가능

12 3. 위성사진의 처리 가시화를 증가시키기 위한 영상 복원(image restoration) 분야에서 연구가 진행. 군사용이나 해양, 기후 조사 등의 목적으로 위성사진에서 지형의 3차원 형상을 자동으로 추출하거니 특정 위치 자동 발견 등에 대해 연구를 진행. 자원, 기상정보, 어업, 환경오염, 도시계획 등 많은 상업용 응용분야가 있다.

13 4. FA용 영상처리 공장에서 부품결함의 자동 검출이나 마크 인식, 반도체 웨이퍼의 결함 검사나 조립을 위한 위치정합 등의 목적으로 영상처리를 이용: 머신비젼(Machine Vision). [그림1-6] 금속 면의 결함을 자동으로 추출하여 불합격여부를 판정.

14 5. 방송, 영화에서의 영상처리 방송에서 영상처리: 뉴스에서 일기예보는 영상처리가 사용된 예. blue screen에서 기상캐스터가 찍은 후, 기상캐스터 영상을 기상위성 영상에 겹쳐서 보여주는 기술. [그림 1-7] 컴퓨터 그래픽 기술과 영상처리 기술이 결합하여 환상적인 장면을 만듬. Image morhping; 영화 Terminator에서 사이보그가 사람으로 서서히 변함.

15 6. 자동 영상 인덱싱 영상 인덱싱(image indexing): 인터넷에 있는 이미지데이터나 동영상을 찾아 검색자가 필요로 하는 정보를 포함한 영상데이터를 자동으로 찾아오는 기술. 영상 인덱싱을 위해서는 영상이 담고 있는 Content를 자동으로 해석하는 기술이 필수적. 예) 전체 영화에서 주인공이 등장하는 장면의 컷만 자동으로 추출.

16 7. 고화질의 영상 압축 및 통신 대량의 데이터를 가지는 영상정보를 효율적으로 전송하기 위해 영상 화질(quality)의 열화(degradation)를 최소화하며 고속으로 많은 데이터를 전송할 필요가 있다. 영상 압축 및 전송에 대한 국제표준화 규격: JPEG, MPEG-1,2,4. 효율적으로 고용량 영상데이터를 압축하는 알고리즘: Wavelet, DCT, Motion 분석, Object기반 영상 압축. [그림1-9] 영상 압축의 기본인 DCT(discrete Cosine Transform)을 이용한 영상압축과 복원에 대한 예를 MATLAB를 통해 보여준다.

17 [그림1-9] 영상 압축의 기본인 DCT(Discrete Cosine Transform)을 이용한 영상압축과 복원에 대한 예를 MATLAB를 통해 보여준다.