1. 디지털 영상 처리 (Digital Image Processing)
ㅇ 디지털 영상의 성질을 변화시키는 프로세스 (취득,가공,처리,해석 등)
2. 디지털 영상처리 구분
ㅇ 기술 구분
- 영상 변환 ☞ 영상 변환 (Image Transform) 참조
. 영상 정보를 공간 영역이 아닌 다른 영역(주파수영역 등)으로 변환시켜서,
. 영상의 개선, 압축, 해석 등을 용이하게 수행할 수 있게 하는 것
- 영상 복원 : 훼손된 영상을 복구하는 것
- 영상 개선 : 보기에 좋은 영상으로 변환하는 것
. 특정 응용에 대해 원본 보다 더 적합한 이미지를 얻게함
- 영상 분석 : 픽셀 배열 정보로부터 원하는 정보(속성의 수치화)를 추출
- 영상 인식 : 문자 인식, 지문 인식, 얼굴 인식 등 ☞ 패턴 인식 참조
- 영상 압축 : 영상 데이터 압축 ☞ 영상 부호화 참조
ㅇ 단계 구분
- 영상의 획득 (Image Acquisition) ☞ CCD 이미지 센서, 결상 등 참조
- 컴퓨터 처리에 적합한 형태로 변환 및 표현 (샘플링/양자화 등을 통한 디지털화)
- 전처리 (Image Filtering and Enhancement)
- 영상 복원 및 개선 (Image Restoration)
- 영상 압축 (Compression) ☞ 영상 부호화 참조
- 형태학적 처리 (Morphological Processing)
. 형태적학적 특성(shape, size, connectivity 등)을 기반으로 이미지를 분석,변형하는 기법
- 특징 추출 (Feature Extraction) 및 영상 분할 (Segmentation)
- 개별 영상 개체의 인식 (Object Recognition) 등
ㅇ 수준 구분
- 저수준 영상처리 : 영상 획득, 포멧에 맞게 저장, 단순 처리, 특징 추출 등
- 중수준 영상처리 : 영상 분할 및 영상 분류(심볼 매핑)
- 고수준 영상처리 : 영상 해석 및 인지, 위치 관계의 이해,예측,결정,학습 등
ㅇ 처리 구분
- 필터링
. 공간영역 필터링 ☞ 공간주파수 참조
. 주파수영역 필터링 ☞ 시간주파수, 푸리에변환 참조
- 영상 분할
- 영상 분류
- 영상 분석
- 영상 객체 검출
- 영상 압축 등
ㅇ 연산 구분
- 화소 단위 연산
- 영역 단위 연산
- 기하학적 변환 ☞ 기하 변환 참조
. 화소의 공간적 위치의 재배치 (영상의 모양,크기,방향 등을 변경시킴)
3. 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
ㅇ 컴퓨터를 이용하여, 영상으로부터 의미있는 정보를 추출하고,
- 이를 효과적으로 사용하는 방법을 연구
. 例) 이상 징후 검출, 장애물 3차원 위치, 인공 시각 구현 등
ㅇ 결국, 컴퓨터를 사용하여 인간의 시각을 모방하는 것을 목표로 하며,
- 이에는 학습을 하고, 시각적 입력을 기반으로 추론을 하며, 행동을 취하는 것이 포함됨
. (쉽게, 인간의 시각 및 그와 관련된 학습 능력을 흉내내는 것)
- 특히, 이 분야는 인공지능(AI)의 한 분야로서 적용됨
ㅇ 컴퓨터 비전용 오픈소스 : OpenCV (Open Source Computer Vision Library)