Image Processing, Digital Image Processing   영상 처리, 디지털 영상 처리

(2024-12-23)

Vision Recognition, 영상 인식, Computer Vision, 컴퓨터 비전, 머신 비전


1. 디지털 영상 처리 (Digital Image Processing)디지털 영상의 성질을 변화시키는 프로세스 (취득,가공,처리,해석 등)


2. 디지털 영상처리 구분

  ㅇ 기술 구분
     - 영상 변환  :  영상의 개선,압축,해석을 용이하게 함     ☞ 영상 변환 (Image Transform) 참조
        . 영상 정보공간 영역이 아닌 다른 영역(주파수영역 등)으로 변환시켜,
        . 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 압축영상 부호화 참조

  ㅇ 단계 구분
     - 영상의 획득 (Image Acquisition)                          ☞ CCD 이미지 센서, 결상 등 참조
        . CCD 센서이미지를 디지털화
     - 컴퓨터 처리에 적합한 형태로 변환 및 표현 
        . 샘플링/양자화 등으로 컴퓨터에 적합한 형태(디지털화)로 변환 
     - 전처리 (Image Filtering and Enhancement)
        . 필터링 및 기본 개선 작업 수행
     - 영상 복원 및 개선 (Image Restoration)
        . 손상된 영상의 복구와 시각적 품질 향상
     - 영상 압축 (Compression)                                               ☞ 영상 부호화 참조
        . 영상 데이터 저장 및 전송 효율화
     - 형태학적 처리 (Morphological Processing)
        . 형태적학적 특성(shape, size, connectivity 등)을 기반으로 이미지를 분석,변형하는 기법
     - 특징 추출 (Feature Extraction) 및 영상 분할 (Segmentation)
        . 개체의 경계 추출 및 분류
     - 개별 영상 개체인식 (Object Recognition) 
        . 개체의 의미와 속성 파악

  ㅇ 수준 구분
     - 저수준 영상처리  :  영상 획득, 포멧에 맞게 저장, 단순 처리, 특징 추출 등
     - 중수준 영상처리  :  영상 분할영상 분류(심볼 매핑)
     - 고수준 영상처리  :  영상 해석 및 인지, 위치 관계의 이해,예측,결정,학습 등

  ㅇ 처리 구분
     - 필터링  :  공간/주파수 영역에서 노이즈 제거 및 개선
        . 공간영역 필터링공간주파수 참조
        . 주파수영역 필터링시간주파수, 푸리에변환 참조 
     - 영상 분할  :  특정 객체와 배경을 분리
     - 영상 분류 및 분석  :  속성 및 유형 분류
     - 영상 객체 검출  :  특정 개체의 위치와 존재 유무 탐지
     - 영상 압축  :  효율적 저장과 전송연산 구분
     - 화소 단위 연산  :  각 화소(픽셀)에 개별적으로 적용
     - 영역 단위 연산  :  화소이웃 관계를 고려
     - 기하학적 변환  :  화소공간적 위치의 재배치              ☞ 기하 변환 참조
        . (영상의 모양,크기,위치 변환)


3. 컴퓨터 비전 (Computer Vision)컴퓨터를 이용하여, 영상을 분석하여 의미 있는 정보를 추출하고 활용
     - 例) 이상 징후 검출, 장애3차원 위치, 인공 시각 구현 등 

  ㅇ 목표  :  인간의 시각적 능력(학습, 추론, 행동)을 모방
     - 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)
     - 객체 검출, 특징 매칭, 영상 필터링, 실시간 추적 등
     - C++, Python, Java 등 다양한 언어 지원

디지털 영상처리
1. 영상 처리   2. 영상 처리 용어   3. 픽셀   4. 질감   5. 그레이 스케일   6. 영상 개선   7. 영상 변환   8. 기하 변환   9. 영상 분할   10. OpenCV  

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     [정보통신기술용어해설]       편집·운영 ( 차재복, 건강 문제로 휴식중 )
[디지털 영상처리]1. 영상 처리   2. 영상 처리 용어   3. 픽셀   4. 질감   5. 그레이 스케일   6. 영상 개선   7. 영상 변환   8. 기하 변환   9. 영상 분할   10. OpenCV  

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