1. 영상 처리 용어
ㅇ 이미지 (Image) : 물체나 장면을 시각적으로 나타낸 형태
- 디지털 이미지는, 2차원 배열 형태의 픽셀들의 집합으로 구성됨
ㅇ 픽셀 (Pixel) : 디지털 이미지의 최소 단위
- 이미지는 픽셀들의 집합으로 표현됨
ㅇ 그레이스케일 이미지 (Grayscale Image) : 색상이 없이 명암도를 갖는 흑백으로 표현
- 통상, 0(검은색) ~ 255(흰색) 값을 가짐
ㅇ 히스토그램 (Histogram) : 이미지 내 픽셀 밝기 값의 분포를 나타내는 그래프
ㅇ 비트 깊이 (Bit depth), Color Depth (색 깊이) : 각 픽셀이 표현할 수 있는 색상 정보의 양
- 비트 깊이가 높을수록 더 많은 색상 표현 가능
ㅇ 해상도 (Resolution), 화면 해상도 (Display Resolution, Screen Resolution)
- 영상을 구성하는 픽셀의 밀도로써, 통상, (가로 x 세로) 픽셀 수로 표시됨
ㅇ 영상 프레임률 (Frame Rate) : 영상에서 초당 보여지는 이미지(프레임)의 수
- 높은 프레임 레이트는 더 부드러운 영상을 제공
ㅇ 이진화 (Thresholding) : 이미지를 흑백으로 변환하는 과정
- 픽셀 값이 특정 임계값 이상이면 흰색(1), 그 이하이면 검은색(0)
- 객체 분리 등에 유용
ㅇ 영상 분할 (Segmentation[) : 이미지를 여러 하위 영역으로 나누는 과정
- 각 영역은 유사한 속성을 가진 픽셀들의 집합
- 물체 인식 및 추적에 사용
ㅇ 노이즈 (Noise) : 이미지를 손상시키는 무작위 신호
- 이미지 품질을 저하시키는 주요 원인 중 하나
ㅇ 이미지 필터링 (Filtering) : 이미지를 변환하여 노이즈 제거, 특정 특징 강조 등을 수행하는 과정
- 저역통과 필터 => 노이즈 저감 (부드럽게 함), 고역통과 필터 => 엣지 강조 (디테일 강조)
. 평균 필터 : 주변 픽셀의 평균값으로 현재 픽셀의 값을 대체하여 노이즈 제거
. 중앙값 필터 : 주변 픽셀의 중앙값으로 현재 픽셀의 값을 대체하여 펄스 노이즈 제거
ㅇ 컨벌루션 (Convolution) : 마스크(필터)를 이미지에 적용하는 연산 과정
- 주로, 엣지 검출, 블러링(모호화), 샤프닝(선명화) 등에 사용
ㅇ 엣지 검출, 경계선 추출 (Edge Detection) : 이미지에서 물체의 경계를 식별하는 기법
- 소벨 필터(Sobel), 캐니 엣지(Canny Edge) 등
ㅇ 블러링 (Blurring) : 이미지의 디테일을 흐리게 만드는 기법
- 노이즈를 줄이거나 평활화하는 데 사용
- 평균 필터(Average Filter), 가우시안 필터(Gaussian Filter) 등
ㅇ 샤프닝 (Sharpening)
- 이미지의 선명도를 높여 디테일을 더욱 또렷하게 만드는 처리
ㅇ 변환 (Transformation) : 이미지를 다른 공간으로 변환하여 특정 작업을 수행
- 푸리에 변환, 웨이블릿 변환 등
- 푸리에 변환 (Fourier Transform) : 공간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 방법
. 이미지의 주파수 성분을 분석하는 데 사용
ㅇ 형태학적 처리, 모폴로지 연산 (Morphological Operation) : 이미지의 형태적학적 특성을 분석
- 형태적학적 특성(shape, size, connectivity 등)을 기반으로 이미지를 분석하고 변형하는 기법
- 노이즈 제거, 객체 분리, 경계선 추출 등 다양한 목적으로 활용
. 팽창(객체 확대)과 침식(객체 축소)이 대표적
- 주로, 이진화된 이미지에서 객체의 모양을 수정하거나 강조하는 데 사용
ㅇ ROI (Region of Interest) : 관심 영역
- 처리 및 분석의 대상이 되는 이미지의 특정 부분
ㅇ 호모그래피 (Homography)
- 원근 투영된 2차원 영상의 특정 평면을, 정면에서 바라본 평면으로 변환하는 것
- 3차원 공간 상의 평면을, 서로 다른 시점에서 바라봤을 때, 획득되는 영상 사이의 변환 관계