박두현의 컴퓨터 이론들 - 영상처리 : 영상처리의 개념

안녕하세요. 박두현 입니다.

오늘은 영상처리 개념에 대해서 좀 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

이전까지는 영상처리를 하기 위한 영상 입력을 받는 단계 였습니다. 이제는 영상처리에 대한 이야기를 할까 해요.

1. 영상처리의 개념

개념이라는 것은 참 중요한데요. 한국말로 직역해 버리면서 좀 애매한 것들이 있는데 Concept 가 아닌 Definition 이 맞겠네요.

어떠한 것에 대해서 정의를 내리는 것이 참 중요하다고 배웠습니다.

알고리즘 수업시간에 교수님께서 '알고리즘' 과 '로직' 의 개념을 동일하게 생각하는 개발자가 매우 많다고 했던 적이 있습니다.

저도 이래저래 물어보니 학생이 아닌 현업에 있는 사람도 분명히 로직에 해당하는걸 알고리즘이라고 말하는 사람이 많다네요.

영상처리에 대해서 이 이야기를 먼저 하는 것은 바로 정의를 정확히 하고 넘어가고자 합니다.

사실 저도 잘 모릅니다. 순전히 김모 선배의 주제선정으로 글을 쓰고 있어서요... 하지만 배운데로 한번 풀어보도록 하겠습니다.

영상처리란?

- 영상을 높은 질의 영상으로 변환 (Image Enhancement)

- 변질된 영상을 복원 (Image Restoration)

- 영상내의 특징을 추출, 사용 (Image Understanding)

- 영상의 일부분으로부터 새로운 영상을 생성 (New Image Creation)

- 영상 압축 (Image Abstraction / Compression)

네, 입력받은 영상을 가지고 위와 같은 처리들을 행하는 것을 영상처리(Image Processing)이라고 합니다.

2. 영상 강화 (Image Enhancement)

영상강화는 부가적인 부분 또는 영상 출력을 위해 영상의 두드러진 특징을 더욱 두드러지게 강조하는 것 입니다.

관련기술

- Contrast / Edge enhancement

- Histogram equalization

- Noise filtering

- Smoothing

이 기술은 위성사진을 처리하는데 대표적으로 활용된다고 합니다.

[그림2-1. 영상강화 결과]

3. 영상 복원 (Image Restoration)

영상복원은 잡음을 제거하거나 알려지지 않은 영상의 손상 부분을 최소화 시키거나 제거하는 기술을 말합니다.

관련기술

- Deblurring

- Noise filtering

- Correction of geometric distorion

- Inverse filtering

- Least mean square filtering

이 기술을 가장 많이 활용하는 분야가 바로 영화 복원 입니다.

예를 들면 오래된 태권 V 원본 비디오의 잡음 등을 제거하는 것을 말합니다. (실제로 활용한 대표적인 예는 태권 V 디지털 버전)

[그림3-1. 영상복원 결과]

4. 영상 인식 (Image Recognition / Understanding)

이것은 영상 내에 포함된 의미를 해석하고 인지하는 기술을 말합니다.

관련기술

- Boundary descriptor

- Regional descriptor

- Relational descriptor

     [그림4-1. 의미해석]

[그림4-2. 과일 선별기 예]

[그림4.3. 과일 선별기 영상인식 처리순서 예]

이 기술은 주로 다른 인식 알고리즘과 결합해서 객체 인식이나 문자 인식등에 활용하게 됩니다.

목표추적(Target tracking) 기술도 이 과정을 먼저 거쳐야 가능한 것 입니다.

5. 영상 압축 (Image Compression)

이것은 영상의 데이터 양을 축소하는 것을 말 합니다.

관련기술
- Error-free coding (lossless coding)

- Lossy compression

- Image compression standard (JPEG, H.261, H.263, MPEG-1,2,4,7, etc...)

이 기술은 주로 영상자료전송 분야나 자료 저장 분야에서 활용 합니다.

물리적인 전송속도나 저장용량 한계를 압축을 통해서 해결할 수 있습니다.

6. 마치면서...

오늘은 영상처리 개념에 대해서 알아보았습니다.

알고리즘의 종류까지 한번에 다 하고 싶지만 양이 많네요. 다음에 이어서 또 하도록 하겠습니다.