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디지털 영상처리 (1).pptx
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디지털 영상

빛의 밝기와 색으로 표현된 디지털 영상은 인간의 눈에서 인식하여 그 내용을 파악합니다.
따라서 디지털 영상을 이해하려면, 먼저 빛과 색, 눈의 구조를 알아야 합니다.

가시광선

인간이 볼 수 있는 빛의 영역
인간은 가시광선으로 색을 인식
파장의 길이에 따라 성질이 변화하여 각각의 색상이 나타남
빨간색에서 보라색으로 갈수록 파장이 짧아짐

눈의 구조

각막 : 광선의 초기 초점 형성
홍채 : 들어오는 빛의 양 조절
수정체 : 상을 망막에 맺게 하는 볼록 렌즈 역할
망막 : 영상을 감지하는 기관, 간상체와 원추체라는 시세포가 분포.
간상세포 : 빛의 밝기에 민감하지만 색을 잘 구분 못함.
원추 세포 : 세 종류의 시색소가 에 따라 서로 다르게 반응.
황반 : 망막에서 가장 깊이 들어간 곳에 있음


사물을 인식하는 경로

1. 빛이 사물을 비춤
2. 빛이 사물의 표면에 굴절되어 반사됨
3. 반사된 빛은 우리 눈의 망막에 전달되어 상을 맺음
4. 간상세포가 밝기 정보, 원추세포가 색상 정보를 시신경으로 보냄
5. 시신경에서 전달된 정보는 중추신경을 흥분시킴
6. 대뇌에서는 이것을 식별하여 어떤 디지털 영상인지 인식

이 과정에서 망막에 간상세포의 수가 원추세포의 수보다 훨씬 많아짐
이는 우리 눈이 색상보다 밝기에 더 민감하기 때문
밝기에 더 민감하다는 사실은 영상처리에 중요한 정보



컬러 디지털 영상


색상 : 가시광선의 여러 파장으로 우리 눈에 비춰진 색의 느낌
채도 : 흰색이 섞이지 않은 것으로 색의 순수성을 뜻함
명도 : 색의 밝고 어두운 정도


흑백 디지털 영상

그레이 레벨 영상 : 명도 만으로 색상을 인식
이진 영상 : 흰색과 검정색으로 이루어진 영상


대비

디지털 영상에서 명도의 관계를 나타내는 것
가장 어두운 영역부터 가장 밝은 영역까지의 범위를 나타냄
대비 구하는 공식

I(max)와 I(min)은 디지털 영상에서 명도의 최대값과 최소값을 나타냄
인간의 지각 작용이 단순한 명도보다는 명도의 대비에 더 민감하므로 
대비가 디지털 영상처리에 유용하게 사용됨


컬러모델

하나의 색과 다른 색 간의 관계를 표현하는 방법

RGB

RED, GREEN, BLUE 세 가지 색상 값을 이용해
다른 색을 표시하는 것으로 색상 영역 전체를 정육면체로 나타냄.

CMY

CMY 컬러모델은 청록색, 자홍색, 노랑색을 기본 색으로 사용
CMY RGB와 정반대 공간에 위치함

HSI

색상, 채도, 명도를 나타냄

YCrCb

컬러 정보에서 명도를 분리  Y 기호화한 
푸른색 정보와 붉은색 정보를 Cr Cb 기호화함.
명도에 더 민감한 인간 눈을 감안해 YCrCb 컬러 모델 개발


디지털 데이터 장점

- 0 1의 조합으로 표현하므로 쉽게 가공하고 편집 가능.
- 신호가 명확하여 잡음에 강함, 고화질을 제공
- 디지털 기술의 발전으로 영상처리 시스템의 소형화, 저가격화 가능.
- 멀티미디어 처리는 물론 다양한 기능 및 서비스도 가능.

 

표본화 단계

연속된 신호 파형에서 일정한 시간 간격으로 값을 취해 불연속적인 신호로 변환하는 것
표본 : 표본화된 파형의 높이 값
주기 : 일정한 시간 간격
표본화 주기가 짧으면 아날로그와 비슷해짐 -> 데이터양 증가 -> 전송 저장 어려움
긴 표본화 주기를 사용하여 데이터양 줄이면 해결 가능 -> 아날로그 신호와 유사성 떨어지고, 복원 불가.

표본화 정리

표본화 정리는 원래의 아날로그 신호로 복원해 주는 최대 표본화 주기를 알려줌.
표본화 정리에서는 아날로그 신호에 있는 최대 주파수의 두 배 이상으로 표본화하면
원래의 아날로그 신호로 복원할 수 있어 정보 손실 없이도 재생 가능

양자화 단계

표본 값을 디지털 장치나 컴퓨터에서 표현할 수 있는 근사 값으로 변환하는 과정
표본화 과정에서 얻은 표본 값을 그대로 이진 데이터로 표현하는 것은 비효율적.
표본값이 컴퓨터에서 처리할 수 없는 길이가 아주 긴 이진 비트라면 오히려 그 값은 무의미.
양자화 비트 수는 표본 값을 정밀하게 표현하는 데 사용하는 비트 수를 말한다.

부호화 단계

부호화된 표본 값을 디지털 정보로 표현.
이진수로 값을 표현하는 것.
디지털 영상은 데이터의 양이 매우 많으므로, 십진수를 바로 이진수로 변환하는 방법은 비효율적
보통 압축 부호화를 수행하여 십진수를 이진수로 변환

아날로그 신호의 복원 과정

영상을 출력하려면 디지털 -> 아날로그 신호로 변환 필요
디지털 신호가 디지털화 과정에서 표본화 정리를 만족했다면 아날로그 신호로 복원 가능
아날로그 신호 복원 과정 복호화, 아날로그화, 평탄화 과정으로 구성

디지털 신호의 아날로그화

1. 이진수로 부호화된 신호를 복호화해서 양자화된 표본 값으로 표현
2. 불연속 값을 연속적인 아날로그 신호로 변환.
3. 평탄화 신호를 저역 통과 필터에 통과시켜 고주파 부분을 제거하여 
   부드러운 곡선의 아날로그 파형으로 다시 복원하는 과정.


아날로그 영상 

연속 색조 영상이라고함.
다양한 명암과 색이 혼합되어 원래의 영상을 정확히 재현 가능.

디지털 영상

아날로그 영상을 디지털화하는 과정에서 얻을 수 있음
디지털화하는 과정도 표본화, 양자화, 부호화로 구성됨

2차원 영상 신호에서 표본화

아날로그 영상에서 공간적, 시간적으로 연속되는 
밝기 강도의 주사선을 따라 
이산적인 점을 추출하는 것
아날로그 영상의 연속적인 명도를 별개의 이산적인 점으로 분리한다.
표본화로 생성한 이산적인 점이 디지털 영상을 구성하는 최소 단위 (화소, 픽셀, )

표본 주기가 짧으면 원래의 아날로그 영상만큼 화질이 좋으나, 디지털 데이터의 양은 많아짐.
표본 주기가 길면 디지털 영상의 데이터 수는 작지만 원래의 아날로그 영상에 비해 화질은 현저히 떨어짐

2차원 영상 신호에서 양자화

표본화된  화소의 밝기나 색을 정해진 몇 단계의 값으로 근사화시키는 과정
 화소의 밝기나 색이 숫자로 표현되어 화소에 양자화된 표본 값이 생기게 된다

2차원 영상 신호에서 부호화

1차원 신호에서와 마찬가지로 부호화는 양자화된 화소의 밝기나 색 데이터를 이진수로 표현하는 과정
디지털 영상의 데이터양은 일반 디지털 데이터와 비교해서 굉장히 많으므로,
단순히 이진수로 변환하지 말고 압축 부호화를 수행한다.


해상도

아날로그 영상 요소를 분해하여 디지털로 영상화해 주는 능력
디지털 영상의 품질을 결정하는 데 사용하는 요소

공간 해상도

디지털 영상이 몇 개의 화소로 구성 되었는지를 나타냄

밝기 해상도

디지털 영상 화소의 밝기나 색 값이 얼마나 정확하게 원 영상의 명암을 표현할 수 있는지를 나타냄



디지털 영상의 종류

이진 영상

디지털 영상 화소 값이 두 개만 있는 영상이다.
일반 영상에서 양자화 비트 수를 1로 하여 양자화를 수행해서 얻는다.
처리속도가 빠르다. 경계 구분이 정확하지 않는 영상에서 영상 정보가 손실될 수 있다.

그레이 레벨 영상

이진 영상보다는 더 밝음,
 화소의 밝기가 여러 단계로 흑백사진이 이에 해당.
디지털 영상처리는 기본적으로 그레이 레벨 영상으로 처리함

컬러 영상

실제로 눈에 보이는 모습과 비슷하게 밝기와 색상을 표현하는 영상
빛의 삼원색을 이용하여 모든 색을 표현할 수 있다는 사실이 알려지면서 등장
각 색의 상호작용이 너무 커서 영상을 처리하는 데 어려움이 있음

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