영상처리 - 모폴로지 및 다해상도-기하변환 및 컬러처리

모폴로지(Mopholgy)

• 열기와 닫기
• 침식과 팽창 연산
  • 침식이 되면, 밝은 부분이 줄어든다
  • 팽창이 되면, 어두운 부분이 줄어든다
• 이진모폴로지(이진영상)
  • 침식 : 스파이크 잡음이나 끊어진 에지같은 작은 크기의 물체를 제거
    • f영상과 S라는 구조요소가 있을 때, S 구조를 만족하는 것만 1 나머지 0
  • 팽창 : 영상 내의 밝은 영역을 확장
    • f영상과 S라는 구조요소가 있을 때, S 구조를 f영상에서 1인 것에 다 적용
  • 열림 : 한 화소 크그의 파편 같은 잡음을 제거(물체의 외곽선이 부드러워짐)
    • 침식 후 팽창
  • 닫힘 : 한 화소 크기의 틈새를 메움
    • 팽창 후 침식
  • 형태학적 그라디언트 : 팽창과 침식의 차이를 계산하여 객체의 윤곽선을 찾는 방법
• 명암모폴로지(회색영상)

동차 좌표

• x^ = (y,x,1)
• (3,5) -> (3,5,1), (6,10,2), ...

영상에 적용

• 전방 변환은 심한 에일리어싱 현상
• 후방 변환을 이용한 안티 에일리어싱
• 에일리어싱 : 디지털 샘플링에서 샘플링 주파수가 원본 신호의 최대 주파수의 2배 보다 낮은 경우, 인접한 스펙트럼이 겹쳐서 출력이 왜곡되는 현상
• 보간에 의한 안티 에일리어싱
  • 실수 좌표를 반올림하여 정수로 변환하는 과정에서 에일리어싱 발생
  • 주위 화소 값을 이용한 보간으로 안티 에일리어싱

보간법

• 최근방 이웃 보간법
  • 가장 가까운 화소값 사용 -> 계산이 빠름, but 경계선이 망가지며 해상도 낮음
• 양선형 보간법
  • 인접한 4개 화소의 화소값과 거리비를 사용하여 결정
• 3차 보간법
  • 실수 좌표를 둘러싸고 있는 16개의 픽셀 값에 3차 함수를 이용한 가중치를 부여하여 결과 영상 픽셀의 값 계산
• 스플라인 보간법
• 란쵸스 보간법

다해상도

• 영상에서는  물체가 영상 전체를 덮을 정도로 크게 나타나거나 아주 작게 나타날 수 있음
• 영상 피라미드 : 다양한 영상 크기에 상관없이 물체를 안정적으로 처리하기 위한 방법
  • 업샘플링 : 해상도를 늘리는 영상처리 연산
  • 다운샘플링 : 해상도를 줄이는 연산

컬러처리

• 전자기파
  • 주파수, 파장
  • 가시광선의 파장: 390nm - 720nm
• 색상 : 우세주파수의 색
• 명도 : 파형 아래의 면적
• 채도 : Ed - Ew
  
  • 채도 증가 : Ed 증가 또는 Ew 감소
  • Ew 감소 : 명도 저하, 색상 인식이 어려움

눈의 구조

• 홍채 : 빛의 양을 조절
• 수정체 : 초점거리 조절
• 막대세포 : 명암인식, 어두운 환경에 반응
• 원추세포 : 색상인식, 밝은 환경에 반응

컬러 매칭

• 580nm 황색 = 적색 광원(0.25) + 녹색광원(0.13) + 청색광원(0.0)
• 500nm 근처에서 적색광원은 음의 값

CIE 컬러 모델

• 가상의 삼원색, 수학적으로 유도, 모두 양의 함수
• Y = 명도 X, Z가 색을 결정
• x+v+z =1이 되도록 x, v, z를 설정
• x,y가 결정되면 z는 자동 결정

CMYK 컬러 모델

• 장점
  • 잉크 건조시간, 잉크 비용
  • 정밀한 회색농도를 표현

HSV 컬러 모델

• RGB 모델의 단점
  • 직관적이지 않음.