Digital Image Processing 이란 무엇일까? (디지털 이미지 처리)

Digital Image는 2차원 함수 f(x,y)로 정의될 수 있다. 

 x와 y는 공간 평면 상의 좌표이고,  f의 진폭(amplitude)은 이미지의 어떤 좌표 x, y의 intensity(감도) 또는 gray-level (회색도)로 불린다. 

x, y, intensity values of f는 모두 유한한 수이다. (finite number, discrete quantities)

 

Digital Image는 위치와 값을 가지는 요소들로 구성된다.

그 요소들을 picture elements,image elements, pels, pixels 라고 부른다.

 

이미지/영상은 기본적으로 전자기 스펙트럼 (EM Spectrum; Electro-Magnetic Spectrum)에 기반하여 영상의 픽셀값이 정해진다. Imaging Machines는 EM 스펙트럼의 전범위를 다루는 기기들이라고 할 수 있다.

 

Gamma rays  ~  X-rays  ~  Ultraviolet  ~  Visual  ~  Infrared  ~  Microwaves  ~  Radio waves
     감마선        ~   X-선    ~      자외선     ~가시광선~  적외선     ~   마이크로파    ~  전파

 (방사 형태 파장(m), 주파수(Hz), 전자 볼트(V), 줄(J) 등으로 척도 환산 가능하다.)

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디지털 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 명확한 경계는 없다.

 * Computer Vision은 실제 사람의 시각능력을 모방하기 위한 모든 처리

 

가장 유용한 Digital Image Processing / Vision의 패러다임으로는 아래처럼 3가지로 분류할 수 있다.

 

Low-Level  (Image Processing)

 - Input과 Output이 모두 이미지인 처리레벨을 Low-Level로 분류한다.

 - reduce noise, Contrast Enhancement, and Image Sharpening 등이 Low-Level의 처리에 포함된다.

 

Mid-Level   (Image Analysis)

  - Input은 이미지지만, Output은 이미지에서 추출된 특성들인 경우 Mid-Level로 분류한다. 

  - 이미지 특성들에는 edges, contours, and identity of individual objects 등이 될 수 있다.

 

High-Level   (Image Understanding)

  - 이미지 Input을 넣었을 때, 실제 사람의 수준으로 이미지인식(결정)을 하는 경우 High-Level로 분류한다.

  - Image Description, Image Localization, Image Classification(Recognition) 등이 이 단계에 속한다.

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Digital Image의 발전 초기에는 신문 분야에서 활발히 활용되었다. 신문에 높은 해상도와 점점 더 많은 tone을 구현해가면서 발달되었다. 그러면서, 가장 중요한 발전의 계기는 (당연히) 컴퓨터의 발전이다. 컴퓨터의 메모리와 처리와 관련된 기술들이 점점 발달하면서 디지털 이미지의 발전에도 큰 영향을 끼쳤다. 

 

활용 분야

감마선 - 핵 의학, 천문학 관측 (CT 촬영)

X선 - 의학적 진찰에 활용(혈관 등 X-ray 촬영)

자외선 - 석판 인쇄, 현미경, 레이저, 생물학적 이미지, 천문학적 관측 등

가시광선, 적외선 (같이 자주 활용됨) - 천문학, 원격 탐사 / 적외선 : 라이다Lidar - 자율주행 자동차, 주변 환경에 대한 포인트 클라우드 생성 / 가시광선 : 광학 현미경, 품질 검사, 자동차 번호판 인식 

마이크로파 - 레이더, 레이다(Radar) : 물체와의 거리, 각도, 방향, 속도 등을 감지 (Lidar보다 주변 노이즈에도 강함)

전파 - (MRI 촬영)

 

* acoustic imaging(음향 이미지) -  지질학 (mineral, oil exploration), 초음파사진

* electron microscopy(전자 현미경)

* synthetic imaging - fractals, 3D 이미지