이미지 처리(Image Processing)란?

이미지 처리(Image Processing)란?

아날로그 이미지 처리

아날로그 이미지 처리는 사진 촬영 시 필름에 다양한 화학 처리를 하거나 카메라로 촬영한 이미지를 변경 및 편집하기 위해 물리적 필터를 사용하는 등 물리적 수단을 이용해 이미지를 조작하거나 편집.

디지털 이미지처리

컴퓨터가 디지털 이미지를 처리하는데 수학적 알고리즘과 계산 기술에 의존함. 이러한 기술에는 이미지 향상(Image upscaling), 이미지 복원(Image restoration), 특징 추출(feature extraction)등이 있음,

디지털 이미지 처리의 메커니즘을 살펴보면 모든 이미지의 구성요소인 픽셀의 역할을 이해하는것이 중요함.

각 픽셀은 색상과 강도에 대한 정보를 담고 있습니다. 이미지 처리 알고리즘은 이러한 픽셀에서 작동하여 이미지에서 중요한 정보를 향상 변환 또는 추출 할 수 있게 해줌.

이미지 처리 단계

1. 이미지 획득: (이미지에 품질을 보존하면서 디지털 시그널로 변환하는게 중요, 여러 문제를 줄일려면 노이즈, 왜곡 빛의 변환등 처리 기술)
2. 이미지 개선: (Image enhancement)단계에서는 이미지의 품질을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다. (노이즈 제거, 명암 조절, 색상 보정) 등의 작업을 포함 (histogram equalized , 샤프닝)
3. 이미지 분석: 이미지의 유용한 정보를 추출함 이는 특징 추출, 패턴 인식, 객체 감지 등의 작업을 포함함 이 단계의 목표는 이미지에 의미 잇는 데이터를 얻는 것 입니다. 이를 위해 엣지 검출 코너 검출 텍스처 분석등의 기술이 사용 됨
4. 이미지 해석 및 이해.

이미지 분석 단계에서는 이미지 분석 단계에서 얻은 데이터를 이용하여 이미지를 해석하고 이해합니다. 이는 이미지 분류(image classification), 이미지 검색(image retrieval), 이미지 인식(image recognition) 등의 작업을 포함함. 이 단계에서 목표는 이미지에서 얻은 데이터를 의미 있는 방식으로 사용하는 것. 이를 위해 패턴 매칭(pattern matching), 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL) 등의 기술이 사용 됨.

컴퓨터 비전이란?

이미지 처리와 컴퓨터 비전

이미지 처리와 컴퓨터 비전은 공통점이 많지만 목적과 접근 방식에서 중요한 차이점이 있습니다. 두 분야 모두 디지털 이미지를 사용하여 우리가 세상을 이해하는 방식을 확장하고 변형하는데 초점을 맞추고 있지만 추구하는 목표와 사용하는 기술은 다릅니다.

이미지 처리는 주로 디지털 이미지 향상, 변형, 복원 등에 중점을 둡니다. 반면 컴퓨터 비전은 이미지 처리에서 생성된 이미지를 분석하고 해석하는데 초점을 맞춥니다. 그래서 컴퓨터 비전은 더 높은 수준의 이해를 필요로 하며, 객체 인식, 패턴 분석, 이미지 분류 등의 작업에 포함됨.

컴퓨터 비전의 목표는 디지털 이미지를 통해 우리가 세상을 인식하고 이해하는 방식을 모방하고, 이미지로부터 의미 있는 정보를 추출하는 것.

컴퓨터 비전의 정의.

시각 기계의 과학 및 기술입니다. 좀 더 구체적으로 이미지에서 정보를 추출하는 인공 시스템의 이론과 관련이 있습니다. 이미지 데이터는 비디오 시퀀스, 여러 카메라의 뷰 또는 의료용 스캐너의 다차원 데이터 등 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 인간의 비전은 비슷한 목표를 공유하지만 프로세스에서는 큰 차이가 있습니다. 인간은 수년간 신경 훈련 개발이 필요한 작업인 물체를 쉽게 인식하고 장면의 깊이를 인식합니다.

낮은 수준 비전 작업

• 노이즈 제거
• 대비 향상
• 채도 항샹
• 엣지 검출

중간 수준 비전 작업

• 이미지 영역 분할
• 이미지 객체로 분할
• 이미지 광학 흐름 추정

높은 수준 비전 작업

• 객체 인식
• 장면 재구성
• 이미지 학습 및 추론

이러한 기술의 초석은 이미지에서 가장자리, 모서리 또는 텍스처와 같은 고유한 속성을 추출하는 특징 추출입니다.