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Top-Hat, Bottom-Hat : 특정 관심 물체를 추출하기 위해 사용하는 것으로 알아두자. 열림, 닫힘 연산을 사용한다. Top – hat: 원래 영상에 대해서 오프닝한 영상을 다시 원래 영상에 뺀 것을 의미한다. Bottom-hat: 원래 영상에 대해서 밝은 배경의 어두운 개체 – 밝은 배경에서 어두운 객체를 뽑아내 실제로 어떻게 적용되는지 확인해보고 이러는 곳에 이런 변환을 사용하는구나! 열림 – 밝기 감소 – 원래 객체 크기 유지 침식 – 밝기 제거 – 원래 객체 크기 유지하지 않는다. 팽창 – 이진화를 잘 하기위해서 전처리 연산으로 top hat으로 사용했다. 배경이 균일하지 않는다. 비 균일한 배경을 먼저 균일하게 만들어주는 전처리를 사용하자. Top - hat연산 성공적 이진화를 위해 ..
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이번 시간에는 팽창연산에 대해서 정리해보는 시간을 가지겠다. 팽창 연산은 합칩합과 같다. OR연산이라고 보면 된다. 그렇기 때문에 모두 불일치 하면 0을 리턴하고, 하나라도 일치하면 1을 리턴한다. OR연산과 같다. 교환 법칙, 결합법칙이 가능하다. 그렇기 때문에 다양한 연산이 가능하다. 돌출 부분을 다 제거하고 나온 영상만 다시 영상의 외각선 부분을 부드럽게 한다. 형태소보다 큰 크기의 밝은 객체는 제거하기 힘들다. 작은 구멍을 채워서 채움 연산이라고도 말한다. 닫힘은 형태소가 바깥에서 돈다? 형태소보다 작은 크기의 어두운 객체를 제거한다. 열림과 닫힘 영상을 연달아서 해보자. 열림에서는 형태소를 안쪽에 댄다. 닫힘은 형태소가 바깥으로 돈다. 결국 열림이나 닫힘이나, 열림 연산은 A의 부분집합이 된다...
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주변 영역에 픽셀을 보고 진행하는 공간 기반 영역 처리에 관한 부분을 공부했다. 이번에는 물체의 형태에 기반으로 영상을 처리하는 기법을 배울 것이다. 1. 모폴로지란? 모폴로지는 물체의 형태에 기반으로 영상을 처리하는 것을 의미한다. (모폴로지는 수학적 계산이라는 뜻을 가지고 있다) 영상의 형태를 분석하고 처리하는 기법이다. 이미 알고있는 물체의 기하학적 형태 정보를 반영하여 영상 내에서 원하는 부분만 추출하는 것이다. 이전에는 픽셀을 기반으로 노이즈를 없애는 방법을 배웠지만, 이번에는 형태에 관점을 맞추어 노이즈로 간주해서 없앤다. 영상내에는 다양한 물체들이 혼합되어 있으며 관심을 가지지 않는 나머지 물체는 노이즈 성분으로 처리한다. * 이전까지는 픽셀을 기반으로 노이즈를 없애는 방법을 배웠지만, 이번..
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이번 시간에는 공간 필터링에서 고주파 통과 필터중에서도 선명화 처리를 배우는 시간을 가졌다. 1. 라플라시안 선명화 처리 과정 라플라시안을 이용해서 선명화 처리를 하는 것이다. 원래 영상 이미지에 라플라시안 연산자를 돌리면 엣지에 해당되는 고주파 영역만 해당이 되지만, 이 영역에서 원래 영상을 더해주면 고주파 영역이 좀 더 선명하게 보인다. 이 과정을 선명화 처리 방법이라고 한다. 불연속점(갑자기 튀는 부분)을 강화시키는 것이다. fs(sharping) (x, y) 라플라시안 마스크? 기억해보자 3x3이면, 결국은 원래 영상에 라플라시안 마스크를 씌워서 컨볼루션을 씌운 영상을 원본 영상과 서로 결합시킨다. 가운데있는 계수가 양수면 더해주고, 마스크의 가운데 계수가 음수이면 빼준다. 수식을 보면 원본 영상..
영상 처리에 대한 글을 쓰게 된 배경은 이번 학기에 영상 처리라는 강의를 들으면서 공부한 내용을 따로 정리하기 위해서 쓰는 글이다. 필력이 좋지는 않지만 이해하면서 읽어주시면 감사하겠습니다 : ) 컴퓨터 비전과 영상처리라는 말을 들으면 어떤 생각이 나는가? 비전은 영어로 Vision, 시력, 눈, 시야라는 뜻을 가지고 있다. 그렇다면 컴퓨터의 시력? 눈? 이라고 생각할 수 있다. 그리고 영상처리는 말그대로 영상을 어떤 과정을 통해 처리하는 듯한 느낌이 든다. 이제부터 본격적으로 컴퓨터 비전(computer vision)과 영상처리(image processing)이 무엇인지 확인해보자. 인간의 오감중에서는 시각은 가장 강력한 인지 기능이라고 볼 수 있다. 이러한 시각이라는 감각을 컴퓨터를 통해 사용할 수 ..
