디지털 이미지 처리의 일반적인 방법

디지털 처리에 일반적으로 사용되는 방법에는 이미지 변환, 이미지 코딩 및 압축, 이미지 향상 및 복원, 이미지 분할 등이 있습니다.

1. 이미지 변환:

이미지 배열이 상대적으로 크기 때문에 이미지 처리가 공간 영역에서 직접 수행되면 관련된 계산량이 상대적으로 커집니다. 따라서 우리는 일반적으로 월시 변환, 푸리에 변환, 이산 코사인 변환 및 기타 간접 처리 기술과 같은 다양한 이미지 변환 방법을 사용하여 공간 영역 처리를 변환 영역 처리로 변환합니다. 이는 계산량을 줄일 뿐만 아니라 더 많은 결과를 얻습니다. 효율적인 처리(예: 푸리에 변환은 주파수 영역에서 디지털 필터링을 수행할 수 있음)

2. 이미지 코딩 및 압축:

이미지 코딩 및 압축 기술은 이미지를 설명하는 데이터의 양을 줄여 이미지 전송 및 처리 시간을 절약하고 메모리 용량을 줄일 수 있습니다. 이미지 코딩 압축은 왜곡 없이 이루어질 수 있으며 허용된 왜곡 조건에서 시작할 수도 있습니다. 인코딩은 압축 기술에서 가장 중요한 방법이며, 영상 처리 기술에서 가장 초기이자 비교적 성숙한 기술입니다.

3. 이미지 향상 및 복원:

이미지 향상 및 복원의 목적은 노이즈 제거, 이미지 선명도 향상 등 이미지 품질을 향상시키는 것입니다. 이미지 향상은 이미지 품질 저하의 원인을 고려하지 않고 이미지의 흥미로운 부분을 강조합니다. 예를 들어, 이미지의 고주파수 구성요소를 강화하면 이미지의 개체 윤곽이 선명해지고, 저주파 구성요소를 강화하면 이미지의 노이즈 영향을 줄일 수 있습니다.

이미지 복원을 위해서는 이미지 저하의 원인에 대한 일정한 이해가 필요합니다. 일반적으로 열화 과정을 기반으로 '열화 모델'을 수립한 다음 특정 필터링 방법을 사용하여 복원하거나 재구성해야 합니다. 원본 이미지.

4. 이미지 분할:

이미지 분할은 디지털 이미지 처리의 핵심 기술 중 하나입니다. 이미지 분할은 이미지에서 의미 있는 특징을 추출하는 것입니다. 의미 있는 특징에는 이미지의 가장자리, 영역 등이 포함됩니다. 이는 추가 이미지 인식, 분석 및 이해의 기초입니다. 많은 Edge 추출 및 영역 분할 방법이 개발되었지만 다양한 영상에 보편적으로 적용할 수 있는 효과적인 방법은 없습니다.

디지털 이미지 처리 개요

간단히 말하면 이미지는 2차원 함수 f(x,y)로 생각할 수 있습니다. x,y는 위치를 나타내며, 함수 값은 해당 위치에서 이미지의 회색 값 또는 강도를 나타냅니다. x, y, f가 모두 이산 값인 경우 이미지를 디지털 이미지라고 합니다. 이는 회색 값이 제한된 수로 구성되고 각 회색 값에 특정 위치와 진폭이 있음을 의미합니다. 디지털 이미지 처리란 컴퓨터를 사용하여 이러한 디지털 이미지를 처리한다는 의미입니다.

이미지 처리가 정확히 어디에서 중지되는지, 다른 관련 분야(예: 이미지 분석 또는 컴퓨터 비전)가 시작되는지에 대한 합의가 없습니다. 디지털 이미지 처리의 범위는 입력과 출력이 모두 이미지라는 사양에 따라 정의되는 경우가 있습니다. 이는 인위적인 판단이지만 실제로는 정확하지 않습니다. 예를 들어 이 정의에 따르면 이미지의 평균(출력은 숫자임)을 구하는 것조차 이미지 처리의 범위로 간주할 수 없습니다.

컴퓨터 비전의 목표는 컴퓨터를 사용하여 입력을 이해하고 이에 따라 조치를 취하는 등 인간의 비전을 시뮬레이션하는 것입니다. 이미지 분석 분야는 이미지 처리와 컴퓨터 비전 사이에 있습니다.

이미지 처리에서 컴퓨터 비전까지 연속체에는 명확한 경계가 없습니다. 유용한 접근 방식은 이 연속체에서 세 가지 일반적인 계산 처리 유형, 즉 하위 수준, 중간 수준 및 상위 수준 처리를 고려하는 것입니다. 낮은 수준 처리에는 이미지 노이즈 감소, 대비 향상, 이미지 선명화 등과 같은 몇 가지 기본 작업이 포함됩니다. 낮은 수준 처리의 입력 및 출력은 모두 이미지 기능입니다.

중간 처리는 이미지를 분할(이미지의 서로 다른 영역이나 대상을 분리)한 다음 서로 다른 대상을 분류하는 등 더 넓은 범위를 포함합니다. 중간 처리는 이미지를 입력으로 사용하지만 출력은 서로 다른 특징이 추출됩니다. 이러한 이미지로부터 이미지의 윤곽 정보, 각 객체의 식별 정보 등을 수집합니다. 고급 이미지 처리에는 이미지의 내용을 "이해"하고 일부 인지 기능을 형성하는 작업이 포함됩니다.

이 책에서는 디지털 영상 처리의 범위를 영상에서 특징을 추출하는 처리, 영상 속 다양한 대상을 식별하는 과정을 포함해 입력 영상과 출력 영상을 모두 처리하는 것으로 정의한다.