바이너리, 회색조, 컬러 이미지

바이너리 이미지, 그레이스케일 이미지, 컬러 이미지의 기본 표현 방법.

?바이너리 이미지는 흑백, 두 가지 색상만 포함하는 이미지를 말합니다.

?컴퓨터에서 이미지는 그리드로 배열된 데이터 세트(매트릭스)를 통해 표현되고 처리됩니다.

예를 들어 그림 2-1은 문자 A의 이미지입니다. 컴퓨터는 이미지를 처리할 때 먼저 이미지를 작은 사각형으로 나눕니다. 각 작은 사각형은 픽셀이라고 하는 독립적인 처리 단위입니다. .

?다음으로 컴퓨터는 후속 저장 및 처리를 용이하게 하기 위해 흰색 픽셀(흰색 작은 사각형 영역)을 "1"로 처리하고 검은색 픽셀(검은색 작은 사각형 영역)을 "0"으로 처리합니다. 운영.

위의 처리 방법에 따르면 그림 2-1의 문자 A는 그림 2-2와 같이 컴퓨터에 저장된다.

위 이미지는 비교적 단순한 이미지로, 이미지에는 검정색과 흰색 두 가지 색상만 있어서 1비트(0 또는 1)만으로 표현할 수 있습니다.

?바이너리 이미지는 간단하고 표현하기 편리하지만, 흑백 색상만 있기 때문에 표현하는 이미지가 섬세하지 않습니다. 더 자세한 내용을 보여주고 싶다면 더 많은 색상을 사용해야 합니다. 예를 들어, 그림 2-3의 lena 이미지는 회색조 이미지입니다. 다양한 색상을 반영하기 위해 더 많은 값을 사용하므로 이미지의 세부 묘사가 더 풍부해집니다.

?보통 컴퓨터는 회색조를 숫자 간격 [0, 255]로 표시되는 256개의 회색조 레벨로 처리합니다. 그 중 값 "255"는 순백색을 나타내고, 값 "0"은 순흑색을 나타내며, 나머지 값은 순백색에서 순흑색까지 다양한 그레이스케일 레벨을 나타냅니다. 256개의 계조를 표현하는데 사용되는 0~255의 값은 정확히 1바이트(8비트 바이너리 값)로 표현할 수 있다.

?바이너리 이미지 및 회색조 이미지에 비해 컬러 이미지는 더 일반적인 이미지 유형이며 더 풍부하고 세부적인 정보를 표현할 수 있습니다.

?신경생리학적 실험에 따르면 망막에는 세 가지 다른 색 수용체가 있으며, 이는 세 가지 기본 색상인 빨간색, 녹색, 파란색의 세 가지 색상을 감지할 수 있습니다. 자연에서 흔히 볼 수 있는 다양한 색의 빛은 삼원색을 일정 비율로 혼합함으로써 만들어질 수 있습니다. 또한, 색상은 광학적 관점에서 주파장, 순도, 명도 등으로 분석할 수 있습니다. 색상은 심리적, 시각적 관점에서 색상, 채도, 명도 등으로 분석할 수 있습니다. 일반적으로 위에서 언급한 색상을 다양한 방식으로 표현하는 방식을 색공간, 색공간, 색 모드 등으로 지칭합니다.

?색공간마다 표현방법이 다르지만 필요에 따라 다양한 색공간을 수식에 따라 변환할 수 있습니다. 여기서는 보다 일반적으로 사용되는 RGB 색상 공간만 소개합니다.

?RGB 색공간에는 R(빨간색, 빨간색) 채널, G(녹색, 녹색) 채널, B(파란색, 파란색) 채널 3개 채널이 있습니다. 각 색상 채널의 값 범위는 [0, 255] 사이이며, 이 세 가지 색상 채널의 조합을 사용하여 색상을 표현합니다.

?더 대중적으로 설명하자면 각각 빨간색, 녹색, 파란색 페인트가 들어 있는 3개의 페인트 통이 있습니다. 각 페인트 통의 용량은 0~255 단위입니다. 페인트를 섞어 새로운 색상을 만들 수 있습니다. 세 가지 페인트의 다양한 조합을 통해 일반적인 256×256×256=16777216 색상을 모두 생산할 수 있습니다.

? 따라서 3차원 배열은 일반적으로 RGB 색상 공간에서 컬러 이미지를 표현하는 데 사용됩니다. 일반적으로 RGB 색공간에서 영상 채널의 순서는 R→G→B 즉, 첫 번째 채널이 R 채널, 두 번째 채널이 G 채널, 세 번째 채널이 B 채널이 됩니다.

?OpenCV에서 채널 순서는 B→G→R입니다. 즉:

?이미지 처리 과정에서 이미지는 다음과 같이 수정될 수 있습니다. 필요합니다. 채널은 순차적으로 변환됩니다. 또한 필요에 따라 다양한 색상 공간의 이미지에 대한 유형 변환을 수행할 수도 있습니다(예: 회색조 이미지를 이진 이미지로 처리, 컬러 이미지를 회색조 이미지로 처리 등).