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지원기관 : 삼성정보통신 1 영상처리의 정의, 관련기술의 구분, 응용분야 와 전망 등을 알아보고, 영상처리 시스템의 구조와 구성 요소를 소개한다. 디지털 영상처리 (Digital Image Processing) 제 1 장 [개요]
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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상처리의 정의, 관련기술의 구분, 응용분야와 전망 등을 알아보고, 영상처리 시스템의 구조와 구성 요소를 소개한다.

디지털 영상처리 (Digital Image Processing)

제 1 장 [개요]

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상처리(Image Processing)의 정의

신호처리의 한 부분으로 2차원 신호인 디지털 영상을 처리하기 위한 학문이다.

좁은 의미로 영상처리는 사람들이 보다 보기 좋게 또는 컴퓨터가 보다 쉽게 분석할 수 있도록 영상의 질을 향상시키는 것을 뜻한다.

넓은 의미로 영상처리는 인간의 시각기능을 컴퓨터에 부여하는 컴퓨터비젼을 포함한다. 즉 영상의 질 향상과 컴퓨터에 의한 분석 및 인식을 포함한다.

영상처리란?

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상을 다룬다는 측면은 동일하다.

영상처리는 카메라나 스캐너를 통해서 입력된 실제 이미지를 조작하고 분석하는 것에 관한 학문

컴퓨터 그래픽스는 수치적으로 표현된 물체 모델을 이용하여 합성이미지를 생성하는 것에 관한 학문.

사실감 있는 그래픽 생성을 위해서 영상처리 기술이 활용되고 있다.

영상처리와 컴퓨터 그래픽스의 차이

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

응용분야

멀티미디어 콘텐츠 : 방송, 게임, 영화

의료영상처리 : X-Ray, CT, MRI, 초음파 영상분석

산업용 영상처리 : 검사, 제어, 측정, 로봇제어

군사응용 : 목표물 탐지 및 추적, 첩보

복지 및 보안: 침입자 감지, 수화인식, 노약자 이상유무 탐지

자료의 저장 및 검색: 내용기반 검색, 영상압축, OCR

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

응용분야 예: 산업응용

Industrial Applications

(a)회로기판 검사 , (b) 알약 누락검사, (c) 용량부족 병 검사, (d) 플라스틱내 기포검사 , (e) 변색되거나 탄 sereal 검사, (f) 손상된 렌즈 검사

(a) 지문 인식,

(b) 지폐 감식,

(c ) &(d) 자동차 번호판 인식

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

응용분야 예: 의료영상처리

(위) MRI(Magnetic Resonance image): 환부에 대한 다양한 각도의 단면을 제공

(a) 무릎 (b) 등골

(옆) 초음파(Ultrasound Imaging) : 방사선 노출 없이 내부의 단면을 볼 수 있음

(a) & (b) 태아의 모습

(c) 갑상연골 Thyroids

(d) 손상된 근육층

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

응용 분야 예: 위성사진 분석

Multiband LANDSAT images: 밴드별로 나타내는 특성이 다르다. 농작물 작황, 홍수 및 오염 지역, 등에 활용됨.

Multispectral image

of Hurricane Andrew

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

응용분야 예: 기타 분야

(위) Acoustic Imaging : 수십 Hz의 낮은 주파수의 음파를 사용. 지하 광물이나 석유의 매장을 탐지한다. 화살표는 오일이나 가스 가 매장된 가스층을 보여주고 있다.

(옆) Microwave Band Imaging: 가시광선보다 낮은 고주파를 사용. 옆 사진은 티벳트의 지표면을 찍은 사진으로 구름이나 기타 기상조건에 영향을 받지 않고 선명한 사진을 제공한다.

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상자료의 종류

반사되는 가시광선의 밝기를 표현 디지털 카메라, 비디오 카메라

투과되는 X선의 세기를 표현 X-Ray, CT machine

반사 또는 투과되는 초음파의 세기를 표현 Ultrasonic Imaging

발산된 파가 물체에 부딪쳐 돌아오는 시간을 표현 Sonar, Radar, Laser Radar

물체에서 발산되는 열의 세기를 표현 적외선(Infrared)카메라

기타 Multi-spectral sensors( 여러 주파수 대역을 감지)

컴퓨터 그래픽스( 합성(synthetic) 영상)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상자료의 표현

영상자료의 종류와 함수 표현

f(x,y) : 2차원 영상(예: 일반 스틸 사진)

f(x,y,t) : 영상열(예: video sequence)

f(x,y,z) : 3D 객체영상(예: CT 영상),

디지털영상의 컴퓨터 표현방법

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

이미지 프로세싱 기술의 분류

이미지 개선(Image Enhancement)

이미지 복원(Image Restoration)

이미지 강조(Image Emphasis)

이미지 변환(Image Transformation)

이미지 압축(Image Compression)

이미지 계측(Image Measurement)

패턴 인식(Pattern Recognition)

이미지 프로세싱 기술의 분류 및 적용 분야

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

이미지에 포함된 잡음을 제거하거나 밝기값을 변화시켜 특정 분야에서 원본 이미지보다 적합하도록 개선하는 작업이다.

Median 필터를 이용한 잡음제거

지능필터를 이용한 잡음 제거

이미지 개선(Image Enhancement)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

촬영시 카메라가 움직여서 생기는 이상 현상처럼 이미지의 질이 저하되는 원인에 대한 정보가 어느 정도 주어질 때, 이를 바탕으로 원본 이미지에 근접한 이미지를 복원하는 작업이다.

이미지 복원 (Image Restoration)

Image Restoration

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

응용분야에 따라서 필요한 정보를 보다 쉽게 파악하거나 추출할 수 있게 하기 위해서 관련 특징을 강조하여 드러내는 작업이다.

원 이미지 Sobel 처리 결과 - 윤곽선 강조

이미지 강조 (Image Emphasis)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

압축과 같은 특정 작업을 보다 수월하게 할 수 있도록 주어진 이미지를 다른 형태로 변환하는 작업이다.

원 이미지 Fourier 변환 후 결과

이미지 변환 (Image Transformation)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상을 표현하기 위해서 필요한 자료의 양을 줄인다. 손실 (lossy) 압축과 무손실 (lossless) 압축이 있다.

Image Compression Standard

JPEG, H.261, H.263, MPEG-1,2,4 etc

응용분야

전송: HDTV, Internet, 원격화상회의

대용양 Storage: DVD, 전자백과사전, 의료영상 데이터 베이스, 온라인 교육자료.

이미지 압축 (Image Compression)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

이미지에 포함된 물체의 형태나 특징들을 분석하여 수치화하는 작업이다.

적용 분야

Cell Counting : 현미경 이미지에서 특정 세포의 개수 파악

수치 측정 : 생산라인에서 생산된 부품이나 상품의 크기 측정

이미지 계측 (Image Measurement)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

인간의 판단 기능의 일부를 제한된 환경에서 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 작업이다.

패턴 인식의 분류 템플릿매칭(template matching)

입력이미지와 미리 준비된 표준 이미지패턴을 비교하여 판별하는 방법

특징기반(feature based) 인식하고자 하는 물체를 수치적인 특징값으로 표현하여 저장한 다음 입력이미지에서 같은 특징들을 추출하여 비교하는 방법

적용 분야 문자인식, 얼굴인식, 지문인식, 부품검사 BGA,

홍체 인식 등.

패턴 인식 (Pattern Recognition)

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

영상처리 소프트웨어: 입력된 영상에서 원하는 정보를 추출하거나 효과를 주는 소프트웨어

Hello-Vision / MTES

Khoros

LabView

MatLab

LeadTools

Adobe Photoshop : 편집 도구

영상처리 HW/SW 시스템

입력장치

• Camera, 비디오

• CT, MRI, X-Ray

• 초음파, Scanner

처리 장치

• Computer

• Storage

출력장치

• Monitor

• Printer

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

디지털 카메라의 원리

사진촬영과 관련된 주요 인자 초점거리(F)

센서의 크기(S)

조리게(A)

렌즈의 구경(R)

•F •F

•Sensor Plane

•Viewing Angle

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

센서크기

크기가 커지면 같은 렌즈를 사용해도 화각이 커진다

화소당 면적이 커져서 감도(ISO)가 커진다.

Full Frame 카메라: 35mm 필름 크기의 센서 사용

Crop body 카메라: 35mm 작은 센서를 사용 C-type 센서: 35mm 센서 면적의 1/1.6

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

조리개 렌즈와 센서 사이에서 들어오는 빛의 양을 조절

조리개의 수치(f값)는 초점거리에 대한 조리개 직경의 비율

F1의 비율은 1:1 즉 조리개 직경은 초점거리가 된다.

• 50mm 렌즈에서 밝기가 1:2.8이라면 직경은 50/2.8=17.85

통과되는 빛의 양은 직경의 자승에 비례한다.

• F 값: 1.0 1.4 2 2.8 4 5.6 8

• 면적: 1.0 0.5 0.25 0.125 0.0625 …

F 값이 커지면 어두지는 반면 보다 선명한 영상을 생성

F 값이 작아지면 심도가 낮아진다(빠른 셔터속도가 가능)

•F

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

각 인자의 변화에 따른 특성

초점거리

초점거리가 커지면 화각이 작아져서 사진에 포함되는 피사체 영역이 좁아진다.

영상의 크기가 고정되기 때문에 물체는 확대된다.

초점거리가 50mm 근처인 것을 표준렌즈, 이하(보통 28mm) 인것을 광각렌즈, 그 이상(보통 70mm) 인 것을 망원렌즈로 분류

렌즈의 초점거리는 센서의 크기가 35mm 일때를 기준으로 표시된다.

센서의 크기가 작아지면 실제 초점거리는 길어진다.

• 35mm 렌즈를 C 타입 센서(35mm 센서 면적 1/1.6)와 사용하면 화각은 56mm가 된다

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

렌즈 선택시 고려 사항

Full frame 렌즈를 crop body에 사용하는 경우 화각이 좁아진다(초점거리가 길어지는 효과)

Crop body 렌즈를 full frame에 사용하는 경우Vignetting이 발생

조리개 값이 작은 렌즈를 밝은 렌즈라 하며 셔터속도를 빠르게 ISO를 작게 하기 때문에 움직임으로 인한 흐려짐(Motion blur)을 줄임

심도(Depth of field)가 낮은 사진(out focusing 효과가 있는 사진)촬영을 위해서는 조리개 값이 크고 망원이 가능한 렌즈가 적합

•F •F

•Sensor Plane •Viewing

Angle

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• ㅊ 제 1 장 [이론1]

사진촬영시 고려 사항

[심도]물체를 떠난 광선들이 초점에 모이는 각도에 따라서 심도가 결정된다.

각도가 작으면 초점이 맞지 않아도 퍼짐이 덜하다.

다음 세 경우에 심도가 깊어진다. 물체가 멀리 있을 때: 거리에 따른 각도 차이가 작다.

거리가 고정된 경우에는 초점거리가 길 때: 만나는 각도가 작아진다.

센서 셀의 크기가 커질 때: 한 셀이 커버하는 각도가 커진다.

Out focusing 된 사진을 찍기 위해서는

물체를 가까이 놓고, 초점거리가 길게, 조리게는 많이 열어서 촬영

거리가 멀거나 초점거리가 짧아지면 포커싱된 후 광선의 퍼짐이 커진다.

센서가 초점에 있지 않을 때 점이 원으로 보이고 원 크기는 퍼짐의 정도에 의해서 결정된다.

• Sensor cell

•허용할 수 있는 초점거리