컴퓨터 비전 & 패턴 인식 - 11. 영상 처리의 기본 연산

영상 처리의 기본 영상

- 점 연산 : 자기 값만 보고 새 값을 결정

- 영역 연산 aera operation : 이웃화소들을 보고 값을 결정

- 기하 연산 geometric operation : 기하학적 규칙에 따라 다른 값을 취하는 방법

 

 

점 연산

- 점연산의 대표적인 예시로 이진화

 -> 해당 픽셀이 임계치를 넘으면 1, 아니면 0

https://scikit-image.org/docs/0.13.x/auto_examples/xx_applications/plot_thresholding.html

 

영역 연산

- 상관(필터)과 컨볼루션이 있음

 

 

 

 

 

상관 연산 filtering

- 1차원의 경우 : 윈도우(커널)을 입력 영상의 첫번째부터 끝까지 밀면서 연산

- 2차원의 경우 : 원도우(커널)을 0,0 좌표에서 일정 간격(스트라이드)밀면서 다음 행으로 넘어가도록 반복

https://www.researchgate.net/publication/318849314_Streaming_Architecture_for_Large-Scale_Quantized_Neural_Networks_on_an_FPGA-Based_Dataflow_Platform/figures?lo=1

 

 

컨볼루션 convolution

- 1차원의 경우: 상관 연산과 동일하나 윈도우(커널)을 뒤집어서 수행

- 2차원의 경우 : 상관 연산과 동일하나 윈도우(커널)을 뒤집어서 수행

https://techblog-history-younghunjo1.tistory.com/125

 

 

상관 연산과 컨볼루션 구분 이유

- 물체 검출 용도의 경우 상관 연산 사용

- 신호 처리시 임펄스 응답을 얻기 위해 컨벌루션 연산 사용.

https://www.researchgate.net/publication/266215670_On-line_Conservative_Learning/figures?lo=1

 

 

 

* 아래는 시불변 시스템에 임펄스 신호를 컨벌루션하여 임펄스 응답을 구하는 과정을 나타냄

https://www.youtube.com/watch?v=cGDXJFeh_8g

 

 

 

 

 

커널(마스크, 윈도우)의 역활

- 정규 마스크 normalized mask : 마스크의 화소가 합하면 1이되는 마스크로 화소 평균을 구함.

- 가우시안 마스크 : 잡음 제거하며, 스무딩이라고도 부름

- 샤프닝 마스크 : 에지를 강조하는 역활 수행

- 에지 마스크 : 미분 연산자로, x방향, y방향 에지들을 강조하는 역활

 

* 아래는 가우시안 마스크와 가우시안 블러링 결과

https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/blogs/an-investigation-of-fast-real-time-gpu-based-image-blur-algorithms.html

https://doc.qt.io/qt3dstudio/gaussian-blur-effect.html

 

 

 

* 에지 검출 용 마스크. 소벨 에지 마스크

https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/sobel.htm

 

 

 

비선형 연산

- 컨볼루션은 입력 이미지와 뒤집힌 커널의 선형 결합을 구하는 선형 연산

- 비선형 규칙을 적용하면 비선형 연산

 

 

 

메디안 필터

- 대표적인 비선형 연산 중 하나로 

 

 

 

 

기하 변환 geometry transformation

- 동차 좌표계에 동차 행렬을 곱하여

  이미지의 이동, 회전, 크기 기울기 변환 등을 수행하는 변환

- 강체 변환 rigid transform(유클리디안 변환) : 이동 + 회전

- 유사 변환 similarity transform : 크기 변환

- 어파인 변환 affine transform : 강체 변환 + 스케일링 + 기울기 

- 원근 변환 perspective transform : 어파인 변환 + 투영

ref : darkpgmr.tistory.com/79