2020-07-27

2020-07-27

• 지난 시간에는 고유치와 고유 벡터에 대해서 간단히 복습 후 뉴턴 방법과 비선형 시스템에서의 해를 구하기 위한 비선형 최소 자승법에 대해서 살펴보고 여기서 근사해를 구하기 위한 가우스 뉴턴 방법과 레벤버그-마퀴트 방법에 대해서 살펴보면서 최적화 이론 학습을 마무리 할수 있었습니다.
• 이번 시간에는 그동안 학습한 공업 수학 이론과 최적화 이론, 수치 해석 등의 내용들을 활용하는 응용 분야중 하나인 영상처리에 대해서 학습을 시작하였습니다. 이전에 영상처리를 공부할때에는 이런 수학적 배경지식이 없이 학습을 진행하다보니 영상에는 어떤 종류가 있고, 관련 연산이 어떤게 있는지 정도만 파악하고 실제 내부 동작 과정에 대한 이해도가 많이 부족했었으나 이전 보다는 조금 더 깊이 들어갈수 있었습니다.
• 가장 처음으로는 컴퓨터 비전의 개요에 대해서 살펴보았습니다. 컴퓨터 비전이 무엇인지와 응용분야 그리고 처리과정에 대해서 정리하고, 이러한 컴퓨터 비전을 다루기 위한 배경 지식들이 어떤것들을 있는지 파악하였습니다. 또 컴퓨터 비전 어플리케이션을 구현하기 위한 설계과정 즉, 문제 파악, 자료 수집, 알고리즘 설계와 구현, 성능 평가 등 전반적인 내용과 컴퓨터 비전과 영상 처리, 컴퓨터 그래픽스 등 관련 응용분야와의 관계를 살펴볼수 있었습니다. 지난 시간에 학습할때에는 급한 마음에 개요를 학습할 여유가 없었지만 개요를 이해하고 시작하면서 어느 부분에 주의를 해야할지 어느정도 파악하게 되었습니다.
• 다음으로 히스토그램과 이진 영상에 대해서 학습하였습니다. 앞으로 다룰 영상은 컬러영상도 있지만 흑백인 명암영상 그리고, 0과 1로만 이루어진 이진 영상등이 있었습니다. 여기서 히스토그램이란 명암 영상에서 명암 정도를 2차원 그래프 상으로 나타낸 것이라 할수 있는데, 이후 특징 기술자나 히스토그램 역투영을 통한 특정 색상 영역 검출 등에 활용되는것들을 살펴보았습니다. 또 이진 영상은 임계치를 이용하여 이진화를 통해 얻을수 있었는대 최적의 임계치를 찾는 오츄 알고리즘이 대표적이었습니다.
• 이후 이러한 다양한 영상들을 처리하기 위해 어떠한 연산들이 있는지 파악하였습니다. 영상을 구성하는 점 하나하나에 대한 점연산과 커널(마스크)를 이용하여 일부 영역에 대해서 수행하는 영역 연산, 그리고 영상 전체적인 형태가 바뀌는 기하학적 연산이 있었으며, 특히 이러한 기하학적인 연산에 어떤 변환들이 존재하는지 정리하는 시간을 가졌습니다.
• 마지막으로 영상 연산에서 사용되는 연결 요소에 대해서 간단하게 살펴보았습니다. 연결 요소는 대표적으로 상하좌우를 다루는 4연결성과 대각선영엮가지 다루는 8연결 성이 있었습니다. 당연히 4연결성을 사용하는것이 계산량을 줄일수 있는 장점이 있으나 대각선에 대한영향을 반영하지 못하는 문제가 있었습니다. 이러한 연결 요소를 이용하여 범람 채움 알고리즘을 통해 영상 일부분을 채워나가는 과정을 알아보고 또한 번호판 검출 알고리즘에 사용되는 모폴로지 연산에 대해서 학습하였습니다. 모폴로지는 특정 마스크를 이용해 이진 영상을 팽창시키거나 침식시킬수 있었는데 잡음을 제거하거나 특정한 형태를 얻는대 유용함이 있었습니다.
• 오늘은 영상처리 관련 개념들을 위주로 전반적으로 간략히 살펴보았습니다. 영상 인식까지 가기위해서 살펴보아야할 내용들은 많으나, 한번에 완벽히 이해하기 보다는 지난번 보다 조금이라도 더 이해하기 위해 편하게 보고자 합니다. 다음 시간부터는 컴퓨터 해킹과 관련된 개념들과 바이너리 에디터로 부팅가능한 이미지를 만드는 과정에 대해서도 학습할 예정입니다.