(1) Image Processing

CJY·2023년 3월 29일

목록 보기

4/6

Graphics

Bitmapped graphics

Raster data라고도 불린다. 이미지가 픽셀값의 배열 형태로 만들어졌다. 논리적인 픽셀값이 물리적인 픽셀값으로 맵핑되어 랜더링한다.
확대할 때 이미지가 깨져보인다. 핸드폰으로 사진을 찍고 계속 확대하다보면 계단식으로 혹은 모자이크식으로 화면이 뭉개져보이는데 Bitmapped 돼 있기 때문에 확대하면 데이터가 부족하다.

Pixel

화면을 구성하는 요소.
색을 결정하기 위해 이진 코드로 할당된다. 이 때 비트 수가 많을수록 다채로운 색을 표현할 수 있따.

Line art
2가지 색을 이용해서 표현. 흑백.
Grayscale
흑백 중간의 회색을 표현.
Color
빛의 삼원색

Vector graphics

곡선이나 모양처럼 수학적인 모양을 나타낸다. (그래프, 히스톹그램 등) 확대하거나 축소할 때 그때마다 새로 연산하여 그림을 그리기 때문에 화면이 뭉개지는 현상은 없다. 하지만 그만큼 computational overhead가 있다.
네이버 지도나 카카오 맵, 구글맵 등을 예로 들 수 있다.

Memory Requirements

Bitmapped - $w$ x $h$ 크기의 픽셀에서 픽셀마다 $c$ bytes를 사용한다면. $whc$ bytes.
Vector - 그림의 복잡도에 따라 메모리 사용량이 결정된다. 보통 비트맵보다 적게 사용됨.

파일 형식

Bitmapped에는 2가지 압축 방식이 있다.
- Lossless - 압축 과정에서 데이터 손실이 없다.
- Lossy - 압축 과정에서 데이터 손실이 있을 수 있다.

예를 들면

GIF(Compuserve Graphics Interchange Format)
- Lossless, 256 colors(indexed), transparency
JPEG(Joint Photographic Experts Group)
- Lossy (variable quality), millions of colors
PNG(Portable Network Graphics)
- Lossless, variable number of colors, W3C standard

Image Processing

Input	Output	영역
image	image	`Image Processing`
Image	Knowledge	Computer Vision
Knowledge	Image	Computer Graphics

이미지 프로세싱은 이미지를 인풋으로 받고 동작을 한 뒤 아웃풋으로 이미지가 나오는 것이다. Computer Vision과 Computer Graphics와 구분할 필요가 있따.

Physics of Imaging

사람 눈의 구조
- 원추세포 : 6~7백만 개, fovea라는 눈 뒷부분에 몰려있고, 주로 색깔을 인지.
- 막대세포 : 75~150백만 개, 레티나 전체에 골고루 분포, 주로 밝기를 인지.
빛과 전자기 스펙트럼
물체의 실제 높이, 물체와의 거리, 망막과 레티나 사이의 거리, 눈에 맺히는 상의 크기. 이 4가지는 비율을 이용해 3가지 길이만 알아도 구할 수 있다.
Mach band effect
실제로는 같은 색이지만 경계에 가면 더 진해보이거나 연해보이는 효과.

출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Mach_bands
Brightness Adaptation and Discrimination
Simultaneous contrast

가운데 회색은 같은 색이지만 주변의 색에 따라 연해보이거나 진해보이는 현상.
Optical Illusion
CCD (Charge-Coupled Device) Camera
- Bayer mask : R 하나, B 하나, G 2개를 이용. 2개도 아니고 3개를 공평하게 심기에 어려움이 있었음. 그리고 사람은 초록색에 더 민감하다는 점을 이용.
- 3CCD : 프리즘을 이용해 빛의 삼원색을 굴절시켜 각각의 크기를 계산. 근데 프리즘은 좀 비싸서 잘 사용안됨.