이미지 데이터란?

오감 중 시각에 대한 의존도가 매우 높다. 정보 80% 이상이 시각을 통해 얻어진다.

영상처리란

카메라는 시각적 정보를 기록하기 위해 만들어진 것이다. 기록된 시각적 정보를 통해 그 정보를 해석하고 판단하여 정보를 처리하는 것을 바로 영상처리(Image processing)라고 한다.

근데 왜 영상을 이미지라고 하는 것일까? 사전적 의미의 영상 또는 이미지는 2차원 평면 위에 그려진 시각적 표현들이기 때문이다. 원래 영상은 정지된 영상, 움직이는 영상으로 나뉘어지는데 요즘 영상을 그냥 동영상으로만 생각하고 있기 때문이다. 정지된 영상은 사진, 움직이는 영상은 동영상으로 영상은 사진과 동영상을 표현하는 단어이다.

실제시간이 연속적으로 흐를 때 일정한 시간 간격을 시간의 변화량, 즉 델타t라는 간격으로 영상이 한 장씩 있는 상황이다. 어떻게 보면 눈을 델타t마다 뜨는 상황이라고 볼 수 있는 것이다.

델타 t 비교하기

델타 t가 클 때 : 영상이 띄엄띄엄 발생
ㄴ눈을 감고 있는 시간이 길다. => 실제 상황에서 놓치는 일이 많아짐

작을 때 : 영상이 촘촘이 발생
ㄴ현실에 가깝게 볼 수 있음

델타 t가 0으로 가까워질수록 실제와 거의 비슷한 동영상이 되는 것이다.

컴퓨터는 델타 t가 무조건 발생한다.

fps의 개념 이해하기

영상으로 만들어지는 동영상에서는 이러한 영상을 frame
1초에 나오는 영상 프레임 수를 f/s, fps라고 한다
ex)10fps라고 하면 1초에 열 개의 프레임이 있는 것. 델타 t가 1초 나누기 10프레임해서 0.1초 즉 100ms가 된다 그 다음 100fps라고 하면 1초에 100개의 프레임, 즉 델타 t가 0.01초 즉, 10ms인 상황이다

30ms인 컴퓨터와 1000ms인 컴퓨터가 있다고 했을때 1초안에서 이미 30배 이상의 정보량의 차이가 있다

흔히 컴퓨터상에서 랙이 걸린다라는 표현이 사용되기도 한다.

픽셀의 개념

우리는 3차원에 살고 있고 영상은 2차원이다. 영상은 수학적으로 2차원 함수는 f(x,y)로 정의될 수 있고 (x,y)는 어떠한 지점 좌표이고 f는 그 지점의 밝기 정보가 되는 것이다. 이런 영상을 디지털 영상이라한다.

디지털 영상은 유한한 개수의 점들로 구성되어 있다.
이러한 점을 화소, 픽셀이라고 부른다.

픽셀을 더 작게 나눌수록 실제의 형상에 가까운 영상이 된다.

해상도(resolution)는 픽셀의 수에 따라서 실제에 가까운 정도를 뜻한다.

밝기정보 (색의 3원색과 빛의 3원색)

-색의 3원색
시안 마젠타 옐로우
=>인쇄

-빛의 3원색
빨강 초록 파랑 (RGB)
세 가지의 주요한 색을 조합하여 여러 가지 색을 만들어내는 것이다.
=> 화면

색상모델

이런 원리로 픽셀에서 뿜어내는 빛들의 합성을 통해 컬러 모니터나 티비 등의 디스플레이 색상을 보게 된다.
픽셀의 밝기 정보에는 RGB 정보가 담겨있다. 한 개의 픽셀에 세 가지의 정보가 담겨있는 건 세가지가 겹쳐 있다는 것인데 이것은 3차원 개념이다. 하지만 디스플레이 화면에 영상을 구현하는 것은 2차원이라서 동일 위치에 겹칠 수가 없어서 픽셀을 또 3등분한다. RGB LED 소자로 구성하는 것이다.
어떠한 영상은 그 영상의 픽셀 수만큼 RGB 정보가 각각 있다는 것이다.

ex) 64X64, 총 4096개의 픽셀을 가진 영상은 픽세람다 RGB 각각 3가지 정보를 가지고 있기 때문에 총 정보, 즉 데이터의 수는 4096X3=12288(픽셀)개가 되는 것이다.

RGB 각각을 채널이라고 부른다. 그래ㅓㅅ 영상은 R채널 G채널 B채널 총 3개의 채널이 겹쳐져서 만들어진다. RGB는 색이 많으면 255, 없으면 0으로 0부터 255 사이의 숫자들로 그 색이 얼만큼 있는지 나타낸다.

흑백 사진은 RGB가 아니라 흰색이 얼만큼 존재하냐의 문제로 보면 된다.
이를 Gray 채널로 된 영상이라고 하는데 Gray 채널. 한 개의 채널만 존재한다.

흰색이 많으면 255(흰색), 없으면 0(검정)이다.
이러한 영생의 색을 나타내는 옵션을 색상 모델이라고 한다.

RGB모델, Gray 모델 둘 다 아주 기본적인 모델이다.

HSV 모델

HSV라는 3채널의 색상 모델도 중요

H 색상
S 채도
V 값/명도
사람이 색상을 인식하는 방식과 비슷한 방식으로 정의된 모델

RGB처럼 색상의 조합이 아니라 어떤 색상을 지정하고 채도 명도의 조합으로 표현되는 것이다. 그러므로 특정 색을 정의 내리기가 훨씬 쉽고 실제에 가깝다.