이미지 표현형식

1. 이미지의 데이터 표현 양식

• 이미지 신호처리의 기초는 이미지 정보를 불러들어 행렬연산을 하는것을 의미함

-. 흑백 이미지의 데이터 표현 형식

• 이미지는 기본적으로 2차원 행렬로 표시
  
• MNIST를 예시로 들어보면 위에 이미지는 아래와 같은 행렬로 표시가 가능함

• 이때 행렬의 row의 길이는 이미지의 height 의 크기와 같고 column의 개수는 이미지의 width로 표현
• 행렬의 각 원소는 해당 위치에서 픽셀의 밝기 값을 의미

-. 컬러 이미지에서 데이터 분류

RGB space

• RGB 이미지는 R,G,B로 대표되는 3개의 행렬을 이용하여 표현하는 3차원 배열을 의미함
• 동일한 좌표에 있는 R,G,B 값의 원소를 사용하여 아래와 같은 벡터 형태로 색깔 표현이 가능함
  • $\text{color}_{xy} = i \cdot R_{xy} + j \cdot G_{xy} + k \cdot B_{xy}$
    RGB vector space

HSI space

• RGB 스케일은 하드웨어로 색깔을 구현하는데는 효율적이지만 사람의 관점에서는 직관적이지 않은 문제가 있음. 이러한 문제를 해결 하기 위해서 등장한 것이 HSI(HUE,SATURATION,INTENSITY) 표현 방식임
• 사람은 일반적으로 색을 인식할때 색깔의 비율을 고려하지 않고 단순히 색깔 하나만 인식하기 때문
• HUE : 이미지의 원색을 나타내는 정보
• Saturation : 원색이 흰색 빛을 받아 얼마나 희석 되는지를 표현, 빛의 세기를 표현
• Intensity : 이미지 원색의 짙은 정도를 표현 하는 정보, 값이 낮을 수록 흑백에 가까워짐