디지털 영상처리란 쉽게 말해 디지털 영상을 처리하는 학문이다. 입력된 영상을 디지털로 처리하는 과정과 시스템 기술을 총칭한다.
아날로그로 취득한 영상을 디지털로 변환한 뒤 컴퓨터로 처리하는 것이 일반적인 영상처리 방법이었다. 그러나 최근에는 취득 장치 자체를 디지털로 구현하여 일반인도 디지털카메라나 디지털 TV등의 영상 장비를 통해 디지털 영상을 흔히 볼 수 있게 되었다. 아날로그 영상과 비교했을 때 디지털 영상의 장점은 영상의 취득,처리,재현 및 저장이 용이하다는 것이다. 특히 디지털 영상의 가장 큰 특징은 데이터 손실을 배제할 수 있다는 것이다. 취득장치를 통해 아날로그나 디지털 형태의 영상 데이터를 얻는다. 디지털 형태의 데이터를 얻기 위해서는 시간축의 샘플링 간격과 공간축의 샘플링 간격이 중요한 요소이다. 또한 영상을 이루는 한 점을 몇 개의 밝깃값 단계로 표현하는지도 중요한 요소이다.
영상과 관련된 학문 분야는 입력과 출력의 조합의 조합에 따라 다음과 같이 네 가지로 분류할 수 있다. 이때 입력이나 출력은 모두 영상이나 심볼(symbol)이 될 수 있다.
입력이 영상이고 출력 또한 영상일 경우 영상처리(저수준 영상처리)라고한다.
입력은 영상이지만 출력은 심볼일 경우 컴퓨터 비전(중수준/고수준 영상처리)라고 한다.
입력은 심볼이지만 출력은 영상일 경우 컴퓨터 그래픽라고 한다.
입력은 심볼이지만 출력 또한 심볼일 경우 AI(자연어 처리)라고 한다.
- 영상처리 ex) 노이즈 제거, 명암 개선, 샤프닝 등
- 영상 분석 ex) 영역분할, 객체들을 컴퓨터 처리에 적한 형태로 표현, 각 객체 분류(인식,식별)등
디지털 영상처리 분야를 기술적 관점으로 분류하면 영상 개선, 영상 복원, 영상 변환, 영상 분석, 영상 인식, 영상 압축으로 분류 된다.
영상 개선
- 영상 화질을 주관적으로 향상시키는 기술을 영상 개선이라 하며, 정지 영상이나 동영상의 화질이 조명 조건이나 장치의 기술 결함 등으로 만족스럽지 못한 경우에는 특정한 처리 과정으로 화질을 향상시킬 수 있다. 영상 개선은 취득한 영상을 보기 좋은 화질로 변환하는 기술이므로, 결과물이 원본 혹은 취득 당시의 실제 신호와 다를 수 있다. 즉, 객관적 관점에서 원래 신호를 복원하는 기술이 아니라 보기에 좋은 영상으로 변환하는 것이어서 인간의 시각 특징과 관련된 휴먼팩터를 고려해야한다.
영상 복원
- 어떠한 이유로 손상된 영상을 원본 이미지로 되돌리는 것을 목적으로 한다. 영상을 취득한 시스템의 결함이나 저장 또는 전송 과정에서 데이터가 훼손되면 영상 왜곡이 발생한다. 복원 후의 영상이 원본에 가까운 값을 가질수록 복원이 잘되었다고 할 수 있으므로, 객관적인 화질 향상 기술이라고 할 수 있다. 영상 복원 기술은 영상이 훼손된 원인을 찾아 모델링한 뒤 역변환하는 방식을 많이 사용하므로, 훼손 원인을 파악하는 것이 매우 중요하다.
영상 변환
- 디지털 공간의 영상 데이터를 주파수 평면처럼 물리적으로 다른 의미의 공간으로 변환하는 기술이다. 영상 변환 기술 자체는 하나의 목적에 대응되지 않을 수도 있지만, 여러 가지 응용에서 주요한 기술로 사용된다. 영상 변환 기술의 대표적인 예로 Fourier변환, DCT변환 등이 있다.
영상 분석
- 영상 분석은 특정 처리 과정을 통해 영상이 지는 특성을 수치화하여 표현하는 기술이다. 디지털 영상은 시공간에 배열된 화소의 집하이며, 각 화소는 밝기값을 가진다. 영상 분석은 이러한 밝기값의 배열 정보로부터 원하는 정보를 추출하는 과정이다. 추출할 수 있는 정보로는 인간이 이해할 수 있는 구조적 정보와 이해할 수 없는 통계 정보 혹은 수치가 있다. 영상 분석은 추출된 정보를 다시 원래 영상으로 되돌릴 수 없다는 점에서 영상 변환과 구분된다.
영상 인식
- 영상 인식은 입력된 영상을 영상 분석 기술로 수치화하거나 구조적으로 분석하여 데이터베이스나 사용자가 제시한 조건에 맞는 의미 있는 정보를 추출 및 분류하는 과정으로 볼 수 있다.
영상 압축
- 하나의 픽셀은 영상의 밝기값이나 색 요소의 크기값을 나타내며, 이는 하나의 영상을 표현하려면 매우 많은 값의 집합이 필요하다는 의미이다. 즉, 해상도가 커지고 영상의 개수가 많아지면 그에 비례하여 영상 데이터의 크기도 증가한다. 영상 압축 기술은 이러한 영상 데이터를 효율적으로 표현하여 저장 및 전송의 효율성을 높이기 위한 기술이다.
대표적인 영상처리 기술을 이용한 활용 분야 및 관련 제품에는 영상 재생 자치, 디지털 카메라, 생체 인식, 차량 번호 인식, 문자 인식, 의료 영상, 공장 자동화, 위성 영상, 지능형 감시 카메라, 인터랙티브 게임, 무인 자동차등이 있다.
