영상의 화소, 연산, 필터링, 변환

영상의 화소처리(point processing)

• 입력 영상의 픽셀 값 → 출력 영상의 필셀 값으로 설정하는 연산 saturate_cast

• 밝기(brightness)

 

 

• 반전(inverse)

 

 

• 명암비(contrast)

히스토그램(histogram)

• 히스토그램 calcHist
• 영상의 픽셀값 분포를 그래프 형태로 표현한 것

• 정규화된 히스토그램 (normalized histogram)
• 히스토그램으로 구한 각 픽셀의 개수를 영상 전체 픽셀 개수로 나눈 것

• 예시

히스토그램 스트레칭(histogram stretching)

• 영상의 히스토그램이 그레이스케일 전 구간에서 걸쳐 나타나도록 변경하는 선형 변환 기법

• 예시 minMaxLoc

히스토그램 평활화(histogram equalization)

• 히스토그램이 그레이스케일 전체 구간에서 균일한 분포로 나타나도록 변경하는 명암비 향상 기법 (균등화, 균일화, 평탄화)

• 예시 equalizeHist

산술 연산

• 예시 이미지

• 덧셈 연산 add

 

 

• 가중치 합 addWeighted
• 가중치를 이 되도록 설정 → 두 입력 영상의 평균 밝기를 유지

 

 

• 평균 연산
• 가중치를 로 설정한 가중치 합
• 잡음 제거로 활용

• 뺄셈 연산 substract

 

 

• 차이 연산 absdiff

 

 

• 논리 연산

영상의 필터링

• 영상에서 필요한 정보만 통과시키고 원치 않는 정보는 걸러내는 작업

• 종류
• 주파수 공간에서의 필터링 (frequency domain filtering)
• 푸리에 변환을 이용하여 영상을 주파수 공간으로 변환하여 필터링을 수행하는 방법
• 공간적 필터링 (spatial domain filtering) filter2D
• 영상의 픽셀 값(대상 좌표의 픽셀값과 주변 값 동시 사용)을 직접 이용하는 필터링 방법
• 마스크 연산에 이용 (커널과 유사)
• Convolution VS Cross-correlation

블러링(blurring)

• 평균 값 필터에 의한 블러링 blur

• 마스크의 크기가 커질 수록 연산량이 많아지나, 필터 결과가 더욱 부드러워짐

• 마스크 크기가 커질 수록 현재 위치의 픽셀 값 비중은 줄어들고, 상대적으로 멀리 떨어져 있는 픽셀의 영향이 커지는 단점이 있음

• 가우시안 필터링(정규 분포) GaussianBlur

샤프닝 (sharpening)

• 언샤프 마스크 필터링 (unsharp mask filtering)

• 날카롭지 않은 블러링된 영상을 이용하여 날카로운 영상을 생성

• 평균 값 필터를 사용한 언샤프 마스크 필터링 blur
코드를 불러오는 중 입니다 ...

• 가우시안 필터를 사용한 언샤프 마스크 필터링 GaussianBlur
코드를 불러오는 중 입니다 ...

잡음 제거

• 잡음(noise) 영상의 픽셀 값에 추가되는 원치 않는 형태의 신호

• 가우시안 잡음 생성 (정상분포 난수 발생) randn

• 프로파일을 이용한 잡음 분석
• 프로파일 영상에서 특정 경로 상에 있는 픽셀의 밝기 값을 그래프 형태로 나타낸 것
• Line Profile, Intensity Profile

• 양방향 필터(bilateral filter) bilateralFilter
• 에지 보전 잡음 제거 필터
• 기준 픽셀과 이웃 픽셀과의 거리, 그리고 픽셀 값의 차이를 함께 고려하여 블러링 정도를 조절

영상의 기하학적 변환

• 영상을 구성하는 픽셀의 배치 구조를 변경함으로써 전체 영상의 모양을 바꾸는 작업

이동 변환(transition transform)

• 가로 또는 세로 방향으로 영상을 특정 크기만큼 이동 변환

전단 변환(shear transform)

• 직사각형 형태의 영상을 한쪽 방향으로 밀어서 평행사변형 모양으로 변형되는 변환

크기 변환(scale transform)

• 영상의 크기를 원본 영상보다 크게 또는 작게 만드는 변환

• 순방향 매핑 영상 확대 시 빈 공간이 발생

• 역방향 매핑

• 보간법 resize
• 실수 좌표 상에서의 픽셀 값을 결정하기 위해 주변 픽셀 값을 이용하여 값 추정 방법
• 종류
• 최근방 이웃 보간법 가장 가까운 위치에 있는 픽셀의 값을 참조하는 방법
• 양성형 보간법 실수 좌표를 둘러싸고 있는 네개의 픽셀 값에 가중치를 곱한 값들의 선형 합으로 결과 영상의 픽셀 값을 구하는 방법
• 3차 보간법 실수 좌표를 둘러싸고 있는 16개 픽셀 값에 3차 함수를 이용한 가중치를 부여하여 결과 영상 픽셀 값을 계산
• 스플라인 보간법
• 란쵸스 보간법

회전 변환(rotation transform)

• 크기 변환과 유사하게 역방향 매핑으로 구현해야 빈 픽셀 미발생

• 보간법 선택 가능

• 메소드
• getRotationMatrix2D
• warpAffine

동차 좌표계

• 차원의 좌표를 1차원 증가시켜 표현하는 방법

• 동차 좌표계를 사용하면, 이동, 크기, 회전 변환의 조합을 2X3 행렬로 표현 가능

대칭 변환(flip, reflection)

• 영상의 상하 대칭, 좌우 대칭, 원점 대칭 flip

어파인 변환(affine transform)

• getAffineTransform 어파인 변환 행렬 구하기

• warpAffine 영상의 어파인 변환

투시 변환(perspective transform)

• getPerspectiveTransform 투시 변환 행렬 구하기

• warpPerspective 영상의 투시 변환

• 버드아이뷰(bird’s-eye view)
• 새가 하늘에서 내려다보듯이, 매우 높은 곳에 위치한 카메라가 아래의 피사체를 찍은 화면

리매핑(remapping)

• 영상의 특정 위치 픽셀을 다른 위치에 재배치하는 일반적인 프로세스

• 다양한 변환을 리매핑으로 표현 가능

• remap