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미경 양
5 years ago
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1 3 장 화소점ㅎㅎ처리 화소점처리의개념 디지털영상의산술연산과논리연산 디지털영상의다양한화소점처리기법

2 4 장. 화소점처리 학습목표 화소점처리의개념을알아본다. 디지털영상의화소에서산술연산과그효과를알아본다. 디지털영상에서논리연산과그효과를알아본다. 다양한영상의화소점처리기법을익힌다. 2

3 Section 01 화소점처리의개념 화소점처리 원화소의값이나위치를바탕으로단일화소값을변경하는기술다른화소의영향을받지않고단순히화소점의값만변경하므로포인트처리 (Point Processing) 라고도함. 산술연산, 논리연산, 반전, 광도보정, 히스토그램평활화, 명암대비스트레칭등의기법이있음. 디지털영상의산술연산은디지털영상의각화소값에서임의의상수값으로덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을수행하는것그레이레벨영상에서화소값이작으면영상이어둡고, 화소의값이크면밝음. 3

4 산술연산 밝기조정과관련된작업수행 산술연산과논리연산 논리연산참과거짓을판별하는연산화소의상수값에서 AND, OR, XOR, NOT 등의연산을수행하여디지털영상에서차폐, 특징추출, 형태분석을함. 4

5 히스토그램 (Histogram) 히스토그램 (Histogram) 기둥그래프나기둥모양그림이라고도하며, 관측한데이터가분포된특징을한눈에볼수있도록기둥모양으로나타낸것. 가로축에는레벨 (Level) 을, 세로축에는각레벨의빈도수를표시함. 즉, 가로축은영상의밝기 (Intensity) 값, 세로축은가로축의밝기값에대응하는디지털영상내의화소수 5

6 히스토그램평활화기술 히스토그램평활화와명세화 편중된디지털영상의히스토그램을골고루분산시켜영상전체의명암대비를높여줌. 히스토그램명세화기술 디지털영상이원하는히스토그램을갖게해주는기술. 특정부분의명암대비를높일수있음. 6

7 Section 02 디지털영상의산술연산과논리연산화소의밝기값 밝기의단계수는화소를표현하는양자화비트수가결정그레이레벨영상에서는색은없고밝기만있음. 보통, 화소는밝기를나타내는데, 주로양자화비트수를 8비트로표현 명암대비 대비 (Contrast): 영상내에있는가장밝은값과가장어두운값의차이로, 영상의품질을결정하는중요한요소임. 높은대비를보이는디지털영상 : 어두운명도와밝은명도의차이가너무커서시각적으로좀더명확하게보임. 낮은대비를보이는디지털영상 : 밝기의차이가크지않아시각적으로명확하지못함. 7

8 디지털영상의산술연산 화소값의덧셈연산 화소의밝기값에특정한상수값을더해화소의밝기값을증가시켜영상 을밝게하는처리기술 화소의값에임의의상수를더할때화소의최대값을넘기도함. 최대값인 255 를넘는값은모두 255 로처리 ( 화소값 +α) > 255 이면, ( 화소값 +α)=255 8

9 디지털영상의산술연산 9

10 디지털영상의산술연산 덧셈처리한예제 +40 입력영상 255 출력픽셀의색상 출력영상 입력픽셀의색상 10

11 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 11

12 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 화소값의뺄셈연산 화소의밝기값에특정한상수값을빼화소의밝기값을감소시켜영상의밝기를어둡게하는처리기술 화소의값에임의의상수를뺄때화소의최소값 0 보다도작은음수가발생 할수있음. 화소의최소값인 0 보다작은음수값은모두 0 으로처리 ( 화소값 -α) < 0 이면, ( 화소값 -α)=0 12

13 뺄셈처리한예제 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) -40 입력영상 255 출력영상 출력픽셀의색상 입력픽셀의색상

14 뺄셈연산의예제 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 14

15 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 화소값의곱셈연산 화소의밝기값에특정상수값을곱해전체적으로화소의밝기값이증가해더밝아짐. 밝은부분은더욱밝아지고, 어두운부분은약간밝아져영상내의밝기에 커다란차이가생기는것 밝기의차이가커지므로영상의선명도 (contrast) 증가함. 15

16 곱셈처리한예제 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) x 1.2 입력영상 출력영상 255 출력픽셀의색상 0 입력픽셀의색상

17 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 17

18 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 블렌딩처리 덧셈연산의경우두영상의선형결합 (linear convolution) 을통해두개의영상이각각의가중치에따라동시에보이것이가능함 가중치를어떻게주느냐에따라다양한결과가나올수있는데, 이를블렌딩 (blending) 이라함 블렌딩연산자 Q( x, y) A( x, y) (1 ) B( x, y) 18

19 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 블렌딩처리예제 19

20 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 블렌딩처리예제 20

21 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 화소값의나눗셈연산 화소값을임의의상수값으로나누면전체적으로화소의밝기값은감소하고, 최대밝기와최소밝기의차이는작아짐. 밝은부분은많이어두워지고, 어두운부분은약간어두워짐. 21

22 나눗셈처리한예제 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) / 1.2 입력영상 출력영상 255 출력픽셀의색상 입력픽셀의색상 22

23 디지털영상의산술연산 ( 계속 ) 23

24 결과에따른히스토그램 영상의명암대비조절 빈도수 빈도수 0 명암값 255 (a) 어두운영상 0 명암값 255 (b) 밝은영상 빈도수 빈도수 0 명암값 명암값 255 (c) 낮은명암대비영상 (d) 높은명암대비영상 24

25 문제점 산술연산의문제점과해결방법 결과값이화소의최대값과최소값을넘을수있음. 해결방법 클래핑 (Clamping) 기법 연산의결과값이최소값보다작으면그결과값을최소값으로, 최대값보다크면결과값을최대값으로하는기법 8 비트그레이영상의최소값은 0, 최대값은 255 음수는 0 으로설정하고, 255 보다큰값은 255 로설정함. 25

26 문제점 산술연산의문제점과해결방법 결과값이화소의최대값과최소값을넘을수있음. 해결방법 랩핑 (Wraping) 기법 연산의결과값이최소값보다작으면그결과값을최소값으로, 최대값보다크면최소값부터최대값까지를한주기로해서이를반복하는기법 최대값 +1 은최소값이되고, 연산의결과값이최대값 + 상수값일때는계속상수값 -1 로설정함. 8 비트그레이영상의최소값은당연히 0 이고, 최대값은 255 음수는 0 으로, 255 보다큰결과값 256 은 0 으로, 257 은 1 로설정한후이런방식으로주기를계속반복 26

27 화소값의 AND 연산 디지털영상의논리연산 원하는비트를선택적으로 0 으로만드는기능이있어마스크 (mask) 연산이라고도함 영상의특정화소비트에서 0 으로구성된이진데이터와 AND 연산을수행 27

28 디지털영상의논리연산 ( 계속 ) 화소값의 OR 연산 특정비트를선택적으로 1로구성할수있어선택적-세트 (selective-set) 연산이라고도함화소의특정비트를 1로만들려고원하는비트위치가 1로구성된이진데이터와 OR 연산을수행 28

29 화소값의 XOR 연산 디지털영상의논리연산 ( 계속 ) 입력이서로다를때만 1을출력하는연산으로, 두데이터를비교하므로비교 (compare) 연산이라고도함같은비트에서만 0을출력함 29

30 디지털영상의논리연산 ( 계속 ) 화소값의 NOT 연산 화소비트를반전시키는일을함. 영상에서는검정색이흰색으로, 흰색이검정색으로반전됨 30

31 Section 03 디지털영상의다양한화소점처리기법화소점처리기법 Output(q) = T[Input(p)] p는입력영상의화소값이고, T로화소값을변환함 q는값을변환하여얻는출력화소값 명암변환 (Intensity Transform) 밝기를변경하는것미리지정된변환함수를기반으로입력영상의이전화소를새로운화소로변환하는점처리기법 31

32 널변환 (Null Transform) 입력영상을출력영상으로변환해도변화가없는것 단순히입력화소를출력화소로바꾸는변환 널변환의변환함수 Output(q) = Input(p) 32

33 사진학적역변환 영상의반전변환 (Negative Transform) 각화소의값이영상내에대칭이되는값으로변환 8 비트그레이레벨의영상을반전시키면화소값 0 번은 255 번으로, 화소값 1 번은 254 번으로변환됨 반전변환의변환함수 Output(q) = Input(p) 33

34 감마보정 (Gamma Correction) 입력값을조정하여출력을제대로만드는과정 감마보정함수 Output(q) = [Input(p)] (1/r) 함수의감마값 ( ) 에따라영상을밝게하거나흐리게조절할수있음 감마값이 1 보다크면영상이어두워지고, 1 보다작으면영상이밝아짐 f ( x) pow x, 1 r 명암도영상적용 : f ( x) 255* pow x 255.0, 1 r 34

35 명암대비변환 (Intensity Contrast Transform) 명암대비스트레칭 (Intensity Contrast Stretch) 밝기의차이를크게하는것영상의가장밝은값을최대밝게, 가장어두운값을최대어둡게설정하여높은명암대비를보이는영상을생성하는것 명암대비압축 (Intensity Contrast Compress) 영상의가장어두운값을밝게, 가장밝은값을어둡게하여밝기차이를줄 임으로써낮은명암대비를보이는영상을생성하는것 35

36 명암대비변환 (Intensity Contrast Transform)( 계속 ) 36

37 경계값을이용한처리 경계값을이용한처리 디지털영상의화소값을주어진경계값으로그룹화하여결국화소값의수를감소시키는처리방법 37

38 포스터라이징 (Posterizing) 영상에서화소에있는명암값의범위를경계값으로축소 경계값 8 개로 8 비트그레이레벨영상을포스터라이징처리하면, 명암값 256 개가명암값 8 개로변경됨. 38

39 이진화 (Binarization) 경계값을이용해값이두개만있는영상으로변환해주는것보통그레이레벨영상을이진영상으로변환할때사용값이두개뿐이라서영상을쉽게분석할수있고, 명암대비가매우낮은영상에서는배경과물체를확실하게구분할수있게해줌. 1 if f ( x, y) Th g( x, y) 0 else 39

40 경계값을이용한처리 히스토그램정보를이용한물체와배경의분리 임계치임계치임계치 40

41 경계값을이용한처리 이진변환 ( 이중경계값 ) g( x, y) 1 0 if low f ( x, else y) high 255 출력픽셀의색상 임계치 (low) 입력픽셀의색상 임계치 (high) 41

42 경계값을이용한처리 이진변환 ( 이중경계값 ) 42

43 범위강조변환 영상에서한부분의화소는원상태를그대로유지한채일정범위의화소만강조하는변환 원하는부분의화소값이더커지거나작아져다른부분과비교해서더욱도드라져보임. 43

44 요약 화소점처리 원화소의값이나위치를바탕으로단일화소값이각각독립적으로변경되는기술 컬러영상에는다양한색상이있으므로화소는색의밝기를표현함 RGB 영상에서는빨간색의 R 채널, 초록색의 G 채널, 파란색의 B 채널영상이각화소를 8 비트 로표현함. AND 연산과 OR 연산 특정비트를 0 으로바꾸려면특정비트위치가 0 으로구성된이진데이터와 AND 연산수행 특정비트를 1 로구성하려면특정비트위치가 1 로설정된이진데이터와 OR 연산수행 XOR 비교연산. 화소비트와임의의이진비트를 XOR해서대응되는비트의값이같으면화소의해당비트를 0 으로구성 NOT 연산 화소비트를반전시킴 ( 검정색은흰색으로, 흰색은검정색으로 ) 44

45 요약 명암대비스트레칭 높은명암대비를보이는영상을, 명암대비압축은낮은명암대비를보이는영상을생성하는 것 포스터라이징 영상에서화소에있는명암값의범위를경계값으로축소하는기법 이진화 영상의화소값을경계값을이용해값이두개만있는영상으로변환해주는것 범위강조변환 영상에서한부분의화소는원상태를그대로유지한채일정범위의화소만강조하는변환 45

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PowerPoint 프레젠테이션 04 장히스토그램을이용한화소점처리 디지털영상의히스토그램 산술연산을이용한히스토그램에서의이동 히스토그램스트레칭 히스토그램평활화 히스토그램명세화 학습목표 4 장. 히스토그램을이용한화소점처리 디지털영상의히스토그램을이해한다. 산술연산으로히스토그램에서명도와명암대비를조정하는방법을이해한다. 히스토그램스트레칭기법의원리와효과를학습한다. 히스토그램평활화의기본원리를익히고, 영상에서보이는효과를알아본다.