다양한 포인트 처리 기법

명암 변환(Intensity Transfrom)

- 밝기를 변경하는 것이 목표다.

- 미리 지정된 변환 함수를 기반으로 입력 영상의 픽셀값을 새로운 값으로 변환하는 처리 기법

포인트 처리 기법

g(x, y) = T [f(x, y)]

T : 변환 함수(transformation function) // 특정한 연산을 사용하는 함수 +, - , * ,  /

g(x, y) = 값을 변환하여 얻는 출력 영상의 픽셀값(output)

ex) 덧셈 연산: g(x, y) = f(x,y) + β

 

널 변환(Null Transfrom: 0~255안에 나옴, 글램핑을 사용할 일이 없)

- 입력 영상을 출력 영상으로 변환해도 변화가 없는 것

- 단순히 입력 필셀값을 출력 픽셀값으로 바꾸는 변환

- 널 변환의 변환 함수

g(x,y) = f(x,y)

 

영상의 반전 변환(Negative Transform)

- 사진학적 역변환

- 각 픽셀의 값이 영상 내에 대칭이 되는 값으로 변환

- 8비트 그레이 레벨의 영상을 반전시키며 픽셀값 0은 255로, 픽셀 값 1은 254로 변환됨

- 반전 변환의 변환 함수

g(x,y) = 255 - f(x,y)

 

명암 대비 변환(Intensity Contrast Transform)

- 명암 대비 스트레칭(Intensity Contrast Stretch)

- 밝기의 차이를 크게 하는 것

- 영상의 가장 밝은 값을 최대 밝게, 가장 어두운 값을 최대 어둡게 설정하여 높은 명암 대비를 보이는 영상을 생성하는 것

 

-명암 대비 압축(Intensity Contrast Compress)

- 영상의 가장 어두운 값을 밝게, 가장 밝은 값을 어둡게 하여 밝기 차이를 줄임으로써 낮은 명암 대비를 보이는 영상을 생성하는 것

 

감마보정(Gamma Correction)

- 입력 값을 조정하여 출력을 제대로 만드는 과정

- 감마보정 함수 

g(x,y) = f(x,y) ^ γ(감마)

- 함수의 감마 값( γ )에 따라 영상을 밝게 하거나 흐리게 조절할 수 있음

- 감마 값이 1보다 크면 영상이 어두워지고, 1보다 작으면 영상이 밝아짐

 

근데 여기서 문제점이 발생하는데 감마(는 제곱을 의미)를 해주면 값이 너무 커짐 그래서

g(x,y) = {f(x, y)/ 255 ^ γ  } * 255 => 나눠준 다음에 곱해주는 방안으로 함

 

포스터라이징(Posterizing: 1,2,3,4,5라는 범위가 있다면 평균값인 3으로 통일함 그것을  θ (쎄타)라고 함)

- 영상에서 픽셀에 있는 명암 값의 범위를 경계 값으로 축소- 8비트 그레이 레벨 영상을 경계 값 8개로 포스트라이징 처리하면, 명암 값 256개가 명암 값 8개로 변경됨

포스터라이징 예제

이진화(Binarization: 내가 나누고 싶은 간격을  θ 로 잡을 수 있음)

- 경계 값을 이용해 값이 두 개만 있는 영상으로 변환해 주는 것

- 보통 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환할 때 사용(영상 분할 시)\

- 값이 두 개뿐이라서 영상을 쉽게 분석할 수 있음

- 명암 대비가 매우 낮은 영상에서는 배경과 물체를 확실하게 구분할 수 있게 해 줌]

 

범위 강조 변환( Range Emphasis Transform: 영역만 색을 바꿈 ex) 피부색을 다른 색으로 바꿈)

- 영상에서 한 부분의 픽셀의 원 상태를 그대로 유지한 채 일정 범위의 픽셀만 강조하는 변환

- 원하는 부분의 픽셀 값이 더 커지거나 작아져 다른 부분과 비교해서 더욱 도드라져 보임