이미지
테이블을 표현하는 자료구조: 베열(array) = 행렬(matrix)
행렬의 자료형: list, tuple, dictionary in python
scalar: single value -> point(pixel value) // 실수 정수를 스칼라라고 부름
1 - dimensional data: 1-D array(row or column vector) -> line(set of pixels)
2 - dimensional data: 2-D array(matrix) -> plane(gray-scale image)
3 - dimensional data: 3-D array(tensor) -> volume.space(color image)
숫자 1 => 스칼라
숫자 2 => 벡터
행벡터 => (1,2)
열 벡터 => 1
0
테이블로 표현한 숫자: 행렬(matrix), 배열(array): (흑백)
사각형 모양을 3개로 겹쳐 표현한 것: 텐서, 텐저(컬러)
이미지 3개를 겹쳐둔 텐서 or텐저(컬러를 나타냄)
이미지의 산술연산과 논리연산
픽셀의 밝기 값
- 밝기의 단계 수는 픽셀을 표현하는 양자화 비트 수가 결정
- 그레이 레벨 영상에서는 색이 없고 밝기만 있음
- 보통 픽셀은 밝기를 나타내는데, 주로 양자화 비트 수를 8비트로 표현
명암대비
대비(contrast)
- 영상 내 가장 밝은 값과 가장 어두운 값의 차이로(max(x)-min(f) = contrast 대비가 선명하면 사진도 선명함), 영상의 품질을 결정하는 중요 요소
- 높은 대비를 보이는 이미지는 시각적으로 좀 더 명확해 보임
- 낮은 대비를 보이는 이미지는 밝기의 차이가 크지 않아 시각적으로 명확하지 못함
이미지의 산술연산
픽셀값의 덧셈연산(add) # 밝아지는 기능을 하는 거지 대비의 기능이 있는 것은 아니다.
-픽셀값 f(x, y)에 특정한 상수 값( β )을 더해 밝기 값을 증가시켜 영상을 밝게 하는 처리 기술
f(x, y) + β : 영상의 밝기 증가
ex) g(x, y) = f(x, y) + β( >= 0)
40 = 30 (정해진 값) + 10(주어진 값이 커질수록 더 밝아짐)
# 밝아지는 기능을 하는 거지 대비의 기능이 있는 것은 아니다. 정해진 값과 주어진 값으로 계산을 했을 때 원래의 값과
증가한 값의 대비되는 차이가 없기 때문에 일정하다. 대비의 차이가 없는 이유를 예시를 들어 표현하겠다.
ex) 정해진 값 30 만큼 증가한다 했을 때
최소 30 -> 60 +30
최대 150 -> 180 +30
처음 최소와 최댓값을 뺀 값과 30만큼 증가된 최소와 최댓값을 뺀 값을 비교했을 때 120으로 동일한 수가 나온다.
즉, 대비의 차이가 없다. (참고로 그림에서 음수는 없음)
픽셀값의 뺄셈연산(subtract) # 덧셈과 뺄셈은 밝기만 조절한다. 덧셈 연산 참고
f(x, y) - β: 영상의 밝기 감소(어두워짐)
픽셀값의 곱셈연산(multiply)
- 픽셀값 f(x, y)에 특정한 상수 값( α )을 곱해 전체적으로 픽셀의 밝기 값이 증가해 더 밝아진다.
- 밝은 부분은 더욱 밝아지고, 어두운 부분은 약간 밝아져 영상 내 밝기에 커다란 차이가 발생
- 밝기의 차이가 커지므로 영상의 선명도 증가
f(x, y) * α : 영상의 밝기 차이증가
ex) g(x, y) = f(x, y) x α(105라고 했을 때)
최소 30 -> 150 = *5
최대 100 -> 500 = *5
70 350 -> 대비가 늘어남
즉, 덧셈과 다르게 대비가 늘어남에 따라 대비의 차이도 있다.
픽셀값의 나눗셈연산(divide) #곱셈 설명 참
- 픽셀값 f(x, y)에 특정한 상수 값( α ) 값으로 나누면 전체적으로 픽셀의 밝기 값은 감소하고 최대 밝기와 최소 밝기의 차이는 작아짐
- 밝은 부분은 많이 어두워지고, 어두운 부분은 약간 어두워짐
f(x, y) / α : 영상의 밝기 차이감소(희미해짐)
예제)
f(0,2) + 10 = 35
f(2,4) - 5 = 9
f(0,4) * 2 = 290 ? 255가 넘는 과하게 큰 수라면?
f(3,4) / 2 = 44.5 ? 소수가 나온다면?
다음 장에서 물음에 답하도록 하겠다.
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