영역 처리의 개념

영역 처리

- 픽셀이 아닌 공간 영역에 대한 영상 처리 기법

- 입력 이미지(f)의 특정 픽셀값으로부터 결과 이미지(g)의 특정 필셀값을 결정할 때, 이웃의 픽셀값들(neighbors)도 함께 고려하여 공간 영역 연산

 

- 특정 위치 픽셀값: f(x, y)

- 특정 위치 주변의 이웃 픽셀들의 값: f(x-1, y-1), f(x, y-1), f(x-1, y),...

 

- 컨볼루션 기법(convolution technique)으로 수행

- 공간 도메인 필터링을 컴볼루션 처리(convolution processing = *이라고 표시, CNN or CV라고 함), 회선 처리라고 함

 

영역 처리의 종류 

- 엠보싱

- 블러링

- 샤프닝

- 경계선 검출

- 잡음 제거

 

영역 처리

- 공간 자기 상관(spatial autocorrelation)

공간상의 모든 것은 인접해 있는 모든 것과 상관되어 있음

 

이상치(outlier)와 노이즈(noise)

이상치 -> 이상한 값

- 데이터 집합에서 대부분의 다른 데이터 객체와 상이한 특성을 갖는 데이터

- 특정 속성에 대한 전형적인 값에 비추어 볼 때 비정상적인 값

노이즈

- 측정 오류의 임의적 성분 또는 값의 왜곡

- 공간 또는 시간 성분을 가진 데이터와 연결

 

필터(filter)와 컨볼루션(convolution)

- 신호(signal)의 일부 성분을 제거하거나 일부 특성을 변경하려고 설계된 하나의 시스템

- 영상은 2차원의 신호이므로 적용 가능함

따라서, 공간 영역(spatial domain)에서의 처리를 수행하게 됨

* x [n]을 y [n]으로 바꾸고 싶을 때 h [n]을 시용하여 값을 대

 

(목표) 필터링(filtering)

- 새로운 픽셀값을 얻을 때 하나의 픽셀값이 아닌 그 주변 픽셀들의 값을 활용하는 방법을 공간 영역 필터링(spatial domain filtering)이라고 함

(방법) 컨볼루션(convolution)

- 공간 영역 필터링을 위한 핵심 연산 방법

- 공간 영역에 있는 압력 영상의 픽셀값에 대해 이동하면서 계산 수행

 

공기청정기

(목표) 인체에 해로운 미세한 먼지들을 포함하는 실내의 더러운 공기를 정화시킴

(필터) 어떤 용도/ 기능을 가진 필터를 제작/설계할 것인가?

프리 필터: 황사, 머리카락 등 입자가 큰 먼지를 걸러줌

헤파 필터: 눈에 보이지 않는 초미세 먼지를 걸러줌

탈취 필터: 생활 악취를 제거해 줌

(방법) 여러 필터를 어떻게 사용/베치 할 것인가?

프리-헤파-탈취

헤파-탈취-프리...

 

영역 처리

- 영상처리의 결과 이미지는 컨벌루션(회선) 기법으로 얻을 수 있음

- 컨볼루션 기법으로 생성되는 새로운 픽셀값

= 이웃한 픽셀값과 이에 대응하는 마스크의 가중치를 곱한 뒤 곱한 값을 더해서 얻음

= 가중치는 작은 행렬인 마스크 또는 컨볼루션 커널로 구성됨

- 영상 신호에서의 컨볼루션 기법

슬라이싱 윈도우(sliding window): 가중치를 포함한 마스크(mask)가 이동하면서 수행

흰색 상자가 한 칸씩 옆으로 이동하면서 가중치를 포함한 마스크가 이동하면서 수행

 

컨볼루션 처리와 마스크

마스크(mask)

- 동일한 의미의 용어: 필터(filter), 커널(kernel), 윈도우(window)

- 영상에 있는 공간 주파수 대역을 제거하거나 강조하는 처리

- 필터의 계수(coefficient)에 따라 결과가 결정됨

= 즉 필터의 가중치(weight) 선택이 공간 필터의 행동을 결정함

= (일반적으로) 영상처리에서는 계수값을 수동(manually)으로 결정함

==(딥러닝) CNN(Convolution Neural Network) 방법은 자동(automatically)으로 계수값 산출

마스크의 계수 합이 1인 경우

- 컨볼루션 된 영상의 평균 밝기 값이 원본 영상과 같도록 하기 위함

마스크의 계수 합 0인 경우 -> 전체의 함이 0이 되게 하기 위해 사용

- 경계선 검출 등에서 사용되는 일부 마스크에서는 음수의 계수 사용

- 음의 계수에서는 음의 픽셀값이 생성될 수도 있음

 

마스크의 특징

(일반적으로) 주변 픽셀의 값을 각 방향에서 대칭적으로 고려함

(일반적으로) 마스크의 크기는 행과 열 모두 홀수(odd)의 크기를 사용

(일반적으로) 정방향(square) 마스크가 사용됨

 

필터(filter)와 컨볼루션(convolution)

- 신호(sigmal)의 일부 성분을 제거하거나 일부 특성을 변경하려고 설계된 하나의 시스템

- 영상은 2차원의 신호이므로 적용 가능함

= 따라서, 공간 영역(spatial domain)에서의 처리를 수행하게 됨

(목표) 필터링(filtering)

- 새로운 픽셀값을 얻을 때 하나의 픽셀값이 아닌 그 주변 픽셀들의 값을 활용하는 방법을 공간 영역 필터링(spatial domain filtering)이라고 함

(방법) 컨볼루션(convolution) => 가중치의 값을 줄 때 사람이 직접 주는 게 아니라 컴퓨터가 대입하는 것

- 공간 영역 필터링을 위한 핵심 연산 방법

- 공간 영역에 있는 입력 영상의 픽셀값에 대해 이동하면서 계산 수행

 

컨볼루션을 이용한 1차원 데이터의 필터링

- 마스크에 따른 컨볼루션(+슬라이딩 윈도우) 예

1차원 데이터에서 1차원 마스크를 사용하여 컨볼루션 처리

 

계산을 하고 한칸씩 뒤로 넘어가면서 계산함