디지털 이미지
디지털 이미지는 컴퓨터가 판독할 수 있도록 디지털화된 이미지를 일컬으며 차원함수 로 정의될 수 있다 디지털 이미지는 아주 작은 사각형인 픽
셀단위로 이루어져 있으며 각 픽셀의 위치는 공간좌표값 로 그 위치에 해당하는 영상의 색상은 로 정의된다 과 같이 색 공간에서 영상 의 색상 는 의 세 가지 색상의 조합으로 표현이 되
며 비트 컬러 깊이 에서는 가 각각
개의 진하고 연한 색상으로 나뉜다 즉 한 픽셀은 비트 로써 × × ≈
만 종류의 색 정보를 가질 수 있다일반적으로 디지털 이미지는 이미지 자체에 대한 정보뿐만 아니라 촬영 당시 의 관련 정보를 저장하는데 이를 교환이미지 파일형식
이라 한다 이는 화상 데이터와 함께 카메라 제조사 카메라 모델 이미지 에디터 사진을 보정한 날
짜 버전 촬영한 날짜 웹에
올려진 사진의 실제 크기 노출 시간 셔터 스피
드 촬영 프로그램 렌즈 초점 길이 조
리개 개방 수치 플래시 사용 여부 등과 같은 정보를 포함한다 특히 위성항법장치 수신기에서 오는 위치 정보 등을 카메라 연결하거 나 카메라 자체에 위성항법장치가 포함된 경우 촬영당시의 위치정보 또한 포 함이 가능하다
히스토그램
일반적으로 그레이 레벨 영상에서 영상 히스토그램은 영상 내 특정 밝기 값 을 갖는 화소의 발생 빈도를 나타내는 수의 집합이다 따라서 화소의 밝기 값을 축 그리고 각 밝기 값의 발생 빈도를 축으로 나타낸 그래프가 히스토 그램이다
부터 의 밝기 값 범위를 갖는 흑백 영상의 경우 개의 그레이 레벨을 갖는다 만일 비트 정수
를
번째 단계의 밝기 값으로 정의한다면
은 영상의 밝기 값이 임을 의미한다 특정 영상 내 화소의 전체 개수를
라 고 하면 크기가×
인 영상의 경우 영상 전체 화소의 개수는
이다 영상 내 특정 밝기 값
를 갖는 화소의 전체수를
라 하고 영상의 밝기 값 범위는 부터
까지의 밝기 값 레벨을 갖는다고 가정했을 때 해 당 영상의 히스토그램
은 다음 식과 같다
f or ⋯
에 의해 정의된 히스토그램의 특성은 다음과 같다 첫 번째 특성으로는 각
는 해당 영상에서
번째 밝기 값의 확률분포
를 제공하며 이때 히스토그램의 전체 합은 다음과 같이 이 된다
히스토그램의 두 번째 특성은 번째 밝기 값보다 작거나 같은 밝기 값
의 확률분포는 다음과 같이 표현되며 이를 누적 확률분포라고 부른다
≤ ≤ ≤
임계치
영상처리 응용분야 가운데 영상분할 은 영상의 특정 밝기 값을 지닌 부분을 특정 영역으로 분리시키는 작업이다 즉 영상 내의 물체는 흰색 검정색 으로 동시에 배경은 검정색 흰색 으로 표현하는 것이 대표적인 경우 이다 일반적으로 영상이 배경과 물체로 구성된 경우 영상의 히스토그램은
와 같이 이중모달 형태로 나타난다
에서 히스토그램의 정점 는 영상 내의 물체와 관련되고 정점의 높이는 물체의 크기와 관련된다 임계치 는 배경과 물체를 효과적 으로 분리할 수 있는 경계 값을 의미하며 임계치의 설정 값에 따라 영상 분 할의 결과가 달라지기 때문에 적절한 임계치의 설정이 매우 중요하다 일반 적으로 임계치를 설정하는 방법은 해당 영상
의 통계적 측정치인 영상의 평균값과 표준편차
에 의해서 결정되며 식은 다음과 같이 정의된다 ×
이처럼 임계치가 설정된 후 영상의 분할은 임계치보다 작은 입력영상의 밝기 값에는 을 그리고 임계치보다 큰 밝기 값에는 다른 값을 할당한다면 두 영 역으로 분할된 이진영상을 출력영상으로 획득할 수 있다 출력영상의 밝기 값을
이라고 할 때 임계치
의 적용식은 다음과 같다 ≥
그러나 일반적으로 입력 영상은 단순히 배경과 물체로만 구성되어 있지 않으 며 히스토그램이 이중모달이 아닌 다중모달 인 경우 영상 분할 의 오류가 발생할 수 있다 이러한 경우 임계치
의 설정은 전체 영상의 부 분 영상들
에 대하여 각 영역 별 임계치를 다음과 같이 설정한다 이는 영 상의 부분 영역이 이중모달의 특성을 지닌다는 가정 하에서 실행된다 ×
임계치의 설정은 영상의 전체 밝기 값 범위에 적용되는 것이 일반적이나 경
우에 따라서는 영상의 밝기 값 영역 가운데 일부분에 적용될 수도 있다 이
상 내 특징을 고려하여 객체와 배경을 확실하게 구분할 수 있도록 임계치를 설정하는 알고리즘을 신중히 고려하여야 한다 임계치 설정과 관련한 이진 영상 생성 알고리즘은 다음과 같은 방법이 있다
첫째 히스토그램의 분포를 파악하여 적합한 임계치를 설정 둘째 블록 이진화 기법의 적용
셋째 이중 임계치 설정
넷째 난수 적용
다섯째 적응적 임계치 설정
여섯째 보간적 임계치 설정
지능적으로 임계치를 설정 가능한 것이 최선이나 실제로는 영상의 특징 고려 와 수많은 시행착오를 거쳐 결정하는 것이 대부분이며 또한 컬러 영상이나 명암도 영상의 이진 영상 변환 시 원 영상의 상당 부분의 손실 가능성을 염 두해 두어야 한다 임계치에 따라 변환된 이진 영상의 예는 과 같다