컴퓨터 비전 및 인공지능 4주차 [ Image Enhancement ]

이미지 파일

BMP, PNG , JPG , GIF 등

대표적인 파일 : JPG

PNG 는 압축하지 않은 포멧

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BMP File Format

디지털 영상 처리는 nXm 매트릭스로 데이터를 처리함. 이때 이미지 파일만이 아닌 다른 데이터 또한 저장함

File header (14byte)

Bitmap Information (40byte)

Color Table (4*Bits/Pixel Bytes)

Image Data/Color Index Array

여기서 이미지 파일만 가져오기는 어려울 수 있다.

MATLAP , Python 의 라이브러리 함수를 사용하여 가져오면 편하다.

 

그런데, NxM matrix 파일만 저장 할 수 있다 그러한 파일을 raw 파일 이라고 한다.

포토샵으로 .raw파일로 저장해서 불러올 수 있다.

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이미지 촬영 순서

광원 반사 -> Image Sensing -> NxM matrix 제작 후 파일생성 -> Displaying 출력

이미지를 가져와서 확인하려면 디스플레이가 있어야 한다.

 

디스플레이에 출력되는 이미지는 NxM matrix에 대한 픽셀 밝기 데이터로 출력된다. 0 - 255 [ 0은 어두움 255는 밝음 ]

 

LED display 에서 작동되는 원리

NxM matrix의 소자하나당 LED한개씩 해당한다.

 

이때 컬러를 재현하기 위해서는 다른 디스플레이를 사용해야 한다.

 RGB의 LED를 3개씩 넣은 것을 한개의 LED로 하고 제어한다.

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Quantization

임의의 이미지의 밝기 레밸을 단계별로 구분하여 표현 할 수 있다.

256 단계를 2단계로 표현한다면. 양자화와 같이 표현하여 2단계로 분할하여 0 아니면 255로 분류. 반올림처리하여 매핑할 수 있다.

Sampling Effects

위치 내에 있는 픽셀을 통합하여 표현한다.

가로방향으로 임의의 픽샐마다 샘플링하여 표시하면 도트처럼 표시된다. 오른쪽으로 4개씩 띄워서 샘플링 하거나 2개씩 띄우거나 해서 표현 할 수 있다.

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Image Enhancement [ 이미지 향상 ]

Gray Level Processing

픽셀 값을 Gray Level로 따지는데, 픽셀 값을 변환하는것.

(x,y)축 상의 이미지 픽셀 값을 바꾸는것

 

f(x,y)의 값을 바꾼다. 변환함수를 활용하여 바꿔준다

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

 

f(x,y)라는 임의의 값을 T의 변환함수를 활용해서 다른 값으로 변환시키고 변환된 값을 출력한다.

 

변환함수

T펑션에 어떠한 함수가 들어가는지

각 펑션의 설명

Negative 펑션

들어간다고 하면, f(x,y)의 값이 64 라고 한다면, 192가 나오게 된다. 즉, 정비례로 내려가게 됨으로 큰 수 일수록 낮아지고 작은수 일수록 커진다.

즉, S= 255-r 로 표현할 수 있다.

Negative 펑션을 적용한 이미지

만약 코드로 구현한다면,

for(j=0; j < h ; j++)

{

    for(i=0; i < w ; i++)

    {

          ptr[j][i] = 255 - ptr[j][i];

    }

}

라고 표현할 수 있다.

 

Log transformation

S = c log(1+r)밝기가 어두운 구역은 더 밝게 표시해준다.

Log transformation 을 적용한 이미지 ( Log의 종류에 따라 달라질 수 있다. )

조그마한 차이에도 큰 차이를 만들어 낼 수 있다.

 

Power-Law Transforamtion

$ s = cr^\gamma  $ 

$ \gamma  $는 감마값으로 데이터의 임의 수정치이다.

감마의 차이로 데이터의 차이가 벌어진다.

감마조절로 데이터의 밝기를 조절할 수 있다. 감마가 1보다 작으면 Log함수의 효과를 볼 수 있다.감마가 1보다 크면 일정값 이상의 데이터만을 도출해낼 수 있다.이때 r값이 정규화 되지 않았을 때는 값이 반대로 바뀌기 때문에 정규화가 되어야 한다.

Power-Law Transforamtion 을 사용한 MRI 이미지 뒤 어두운 영역이 변환되어 보이는것을 볼 수 있다.

반대로 밝은 영역은 감마를 1보다 크게하면 어둡게되어 잘 보이게 된다.

Identiy 펑션S = r입력값과 출력값이 같을때를 의미함.