영상처리 - 픽셀 기반 처리2 (이진화, 역상, 영상사이에 픽셀 기반 처리)

영상처리 - 픽셀 기반 처리1 (산술 연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭)

 
한마디로 픽셀 기반 처리는 자신의 픽셀을 건들어서 보정을 하는 것이라고 보면 된다. 이전 포스팅에서는 이에 대해 가장 간단한 방법인 산술평균을 알려주었고 명암의 빈도수를 표현하는 히스토그램을 이용하는 방법인 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭에 대해서 설명했다.
 
이제는 앞서 알려준다고 했던 픽셀 기반 처리의 나머지 부분인 이진화, 역상, 영상 사이에 픽셀기반 처리에 대해서 이야기해보도록 하겠다.

1.이진화

출처: https://velog.io/@redorangeyellowy/ch03-기본적인-영상-처리-기법-히스토그램-평활화

 
이진화는 영상 데이터를 두 가지 값으로 변환하여 분석을 용이하게 하는 기법이다. 이 과정을 표현하는 식은 간단하며, 이 방법은 잡음 제거에 효과적이다.

출처: https://editor.codecogs.com/

이진화를 수행할 때, T값(임계값)을 조절하여 최적의 결과를 얻을 수 있다. T값이 255, 180, 130일 때의 결과를 비교하며 조정하면, 때에 따라 선명한 이미지를 얻을 수 있다. 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.
 
위의 그림을 보자. 확인을 해보면 확실하게 잡음 제거가 된 모습으로 특징이 있는 부분에 선명하게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

2. 역상

픽셀 값을 반대로 하는 기법이다. 이 방법을 사용하는 방법은 다음의 수식으로 표현할 수 있다. 

출처: https://editor.codecogs.com/

3. 영상 사이의 픽셀 기반 처리

 

이전에 설명한 방법과는 약간 다른 접근 방식으로, 두 개의 영상을 사용하여 이들을 결합하고 더하는 방식으로 처리하는 기법이 있다. 이 방법은 두 개 또는 그 이상의 서로 다른 영상을 포함하는 연산을 기반으로 픽셀 값을 생성한다.

 

이와 관련된 연산으로는 덧셈 연산, 뺄셈 연산, AND/OR 연산, 평균 연산 등이 있습니다.

덧셈 연산

출처: https://velog.io/@monixc/패턴인식-2-픽셀-기반-처리

 

이 연산은 두 개의 영상에 덧셈연산을 수행하여 새로운 영상을 생성할 때 사용한다. 일반적으로 다음과 같은 혼합함수를 사용하게 된다. (알파=1, 베타=1)

출처: https://editor.codecogs.com/

뺄셈 연산

출처: https://velog.io/@monixc/패턴인식-2-픽셀-기반-처리

이 연산은 두 영상 간에 뺄셈 연산을 수행하여 새로운 영상을 생성하는 데 사용된다. 이 기법은 보안 시스템이나 영상 분석 시스템에서 특히 유용하다. 누군가 움직일 경우 해당 영역에 잔상이 남게 되며, 이를 통해 움직임을 감지할 수 있다.
 
이를 통해서 많이 사용되는 픽셀 기반 처리에 대해서 알아보았다. 다음 포스터에서는 영역 기반 처리에 대해서 포스팅하도록 하겠다.