Image Processing

지난 글에서는 이미지에서 엣지(Edge)를 검출하는 다양한 방법들에 대해 살펴보았다이번 글에서는 그보다 한 단계 더 나아가, 코너 검출(Corner Detection)에 대해 알아보자 코너는 일반적으로 두 개 이상의 엣지가 만나는 지점으로 정의할 수 있다.엣지는 한 방향으로 픽셀 값이 급변하는 경계선이라면,코너는 두 방향 이상에서 동시에 강한 변화가 발생하는 지점으로, 엣지보다 Local한 구조 정보를 포함하고 있다. 코너의 주변은 텍스처 변화가 뚜렷하고 구별 가능한 특징을 지니고 있기 때문에 이미지 내에서 물체의 윤곽이나 구조를 효과적으로 파악할 수 있게 해준다. 덕분에 다양한 컴퓨터 비전 및 로봇 비전 분야에서 광범위하게 활용된다.예를 들어:Image Alignment (이미지 정합) 서로 다른..

오늘날 가장 널리 사용되는 엣지 검출 기법 중 하나인 Canny Edge Detection에 대해서 알아보도록 하자. Canny Edge Detector는 영상 내 의미 있는 경계를 안정적으로 검출하기 위한 고전적인 알고리즘이다.이 방식은 기존에 알아봤던 방식들 처럼 gradient를 계산하는 것에 그치지 않고, 다양한 후처리 단계를 추가해서 노이즈에 강하면서도 얇고 명확한 엣지를 추출할 수 있도록 설계되었다. 1. Edge Detection의 Criteria이상적인 엣지 검출 기준은 크게 세 가지로 요약된다. 첫째, 검출 오차율이 낮아야 한다. 이는 가능한 모든 진짜 엣지를 놓치지 않고 탐지해야 한다는 것이다. 둘째, 검출된 엣지는 실제 엣지의 위치와 최대한 근접해야 한다.즉, Localizat..

오늘은 엣지를 검출하는 기법들의 개념을 살펴보자. https://he-kate1130.tistory.com/140 [Computer Vision/OpenCV] 11. Spatial Filtering이번 포스팅은 여러가지 필터에 대해서 알아보고 OpenCV로 직접 실습하는 내용을 담았다.먼저 Low-pass, High-pass filter가 뭔지 알아보고Uniform Mean, Gaussian, Sobel, Laplacian filter에 대해서 알아본다. 저번he-kate1130.tistory.com 1. Sobel Filter이 내용은 위키피디아에 정말 잘 정리되어있어서 참고로 읽어보면 좋다.https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator Sobel operator - ..

Edge Detection 에 대해서 알아보자.  기본적으로 어떻게 Edge를 Detect하는지 알아보고, Edge detection 에서 smoothing의 중요성, Smoothing과 Detection의 Tradeoff를 알아본다1. Edge & DerivateivesEdge란 영상에서 intensity의 불연속성이 발생하는 부분을 의미한다. 일반적으로 물체의 경계나 표면의 변화 등 중요한 정보를 가지고 있다. Edge에도 종류가 있다.intensity의 값이 아주 급격히 변화하는 경계를 Step Edge 라고 한다.반면에 이 값이 서서히 변화하는 경계를 Ramp Edge라고 한다.그리고 양 방향으로 Step Edge가 있다면 Line Edge라고 하고, 양 방향으로 Ramp Edge가 있다면 Roo..

이번 포스팅에서는 image segmatation task에 대한 간략한 정리를 하려고 한다.이미지 segmatation이 무엇이고, 어떤 기법들이 사용되는지 초점을 맞추어 작성하려 한다. 1. Image segmentation이미지 segmentation은 이미지를 의미있는 영역(segments)로 분할하는 작업을 말한다.이미지를 겹치지 않는, 유사한 의미의 region들로 나눈다고 생각하면 된다.객체 인식이나, 장명 이해, 의료 영상 분석, 그리고 비전 시스템이 물리적인 영역으로 확장하는 데에 매우 중요한 역할을 하는 기술이다. 이 중에서도 Color segmentaio은 이미지의 색상 정보를 바탕으로유사한 색을 가진 픽셀들 끼리 그룹화 하여 세그멘테이션 하는 방식이다. segmentation을 하는..

오늘 포스팅에서는 대표적인 Degradation model 인 salt and pepper 와 gaussian noise를 없애는 denoising방식에 대해서 알아보고 코드 실습을 한다. 1. Salt & Pepper NoiseSalt and Pepper noise는 렌덤한 위치에 생성되는 점 형태의 노이즈이다.intensity 가 255 도는 0인 픽셀이 생성되는데, 이는 주로 센서의 오류나 전송 중에 생긴 여러 문제로 인해 발생한다. 그럼 이 노이즈는 어떻게 denoising할 수 있을까? 1.1. Low-pass Filter이 노이즈의 경우  low pass filter를 사용해서 고주파 잡음을 제거하는 방식으로 denoising 할 수 있다.예를 들면, Uniform Averaging Filte..

이 포스팅에서는 Image Degradation과 Image Noise에 대해서 알아본다. 1. Image Degradation TypeImage Restoration(복원)의 목표는 이미지의 degradation(손상)을 줄이는 것 이다.좋은 이미지 복원을 위해서는 이미지의 손상에 대한 이해가 필요하다. 이미지 손상의 유형은 다음과 같다.노이즈이미지에 무작위 값이 추가되어서 이미지의 세부 정보를 왜곡시키는 현상을 노이즈라고 한다.이미지 센서, 전송과정 중 손상, 조명 등 다양한 원인에 의해 발생한다.대표적으로 가우시안 노이즈, Salt&Pepper 노이즈, 포아송 노이즈 등이 있다.Out of focus Blur렌즈의 초점이 정확하지 않을 때 발생한다.렌즈가 가정한 초점 거리와 피사체의 거리가 다른경우..

저번 포스팅에서 Low pass filter와 High pass filter가 무엇인지, 어떤것이 있는지에 대해서 알아보았다.이번에는 이 필터들을 이용해서 이미지를 조금 더 선명하게 바꾸는 Unsharp Masking에 대해서 알아보자 https://he-kate1130.tistory.com/139 [Computer Vision/OpenCV] 10. Spatial Filtering & Convolution 개념지난시간에는 이미지의 히스토그램을 이용해 픽셀 값들을 다루는 방법들을 정리했다.오늘부터는 이미지의 spatial data를 다루는 방식들에 대해서 정리한다.이미지의 공간 데이터를 처리하기 위he-kate1130.tistory.com Unsharp Masking이미지를 선명하게 하기 위한 기법을 말한..

이번 포스팅은 여러가지 필터에 대해서 알아보고 OpenCV로 직접 실습하는 내용을 담았다.먼저 Low-pass, High-pass filter가 뭔지 알아보고Uniform Mean, Gaussian, Sobel, Laplacian filter에 대해서 알아본다. 저번 포스팅에서 필터링 연산에 대해서 가볍게 다루었기 때문에 기초적인 연산 방법 정리는 제외하였다. 그래도 내가 읽으려고 쓰는 글이니까 최대한 쉽게... 쓰는 중이다.https://he-kate1130.tistory.com/139 [Computer Vision/OpenCV] 10. Spatial Filtering & Convolution 개념지난시간에는 이미지의 히스토그램을 이용해 픽셀 값들을 다루는 방법들을 정리했다.오늘부터는 이미지의 spat..