이미지

이미지이미지

생성된 이미지에서 여러 조작을 통하여 정보전달이나 특성추출 , 이미지분할 뿐만 아니라 이미지를 분류하여 얻고자 하는 정보를 획득한다 . 이러한 이미지의 성격이나 특성을 통하여 이미지 검색까지 가능하다 . 인간이 정보입수를 80% 이상을 시각적인 정보를 통하여 얻어진다고 볼 때 이미지가 갖고 있는 정보는 엄청나게 많다고 본다 .

2

기본 개념기본 개념기본 개념기본 개념

멀티미디어를 구성하는 다섯 가지 미디어인 텍스트 , 이미지 , 사운드 , 비디오 , 애니메이션 중에서 이미지는 특히 , 중요한 위치

이미지를 자유롭게 사용하려면 이미지의 특성을 이해

텍스트로는 전달하기 어려운 내용을 그림이나 그래프를 이용

인간의 오각인 시각 , 청각 , 후각 , 촉각 , 미각 중에서 80 % 이상을 시각을 통해서 정보를 입수

이것은 그림 , 그래픽과 같은 이미지 매체들이 많은 정보를 함축적으로 표현

3

2 차원 이미지에서 필터링 (filtering) 을 시킨다든지 , 잡음을 제거한다든지 하여 질이 좋은 이미지를 복원하거나 혹은 사용자가 얻고자하는 이미지로 변형을 시킨 결과이미지를 보고자 하는 학문분야를 이미지처리 (image processing)

이미지처리를 통하여 특별한 객체 (object) 혹은 특성이 같은 그룹을 추출하여 이를 수치화 된 데이터로 표현하고 분류하는 학문분야를 이미지분석 (image analysis)

이러한 과정을 통한 응용분야로는 컴퓨터비전 , 생체인식 , 의료이미지 , 생명공학 , 우주공학에 이르기까지 광범위

기본 개념기본 개념기본 개념기본 개념

4

이미지 표현 방식이미지 표현 방식이미지 표현 방식이미지 표현 방식 비트맵 (bitmap) 방식은 점묘화를 그리는 것과 같이 점의

조합으로 이미지를 표현하는 방식 모니터의 화면에 표현되는 각각의 점을 화소 또는 픽셀 (pixel:

picture element) 이라 정의 2 차원에서는 I(r,c) 로 표현하며 I 는 명도 (Brightness) 를 , r

과 c 는 각각 행과 열

좌측의 이미지 좌표에서 I(3,3) = 200 이며 I(4,3) = 175 이다 .

100 125 150 125 100

125 150 175 150 125

150 175 200 175 150

125 150 175 150 125

100 125 150 125 100

5

이미지 표현 방식이미지 표현 방식이미지 표현 방식이미지 표현 방식 비트맵 방식은 그림을 모니터의 화면에 표현함에 있어 데이터를 비디오

메모리로 옮겨 직접 처리하므로 표시 속도가 벡터 방식에 비하여 빠름 비트맵 방식은 픽셀 각각에 대한 명암과 색상 정보를 모두 저장해야 하기

때문에 많은 디스크 공간을 소모 비트맵은 그림을 확대하거나 축소할 경우 그림의 모양이나 외곽선 부분이

변형되는 단점

( 좌 ) 미트맵 이미지와 ( 우 ) 벡터 이미지

6

비트맵 방식에 따라 작성된 그림을 비트맵 이미지 또는 래스터 (raster) 이미지

비트맵 방식으로 작성된 이미지는 평면 또는 공간상에 특정한 좌표 값으로 표현

그림을 나타내기 위해서 간단한 명령어와 좌표 값을 표현하는 방식을 벡터 방식

벡터 이미지 그리기

화면상의 좌표값 설정

좌표값에 따라 선 연결 하여 외곽선

그리기

그려진 외곽선의 경계 구역 계산

정해진 경계 구역에 색상 채우기

( x1, y1 )

( x2, y2 ) ( x3, y3 )

그래픽 데이터의 명령어 해석

이미지 표현 방식이미지 표현 방식이미지 표현 방식이미지 표현 방식

7

그래픽그래픽 // 이미지의 벡터 형식이미지의 벡터 형식그래픽그래픽 // 이미지의 벡터 형식이미지의 벡터 형식

c i r c l e 20, 20, 10 triangle, 15, 22, 5, 40, 30, 40, gray rectangle 25, 42, 40, 45 ellipse 12, 35, 35, 50

(a) 그래픽 이미지 (b) (a) 그림 의 벡터표현

8

색의 인식 색의 인식 ~~색의 인식 색의 인식 ~~

빛 (light): 전자기파 (electromagnetic wave)

빛의 속도 (speed of light) = 파장 (wavelength) x 주파수(frequency)

c = f

9

색의 인식색의 인식색의 인식색의 인식 감지된 빛의 특성

색조 (hue, color): 우세한 주파수 (dominant frequency) 채도 (purity, saturation): 포화도 ( 백색과의 혼합정도 ), pastel

색은 덜 포화됨 명도 , 휘도 (brightness, luminance): 빛의 강도 (intensity of light)

복사 에너지 (radiant energy) 색채 (chromaticity) = 색조 (hue) + 채도 (saturation) 명칭

Rood: hue luminosity purity Hurst: hue brightness purity Wundt: tone lightness purity Rigway: wave-length luminosity chroma Munsell: hue value chroma

10

색의 인식색의 인식색의 인식색의 인식 컬러의 가법 및 감법 연산

가법 (additive) 연산 : R(ed), G(reen), B(lue) 3 색의 조합으로 구성된 방사된 빛을 눈이 인지

R + G + B = 흰색 감법 (subtractive) 연산 : 반사된 빛을 인간의 눈이

인식함으로써 , 색을 인식 Cyan : Red 의 보색 (complementary color= 혼합하면 1( 백색광 )) Magenta : Green 의 보색 Yellow : Blue 의 보색

11

Visual SpectrumVisual SpectrumVisual SpectrumVisual Spectrum

Red 700 nm

Green 546.1 nm

Blue 435.8 nm

12

가법 및 감법 컬러 혼합가법 및 감법 컬러 혼합가법 및 감법 컬러 혼합가법 및 감법 컬러 혼합

BLK

MAGENTA(MINUSGREEN)

YELLOW(MINUSBLUE)

GREEN RED

CYAN(MINUS

RED)

ADDITIVE COLOR MIXING(Light shining black background)

SUBTRACTIVE COLOR MIXING(Prints on a white background)

WHT

YEL GREEN

BLUE

MGNTA CYAN

RED

13

감법 컬러 혼합 감법 컬러 혼합 (Subtractive Color Mixing)(Subtractive Color Mixing)감법 컬러 혼합 감법 컬러 혼합 (Subtractive Color Mixing)(Subtractive Color Mixing)

14

컬러모델컬러모델컬러모델컬러모델 컴퓨터가 컬러를 인식하게 하는 방법 RGB 모델

컬러가 Red, Green, Blue 의 3 색의 강도 (intensity) 를 규정짓는 세쌍 숫자로 표현 (R + G + B) = 1( 흰색 )

컬러 CRT 의 R, G, B 전자총의 전압으로 쉽게 맵핑될 수 있기 때문에 비디오 디스플레이 드라이버에 편리한 모델

CMY(cyan, magenta, yellow) 모델 감법 (subtractive) 모델 [C, M, Y] = [1, 1, 1] – [R, G, B] 컬러프린터에 좋은 모델

CIE color space Commission Internationale de l'Eclairage 에 의한 규격 휘도 (liminence, Y) 와 두 색상값 (chrominance value; x, y)

YIQ(YUV, YCrCb) 모델 휘도 (luminance)- 색상 (chrominance; color difference) YIQ(NTSC), YUV(PAL, SECAM) 흑백 TV와의 호환 (Y 신호가 gray level 제공 )

HSV 모델 색조 (hue), 채도 (saturation), 밝기 값 (intensity value) 영상처리에 좋은 모델

15

RGBRGB 모델모델RGBRGB 모델모델

(0, 0, 1)

B

G

Blue

(0, 0 ,1)

Red

R

(0, 1, 0)Green

Magenta

Yellow

Cyan

White

Black

Gray Scale

(0, 0,0)

(1, 1,1)

(1, 1,0)

RGB cube Amount of RGB primaries needed to display spectral colors

(1, 0, 0)

16

CMY CMY 모델모델CMY CMY 모델모델 감법 (subtractive) 공간

Cyan(청록색 ) : Red 의 보색 (complementary color) Magenta(심홍색 ) Green 의 보색 Yellow(노랑색 ) : Blue 의 보색

컬러 프린터에서 흰색 바탕에 색을 뿌릴 때 CMY 와 RGB 변환 공식 : [C, M, Y] = [1, 1, 1] – [R, G, B] CMY 로 만들어 내는 8색 최소 팔레트 (minimum palette of 8 colors)

Red : Yellow + Magenta Green : Cyan + Yellow Blue : Magenta + Cyan Yellow : Yellow Cyan : Cyan Magenta : Magenta White : - Black : Yellow + Cyan + Magenta

CMYK: C+M+Y 가 best black을 만들지 못하므로 K(pure black) 추가

17

CMYK Color SpaceCMYK Color SpaceCMYK Color SpaceCMYK Color Space

Subtractive color space Most common use is for printers

K (black) is added for efficiency and consistency White cannot be generated w/o white paper

Example: Cyan represents green and blue, by adding cyan we subtract the color red from sum.

18

19

20

정신 물리학 정신 물리학 (Psychophysics)(Psychophysics)정신 물리학 정신 물리학 (Psychophysics)(Psychophysics)

Spectral-response functions of each of the three types of cones on the human retina

Luminous-efficiency function for the human eye

R +G + B

21

CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델모델CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델모델

RGB -> XYZ 컬러 모델 (1931) XYZ: CIE 표준 원색 (CIE standard primaries)

X: fx

Y: fy (luminous-efficiency function) Z: fz

C = XX + YY + ZZ (X, Y, Z: CIE primaries 에 적용된 weights) (X + Y + Z) 에 대하여 정규화된 값 (normalized amount) 을 구하면

x = X/(X + Y + Z) … y = Y/(X + Y + Z) … z = Z/(X + Y + Z) …

x + y + z = 1, z = 1 - x - y 모든 색상은 x, y, Y(luminance) 값만 알면 표현 가능 , 나머지는 아래와 같이 계산 (x/y, z/y)X = (x/y)*Y … /Y = YZ = (z/x)*x=(z/x)*(x/y)*Y = ((1-x- y)/y)*Y = (z/y)*Y … /

22

CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델모델CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델모델

CIE chromaticity diagram

(illuminant C: x=0.31,

y=0.316, Y=100.0)

Amount of CIE primaries needed to display spectral colors

23

CIE Color ChartCIE Color ChartCIE Color ChartCIE Color Chart

CIE XYZ

24

YIQ YIQ 모델모델 (YUV, YCrCb)(YUV, YCrCb)YIQ YIQ 모델모델 (YUV, YCrCb)(YUV, YCrCb) RGB 와 YIQ (NTSC) 와의 변환 관계

Y(luminance: CIE의 Y) = 0.30R + 0.59G + 0.11B I(chrominance: orange-cyan hue) = 0.60R - 0.28G - 0.32B Q(chrominance: green-magenta hue) = 0.21R - 0.52G + 0.31B

R = 1.0Y + 0.956I + 0.620Q G = 1.0Y – 0.272I – 0.647Q B = 1.0Y – 1.108I – 1.705Q

RGB 와 YUV (PAL, SECAM) 의 변환 관계 Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B U = (B-Y) × 0.493 V = (R-Y) × 0.877

R = 1.0Y + 0.956U + 0.621V G = 1.0Y – 0.272U – 0.647V B = 1.0Y – 1.1061U – 1.703V

RGB 와 YCrCb (MPEG) 와 변환 관계 Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B Cr = R-Y Cb = B-Y

RGB 의 CIE coordinates (illuminant C: x=0.31, y=0.316, Y=100.0)Red Green Blue

x 0.67 0.21 0.14y 0.33 0.71 0.08

25

HSV (HSB) HSV (HSB) 모델모델 HSV (HSB) HSV (HSB) 모델모델

1.0

V

H

0.0Black

Blue240

Cyan

120도Green

Yellow

Red0도

Magenta

White

S

26

Perceptual Representation Perceptual Representation (HSV)(HSV)

Perceptual Representation Perceptual Representation (HSV)(HSV)

27

컬러 모델의 비교컬러 모델의 비교 컬러 모델의 비교컬러 모델의 비교

컬러모델 내용

CIE color space

·Commission Internationale de l'Ecairage 에 의한 규격·다른 컬러 모델 조정 (calibration) 의 참조 모델

RGB ·컬러가 Red, Green, Blue 의 3 색의 강도 (intensity) 를 규정짓는 세쌍 숫자로 표현·컬러 CRT 의 R, G, B 전자총의 전압으로 쉽게 맵핑될 수 있기 때문에 비디오 디스플레이 드라이버에 편리한 모델이다 .

HSV/HSB ·컬러를 색상 (Hue), 채도 (Saturation), 명도 (Value/Brightness) 로 표현

YIQYUV

YCrCb

· 텔레비전 산업에서 사용되는 컬러모델로 YIQ 는 NTSC, YUV 는 PAL, SECAM 에서 사용되며 , YCbCr 은 MPEG 에서 사용하는 컬러 모델이다 . ·Y 는 휘도 (luminance), IQ, UV, CrCb 는 비디오 신호의 색상 부분을 형성하며 , chrominance 라 한다 .

CMYK · 프린팅에서의 컬러 모델·Cyan(청록색 ), Magenta(심홍색 ), Yellow 는 red, green, blue 의 보색이며 , 종이 위의 임의의 색은 이 색들의 잉크의 배합으로 표현된다.· 실제적으로 잉크들은 순수하지 않고 , 특정잉크 (‘CMYK' 의 K) 가 더 나은 블랙과 그레이를 표현하기 위해 사용된다 .

28

이미지의 표현이미지의 표현이미지의 표현이미지의 표현 컬러모델 : 컬러의 부호화를 규정하는 절차

알파채널 (Alpha channels) : 투명도 (transparency) 지정

채널 수 (Number of Channels) : 각 픽셀당 정보의 수 (예 , RGB 는 3채널 , CMYK는 4 채널 )

채널 깊이 (Channel Depth) : 채널당 할당하는 비트 수 (예 , 1, 2, 4, 8)

인터레이싱 (Interlacing) : 한 픽셀의 R,G,B 값 저장하고 다음 픽셀의 R, G, B 값 저장 (cf.) 모든 R 값 , 모든 G 값 , 모든 B 값 저장

인덱싱 (Indexing) : 색상컬러를 색상 참조표의 인덱스로 표현

화소종횡비 (pixel aspect ratio) : 픽셀들의 너비 대 높이의 비

압축 : 무손실 (lossless) 압축과 손실 (lossy) 압축

29

파일 저장 방식파일 저장 방식파일 저장 방식파일 저장 방식 이미지 파일의 포맷을 살펴보면 다른 미디어 파일의 포맷보다

훨씬 많은 종류

흑백 명암만을 사용하는 프로그램에는 컬러 정보가 불필요

그래픽 형태로 그림 정보를 저장할 경우에는 각 픽셀의 값을 기록할 필요성은 없음

이미지 편집 프로그램은 여러 가지 포맷의 파일을 읽을 수 있는 기능을 포함

30

BMPBMPBMPBMP 비트맵 (BMP: Bitmap) 은 마이크로소프트에서 지원하는

가장 대표적인 파일 포맷

파일의 크기 및 기타 파일 관련 정보를 파일헤더에 두고 각 픽셀의 컬러 값을 그대로 표시하는 방법으로 모든 이미지 편집 프로그램과 대부분의 워드 프로세서에서 지원

압축 방법을 사용하지 않기 때문에 파일 크기가 큰 것이 단점이다 .

비트맵을 저장하는 여러 파일 중에서 간단한 것이 BMP파일이며 , 원도우즈에서 사용하는 표준 장치독립 (Device Independent Bitmap) 인 파일 포맷

31

1) 비트맵 파일에 대한 정보 BITMAPFILEHEADER 는 비트맵 파일에 대한 정보를 저장하기 위해

구조체로서 정의 bfType 는 어떤 파일이 BMP 파일인지를 확인 항상 ASCII 캐랙터갃M"으로 시작 bfReserved 는 미래의 확장성을 고려하여 준비되어진 것

2) 비트맵 자체에 대한 정보 BITMAPINFOHEADER 는 전체 40바이트로 비트 자체에 대한 정보를

저장하기 위한 구조체 3) 비트 맵 팔레트

팔레트는 아래의 표 6.4 와 같이 RGBQUAD 구조체의 배열로 정의 맵 인덱스가 RGB(Red, Green, Blue) 색상치를 소유 윈도우즈 포맷의 색상치는 RGB 순서대로 나열되어 있는 것이 아니고 BGR순서대로 되어있으며 , 트루 칼러인 경우에는 팔레트가 필요 없음

4) 이미지 픽셀 데이터 Pixel data 에는 이미지 정보의 상하가 거꾸로 저장되어 있는 점을 유의식

BMPBMPBMPBMP

32

BMPBMPBMPBMP

비트맵 파일에 대한 정보BITMAPFILEHEADER

비트맵 자체에 대한 정보BITMAPINFOHEADER

팔레트RGBQUAD

이미지 픽셀 데이터PIXEL DATA

BMP 파일 형식

33

1) 비트맵 파일에 대한 정보 BITMAPFILEHEADER 는 비트맵 파일에 대한 정보를 저장하기 위해

구조체로서 정의 bfType 는 어떤 파일이 BMP 파일인지를 확인 항상 ASCII 캐랙터갃 BM"으로 시작 bfReserved 는 미래의 확장성을 고려하여 준비되어진 것

2) 비트맵 자체에 대한 정보 BITMAPINFOHEADER 는 전체 40 바이트로 비트 자체에 대한 정보를

저장하기 위한 구조체 3) 비트 맵 팔레트

팔레트는 아래의 표 6.4 와 같이 RGBQUAD 구조체의 배열로 정의 맵 인덱스가 RGB(Red, Green, Blue) 색상치를 소유 윈도우즈 포맷의 색상치는 RGB 순서대로 나열되어 있는 것이 아니고

BGR순서대로 되어있으며 , 트루 칼러인 경우에는 팔레트가 필요 없음 4) 이미지 픽셀 데이터

Pixel data 에는 이미지 정보의 상하가 거꾸로 저장되어 있는 점을 유의

BMPBMPBMPBMP

34

BMPBMPBMPBMP

( a ) ( b )

( c )

이미지 압축에 따른 표현 : (a) 8 비트 (b) 16 비트 (c) 24 비트 비트맵

35

JPG, JPEGJPG, JPEGJPG, JPEGJPG, JPEG

JPEG 는 Joint Photographic Experts Group 에서 개발한 압축 방법

보편적으로 손실압축을 사용하기 때문에 중간 저장용으로는 적합하지 않은 경우가 있음

압축을 사용하면 24 비트의 화상에 대해서 손실이 없이 최대 1/25 까지 압축이 가능하며 약간의 손실을 감수했을 때는 최대 1/100 까지도 압축이 가능한 방법

JPEG 은 주로 멀티미디어 분야에서 사진 압축에 가장 유리한 포맷 웹에서는 표준으로 널리 이용 Huffman 부호화와 연속적 (sequential) JPEG 그리고 8 비트의 샘플링을 사용

점진적 (progressive) JPEG 는 컴포넌트들이 멀티스캔에서 부호화 되어짐

36

JPEG 부호화 되는 과정을 4 단계로 첫 단계로서 픽셀 데이터들은 RGB 에서 YCbCr

컬러공간으로 변환되며 샘플링을 수행

두 번째 단계로는 8 비트 블록을 한 데이터 단위로 보면서 DCT(Discrete Cosine Transform) 변환

세 번째 단계로는 정량화 단계이며 이 과정에서 손실압축이 발생

네 번째 단계로는 정량화 되어진 DCT 계수를 부호화 하는 과정

JPG, JPEGJPG, JPEGJPG, JPEGJPG, JPEG

37

GIF GIF GIF GIF

GIF(Graphical Interchange Format) 는 미국의 CompuServe 사에서 자체 온라인 서비스를 통해 이미지를 빨리 전송하기 위하여 개발하였으며 팔레트를 사용하는 256 컬러만을 지원하는 대표적인 압축 포맷

사진의 경우에는 압축의 효과가 크지 않으나 일러스트레이션으로 제작된 그래픽 파일의 경우에는 높은 압축효과

파일 크기가 작은 것을 중요시하는 웹에서 JPEG 포맷과 함께 가장 널리 사용

색상의 정보는 그대로 둔 체 압축을 하는 JPG 와는 달리 GIF 는 색상정보를 낮추어서 크기를 줄이는 것

다양한 색상영역을 가지고 있는 이미지들은 색상영역을 낮추는 것보다 압축하는 것이 효과적이며 , 반대로 많은 색상이 사용되지 않는 이미지들은 색상영역을 낮추는 것이 효과적

GIF 이미지 포맷에는 GIF98a 포맷과 GIF87 포맷의 두 가지가 있는데 , 1989 년에 개정된 GIF89 포맷에서는 256 개 컬러 중 하나를 투명 색으로 지정하여 투명효과를 줄 수 있으며 이미지에 관한 설명을 추가할 수 있음

38

※ 인터레이스 GIF :이미지가 로딩될 때 왼쪽위에서 오른쪽으로 순서대로 위에서 아랫 방향으로 이미지의 선명도를 높여가며 그려주는 형식

※ 투명 GIF :Photoshop 에서 파일메뉴의 Export 에서 GIF89a 를 선택하여 적용할 수 있으며 , 웹 페이지에서 제목이나 이미지가 배경화면과 색상이 자연스럽게 붙어지도록 지원하는 형식

GIFGIFGIFGIF

39

TIFFTIFFTIFFTIFF

TIFF(Tagged Image File Format) 이름 그대로 태그 정보를 사용하여 모든 이미지 파일을 수용할 수 있는 구조

디지털 이미지가 사용되기 시작한 초창기에 유일하게 24 비트 컬러를 지원하였기에 전자출판에 사용하는 대부분의 컬러프린터 시스템에서 지원

압축기능을 옵션으로 포함하고 있으나 압축하지 않는 포맷을 함께 지원하고 있어 이를 적절히 선택하여 사용

TIFF 형식 내에 너무 많은 서브포맷을 지원하고 있어 프로그램간에 호환 기능이 약함

40

MPEGMPEGMPEGMPEG

MPEG 은 동영상 압축파일이며 , Moving Picture Experts Group의 약자로 정식명칭은 ISO/IECJTC1/SC29/WG11

국제표준기관인 ISO와 IEC 의 Joint Technical Committee

에서 Sub Committee 29의 Working Group 11

MPEG 은 복원시 (decoding) 에는 실시간으로 처리하는 반면 , 압축시 (encoding) 에는 비실시간으로 처리되는 비대칭형 압축방식

MPEG 방식은 상대적으로 높은 압축률을 얻을 수는 있지만 압축속도가 매우 느려서 Video CD와 같은 이미지 저장이나 HDTV 같은 방송용으로 주로 사용될 수 있으나 실시간 압축 , 복원을 요구하는 보안 ·감시분야에는 적용하기에는 어려움

41

PDFPDFPDFPDF

PDF(Portable Document Format) 파일은 미국 Adobe 사에서 개발한 파일 포맷으로 포스트 스크립트를 기반

비트맵과 벡터 이미지로 이루어져있어 이미지와 사운드 및 동영상 등 각종 멀티미디어 표현이 가능하고 파일 자체에 압축기능이 있어 전송되는 데이터의 양을 줄일 수 있음

인터넷 상에서 파일을 먼저 보고 필요에 따라 인쇄할 수 있어 출판물 제작비용 및 시간을 절감할 수 있고 출력물의 품질도 매우 좋음

문서관련 모든 정보를 실시간으로 공유할 수 있어 정보 활용도를 높일 수 있다 . PDF 파일로 만들어진 문서는 프로그램이나 운영체계(OS) 에 상관없이 제작 , 교환할 수 있는 큰 장점

42

PCXPCXPCXPCX

PCX(ZSoft PC Paintbrush Bitmap file, Packbits Compression indeX) 는 윈도우 환경에서 기본적으로 제공되었던 페인트브러시 프로그램에서 사용되는 파일 포맷

16 컬러를 사용하는 프로그램에서 시작되었기에 같은 컬러가 연속되는 경우에 연속되는 컬러 값과 연속되는 픽셀 개수로 표시하는 Run Length Encoding 방법을 사용하여 그래픽에 대해서는 어느 정도의 압축의 효과를 획득

최신 버전에서는 65,536 컬러를 지원하며 , 윈도우 환경의 대부분의 이미지 편집 프로그램에서 지원

43

TGATGATGATGA

TGA(Targa) 는 비디오 처리를 위한 전용 보드인 TARGA 보드 이름에서 연유한 포맷을 32 비트의 이미지를 지원하며 이 가운데 8 비트는 알파채널용으로 사용

알파채널을 통해 비디오를 나타낼 수 있게 만든 포맷

점차로 사용 빈도는 줄고 있으나 대부분의 이미지 편집 프로그램이 지원하는 포맷

※ 알파채널 : 알파채널 (alpha channel) 이라는 것은 색상정보를 갖지 않고 ,

단지 선택영역에 대한 정보만을 가지고 있는 특성이 있기 때문에 마스크에서와 같이 알파채널의 컬러는 그레이스케일 (gray scale) 과 동일한 것이고 , 알파채널의 기본 배경은 검정 색이며 흰색이 들어가는 부분은 선택영역을 표시하는 부분이다 .

44

PNGPNGPNGPNG

GIF 포맷의 압축 알고리즘이 유니시스 (UniSys) 라는 회사에서 특허로 제출되었음이 밝혀지게 되어 이를 대체하기 위해 PNG(Portable Network Graphics) 로 개발된 포맷

GIF에서 제공하지 못하는 24 비트 컬러를 제공하고 GIF의 특징인 인터레이싱 (Interlacing) 과 투명 컬러를 제공하는 포맷

JPG 와 GIF의 장점만을 고루 갖추었으며 PSD 파일처럼 알파 채널 정보를 그대로 유지

손실 없는 압축 알고리즘을 사용하면서도 파일 크기 면에서는 JPG 나 GIF와 크게 차이가 없어 향후 웹에서 사용되는 대부분의 이미지가 이 포맷으로 대체될 가능성이 있음

45

ICO(ICOns)ICO(ICOns)ICO(ICOns)ICO(ICOns)

ICO(ICOns) 는 아이콘의 비트맵 표시에만 사용되는 포맷

출력 장치가 프린터나 스크린이라는 것과 무관하게 정의되었다는 메타파일 (Metafile) 이라는 개념을 사용

※ 메타파일 : 메타파일 (meta file) 은 실제 데이터에 대한 일종의

형식적인 정보를 기술한 파일이다 . 즉 , 미디어 파일의 메타파일은 실제 미디어 파일인 asf, wma, wmv 에 대한 정보를 기술한 파일로 데이터에 대한 데이터라고 이해하면 되겠다 .

46

CGMCGMCGMCGM

CGM(Computer Griphics Matafile) 는 여러 표준단체의 공동개발 결과로서 여러 PC 용 소프트웨어들이 지원

원 , 사각형 등 여러 가지의 그래픽 구조를 정의하여 표현하는 방식이며 각 구조에 비트맵을 포함할 수 있어 비트맵과 벡터 모두에 사용 가능

ISO 국제 표준으로 정의되어 있으나 사용 빈도는 비교적 적음

47

EPS EPS EPS EPS

EPS(Encapsulated PostScript) 는 프린터 그래픽 정보를 보내기 위해 등장한 포스트스크립트 (PostScript) 언어를 활용한 포맷으로서 *.eps 혹은 *.ps 로도 표현

전문 그래픽 출력장치 등을 위해 최적화 된 파일 포맷으로 가장 뛰어난 출력물을 얻을 수 있으며 , 텍스트 그래픽 구조 및 폰트 , 비트맵 정보를 표시하며 개발 목적에 따라 프린터 제어에 사용

48

WMFWMFWMFWMF

WMF(Windows Matafile Format) 는 MS 윈도우 애플리케이션간의 이미지 교환을 위한 형식으로 개발되었으며 , 윈도 밖에서의 지원은 제한되어 있지만 많은 윈도 프로그램이 지원을 하기 때문에 많이 사용

윈도우에서 사용되는 메타파일 방식으로 비트맵과 벡터 정보를 함께 표현하고자 할 경우 가장 접합한 포맷

49

PICTPICTPICTPICT

PICT(Picture) 는 1984년 Apple Computer 에서 그래픽 파일의 표현과 저장의 표준으로 개발되었으며 , 매킨토시의 퀵드로우 (QuickDraw) 라는 드로잉 루틴에 사용된 포맷으로 매킨토시에서는 표준 파일포맷

그래픽 프로그램과 페이지 조판 프로그램에서 광범위하게 사용

50

이미지 처리이미지 처리이미지 처리이미지 처리 이미지처리 (Image Processing)란 인간이 이해하기 편하게 이미지 정보를 개선하는 학문이라고 정의

조작을 통하여 원하고자하는 이미지를 획득 이미지를 평활화 (smoothing) 하여 블러링 (blurring) 현상 줄임 뚜렷한 이미지를 얻기 위하여 선명화 (sharpening) 필터를 사용 이미지에 대비도 (contrast) 를 증가 문자나 그림의 복원도 가능 이미지와 이미지간에 논리적인 연산으로 합산 및 감산도 가능 처리된 이미지는 웹 , 비디오 , TV, 영화등의 멀티미디어 분야에

다방면으로 사용

51

히스토그램히스토그램히스토그램히스토그램히스토그램 (histogram) 이란 이미지의 픽셀 값들을 막대그래프 혹은 선그래프로 나타낸 것 X축은 픽셀 값이 되고 Y 축은 픽셀의 수를 나타냄

그래프를 보고 문턱치 (thresholding) 를 설정하여 객체를 추출

이미지 전체에 대해 문턱치를 설정하는 경우가 있고 이미지를 블록으로 나누어서 문턱치를 설정하는 두 가지의 경우가 있음

문턱치는 히스토그램을 미분하여 최소치를 찾아 설정

52

(a) 면역조직항체에 의해 염색되어진 유방암 조직 이미지이며 (b)

는 RGB 밴드에 의한 우측 칼라이미지의 히스토그램 .

히스토그램히스토그램히스토그램히스토그램

53

이미지 평활화이미지 평활화이미지 평활화이미지 평활화 어두운 밤에 이미지를 촬영하였으면 이미지 전체가 대체로

어둡게 나타날 것이며 너무 강한 빛이 있는 곳에서 이미지를 촬영하였다면 이미지 전체가 대체로 허옇게 나타날 것이다 . 이러한 경우에 평활화 (equalization) 를 시켜줌으로써 질이 좋은 이미지를 획득

( 좌 ) 원 이미지 ( 우 ) 평활화된 이미지

54

이미지 필터이미지 필터이미지 필터이미지 필터 이미지는 획득과정에서 잡음이 포함되어 있거나 이미지가 훼손된

부분을 원 이미지에 가깝도록 하기 위하여 처리

흐릿한 부분은 픽셀의 대조도를 높여주어 뚜렷하게 하거나 윤곽선을 검출

필터 (filter) 처리과정에서 컨벌루션 (convolution) 을 사용 컨벌루션은 마스크를 처리하고자 하는 이미지에 씌워서 연산 연산과정은 마스크에서 갖고 있는 값과 이미지가 갖고 있는 값을 곱한 다음 이것들을 모두 더함

이를 마스크의 절대값의 합으로 나누면 표준화 (Normalization) 가 됨

필터는 쓰고자 하는 목적에 따라서 여러 많은 양상이 있음 이미지를 부드럽게 하기 위해서는 Low Pass Filter 이미지를 뚜렷하게 하기 위해서는 High Pass Filter 를 사용

55

이미지 필터이미지 필터이미지 필터이미지 필터

( 좌 ) 원 이미지 ( 우 ) 대조도를 높인 이미지지

56

이미지 필터이미지 필터이미지 필터이미지 필터 이미지를 부드럽게 하기 위해서는 저주파통과 필터 (low pass filte

r) 를 사용하며 , 이미지를 뚜렷하게 하기 위해서는 고주파 통과 필터 (high pass filter) 를 사용

저주파 필터를 사용하여서 블러링 현상이 나타나며 고주파 필터를 사용하여서 선명 (sharp) 하게 나타남

( 좌 ) 원 이미지 (중앙 ) 저주파 필터 적용 이미지 ( 우 ) 고주파 필터 적용 이미지

57

마스크 3X3 로 컨벌루션을 할 경우에는 이미지의 가장자리는 처리를 할 수 없게 되므로 검정이나 백색으로 처리하게 되며 , 가장자리를 추출하기 위한 아래의 라플라시안 (Laplacian) 필터의 컨벌루션 결과 값은 +1 이 됨

( 좌 ) 원 이미지 ( 우 ) Canny edge detection 적용 결과 이미지

이미지 필터이미지 필터이미지 필터이미지 필터

58

이미지 개선 이미지 개선 (Image (Image Enhancement)Enhancement)


공간 필터링 (spacial filtering) 을 통한 이미지 개선 공간 필터링 : 입력 이미지를 공간 필터에 통과시켜

출력된 이미지를 개선시킴 잡음이 있는 이미지 : 저주파 통과 필터 (low pass filter) 에

통과시켜 잡음의 영향을 줄임 ( 평균값 필터 : average filter)

이미지에 있는 세세한 자세함 : 고주파 통과 필터 (high pass filter) 에 통과시켜 더 강화 (sharpening) 시킴

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

-1 -1 -1

-1 8 -1

-1 -1 -1

5 8 10 6

8 7 9 3

2 3 2 4

1 4 5 8

이미지 예

컨볼루션 (convolution) : 1/9x{(-1x5)+(-1x8)+(-1x10)+(-1x8)+(8x7)+(-1x9)+(-1x2)+(-1x3)+(-1x2)} 평균 (averaging) : 9/(3x3) = 9/9 = 1

59



콘트라스트 개선 (Contrast Enhancement) 콘트라스트 : 이미지의 특정 영역에서 그레이 레벨 값의 차이나

휘도의 차이를 말함 콘트라스트의 조정

g(x,y)= T[f(x,y)] 와 같은 선형 또는 비선형 변환 T(예 , log 변환 ) 를 통해 변경

히스토그램 h(g) ( 휘도 값 g 를 갖는 픽셀들의 개수 ) 균일화 (histogram equalization) 방법

60



에지 개선 (edge enhancement) 에지를 검출하고 , 이를 분명하게 (sharpening) 하는 , 또는 낮은 콘트래스트를 갖는 에지를 보다 선명하게 보이게 하고자 하는 작업

에지 검출 방법 1 차 미분 값을 이용하는 방법 : 값 (밝기 변화 ) 이 큰 부분이 에지

f’(x) : f(x) 의 증감상태 f’(x)=0 : 최소 또는 최대 값

2 차 미분 값을 이용하는 방법 (Laplacian) f’’ (x) : f’(x) 의 증감상태 f’’(x)=0 : 변곡점

루프에지 라인 에지 스텝에지 램프에지

61

디더링디더링 (Dithering)(Dithering)디더링디더링 (Dithering)(Dithering) 해프톤닝 (halftoning) :멀리 떨어져서 보면 흑백 공간이 혼합되어 회색으로 보이는

현상

디더링 (dithering) : 현재 팔레트에 존재하지 않는 색들을 존재하는 컬러 패턴을 이용하여 가장 유사하게 표현 (예 ) 빨강과 흰색 점들을 잘 배치하여 분홍색 표현

R,G,B 1 비트씩 총 3 비트 컬러 시스템 디더링 사용 않으면 8색 2x2 디더링 패턴 사용하면 5x8 색상

색을 표현할 수 있는 장치의 수가 적을 때 각 이미지의 도트 좌우에 다른 색을 적절하게 분포 (병렬합 ) 시켜서 여러 색깔로 착각하게 만드는 기법이다 .

디더링이 파일크기를 약간 증가 시키긴 하지만 그보다는 이미지의 질을 훨씬 높여준다 .

두 개 이상의 다른 색상을 섞어 비슷하게 만든 색상과 교체하려는 시도를 하게 된다 . 색채공간 속에서 하나의 강도가 아닌 다른 픽셀 강도로 구성되기 때문에 낱알이 많은

것처럼 다소 거칠게 보일 수 있다 .

62

원본 디더링적용안함 확산디더링적용

(24bit Jpeg) (8bit Gif) (8bit Gif)

63

Anti-aliasingAnti-aliasing Anti-aliasingAnti-aliasing

앤티앨리어싱은 앨리어싱 ( 픽셀이 정사각형이기 때문에 사선으로 이루어진 이미지는 계단형태로 표시 ) 때문에 거칠어진 이미지를 부드럽게 해주는 기법이다 .

픽셀의 위치를 조정하거나 픽셀의 명암을 설정함으로써 선의 색상과 배경의 색상 사이에 좀더 점진적인 변화가 생기도록 조절하는 하는 수법을 쓴다 .

물체와 배경의 경계면에 있는 픽셀이 경계선과 얼마나 많이 접촉하였느냐에 따라 물체의 색과 바탕면 색의 중간값을 정하여 표시하여 준다 .

적용안함 적용함

64

이미지 분할이미지 분할이미지 분할이미지 분할

이미지 분할 (Image Segmentation) 은 컴퓨터 비젼과 이미지 처리에서 매우 중요한 부분

이미지 분할의 목적은 오브젝트의 표현을 위한 영역을 찾아내거나 오브젝트의 일부분을 분리하는 것

동질성의 부분을 하나의 오브젝트로 보는 것 경계선 부분의 대조도를 평가하여 나누는 방법 동질성과 대조도에는 단색조 , 컬러 , 질감등의 특성들이

포함

65

( 좌 ) 면역조직항체에 의해 염색되어진 유방암 조직 이미지 , ( 우 ) 분할된 positive cell 이미지

이미지 분할이미지 분할이미지 분할이미지 분할

66

이미지 복원이미지 복원이미지 복원이미지 복원

이미지 복원 (Image Restoraion) 은 저하된 이미지의 질을 대수학적인 방법이나 주파수 영역에서의 개념 등을 이용하여 향상시키어 원 영상을 찾음

이미지가 질이 저하되는 원인

영상의 노화 움직임이나 방해물 렌즈의 불안정

67

이미지 분석이미지 분석이미지 분석이미지 분석 이미지 전처리 과정에서 처리과정을 하며 이로부터 얻어진 객체에 대해서

수치화된 데이터를 추출하여 객체를 추출하는 과정을 이미지분석 (Image Analysis) 이라 정의 객체의 형태학적인 특성 색상들의 특성 텍스처의 특성 추출 여러 수학적인 수식을 사용하며 이로부터 얻어진 데이터를

통계학적으로 혹은 신경망이론 (neuron networks) 이나 퍼지이론 (fuzzy) 등을 사용하여 분류

이 결과가 이미지 분할 (segmentation) 로 나타나며 정량적 분석을 하게 됨

응용분야 : 인공위성 이미지로부터 지상의 주요 지리 정보분석 환경오염에 대한 이미지의 정확한 분석 산업체에서 잘못된 부품을 검출 의료분야 -세포의 크기 혹은 종양의 크기를 정확하게 분석

68

특성추출특성추출특성추출특성추출

오브젝트의 정확한 분할을 위해서는 오브젝트의 특성 추출 (Feature Extraction) 이 필요

특징값들을 판단하여 정확히 적용시켜야 정확한 분석이 가능

이미지의 특징값은 이미지 전체에 대해서 구할 수 있고 , 이미지 분할 후 관심있는 영역에 대해서만 특징값을 구할 수 있음

그림 5.15 에서는 색상의 특성 값과 Wavelet 에 의한 텍스쳐의 특성 값들을 추출하였음

69


특징값은 이미지의 특성에 따라 구분 이진 이미지에서는 둘레 , 넓이 , 반지름 , 장축 , 단축 혹은

오브젝트의 개수 단색조 이미지에서는 동질성 (Homogenity), 대조도 (Contrast),

평균 (Mean), 분산 (Variance), 첨도 (Kurtosis), 왜도 (Skewness) 컬러 이미지에서는 RGB 밴드별 특징값과 컬러 특징값

영역주파수 변환 (wavelet transform), 주파수 변환 (fourier transform), 주파수 변환중의 코사인 변환 (cosine transform) 등을 이용하여 주파수 영역에서의 특징값도 구함

수많은 특징값중에서 이미지의 특성에 맞게 적절한 특징값을 찾아 적용하여 응용하는 것이 필요

70

컬러 이미지에 웨이브렛 적용후 각 영역별 특징 값 추출


71

특성 추출특성 추출특성 추출특성 추출 이미지의 특성 값이란 ?

이진 이미지에서는 둘레 , 넓이 , 반지름 , 장축 , 단축 혹은 객체의 개수 등을 , 단색조 이미지에서는 동질성 (homogeneity), 대조도 (contrast), 평균 (mean), 분산 (variance), 첨도(kurtosis), 왜도 (skewness)등

컬러 이미지에서는 RGB 밴드별 특징 값과 컬러 특징 값 등을 추출

영역주파수 변환 (wavelet transform), 주파수 변환 (fourier transform), 주파수 변환중의 코사인 변환 (cosine transform) 등을 이용하여 주파수 영역에서의 특징 값

수많은 특징 값 중에서 이미지의 특성에 맞게 적절한 특징 값을 찾아 적용하여 응용하는 것이 필요

72

이미지 분류이미지 분류이미지 분류이미지 분류

화소 단위에서의 분류는 하나의 화소가 이웃하여 있는 (K-neighbor) 화소의 명도나 칼라에 영향을 받아서 유사성을 고려하여 같은 그룹으로 그룹화

분류법으로는 전례적으로 통계학적인 확률방법으로 Bayesian decision 이론을 많이 적용

최근에 많이 사용되고 있는 알고리즘은 신경회로망 (Neuron Networks) 이론이나 퍼지 (Fuzzy) 이론을 사용

73

이미지 검색이미지 검색이미지 검색이미지 검색 이미지를 데이터베이스에 저장하여 놓고 질의 (query) 를 주어서 검색하는 것은 현재 지식기반 이미지 검색시스템 (knowledge based image retrieval system) 이라 하여 여러분야에서 각광을 받고 있음

이미지의 형태학적 특성 , 텍스처 값 , 색상의 특성들을 DB 에 저장하여만 검색이 가능

질의는 빨강색의 스카프의 이미지를 검색하여라 ?하면 이와 유사한 이미지들을 검색함

혹은 하나의 샘플이미지를 놓고 이와 유사한 이미지를 검색하는 것 아래 그림 5.17 는 국내기업인 MedIT 에서 만든 이미지 검색

시스템으로 하나의 세포 조직이미지의 샘플 (128x128) 을 놓고 질의 이미지에 대한 일치도가 70 % 이상이 되는 이미지를 데이터베이스로부터 4개 검색하였음 특성치로는 텍스처와 색상의 값들을 사용

74

이미지 검색 시스템

이미지 검색이미지 검색이미지 검색이미지 검색

75

이미지 편집기이미지 편집기이미지 편집기이미지 편집기

그림을 제작하기 위해서 여러 가지 방법과 프로그램을 사용 페인트 샵이나 포토 샵 프로그램을 이용 스캐너 등을 이용해서 손으로 그린 그림이나 사진 입력

이미지 편집 소프트웨어로는 Jasc Software 사의 Paint Shop Pro, Adobe 사의 Photoshop 이나 Illustrator 등이 있음

76

페인터 샵 프로페인터 샵 프로 페인터 샵 프로페인터 샵 프로

페인트 샵 프로 (Paint Shop Pro) 는 셰어웨어 (Shareware) 로 비용에 대한 부담이 적고 , 프로그램의 크기가 작음

레이어 기능과 함께 애니메이션 제작 기능을 지원하며 단축키를 통한 편리하고도 강력한 화면캡쳐 (스크린세이버 ) 기능을 소유

77

포토 샵포토 샵포토 샵포토 샵

화소단위의 작업으로 비트맵 방식을 사용 복잡한 이미지 데이터 처리도 쉽게 해결 가격이 비싸고 많은 메모리를 차지한다는 단점 색상유형은 RGB 모드를 사용하며 이미지 편집에 있어

필터링 기능이 뛰어남 3D 그래픽 맵핑소스 작업에도 적합하여 많이 사용 질감표현이나 다양한 효과를 적용

78

포토 샵의 실행 화면


79

스펙 설명 : 메뉴바 : 포토샵에 사용되는 명령 , 레어 관리 및 필터 제목 및 기본정보표시바 : 파일명과 종류 , 윈도우의 크기배율 ,

색상모드 표시 도구상자 : PHOTOSHOP의 다양한 도구들을 모아 놓은 팔레트 색상선택모드 : 색상을 선택하고 입력 , 왼쪽이 전경색 ,

오른쪽이 배경색 화면보기모드 : 작업시 윈도우의 보기를 선택 , 일반모드 ,

메뉴바가 활성화되는 풀 스크린모드 , 메뉴바 비활성 풀 스크린 모드

화면 배율조성 /정보입수 /해당도구 옵션팔레트 : Navigator : 이미지를 확대하거나 축소 Info : 이미지 위로 커서를 옮길 때 마다 위치에 해당하는 각종

정보제Options : 툴박스에 있는 각종 툴들의 옵션값이 있는 팔레트


80

포토 샵포토 샵포토 샵포토 샵 히스토리 /액션팔레트

History : 이미지에 적용된 과정을 기억했다가 원하는 작업 단계를 제공

Actions : 같은 작업을 반복해서 작업할 때 한 번의 조작으로 실행가능

레어어 /채널 /패스 팔레트Layers : 배경 이미지를 포함한 레이어 이미지를 제공 Channels : 색상 정보와 선택영역 저장Paths : Path 의 생성 , 저장 , 복사등의 작업

색상선택 /브러쉬 선택 /색상조절팔레트Color : Foreground Color 와 Background Color 를 지정 Swatches : 자주 사용하는 색을 저장하거나 미리 기억 시켜 줌Brushes : 툴박스의 브러시 툴 크기를 지정

81

(1) 사용할 이미지 그림을 불러온다 .

포토 샵 포토 샵 (( 편집과정 소개편집과정 소개 ))포토 샵 포토 샵 (( 편집과정 소개편집과정 소개 ))

82

포토 샵포토 샵 (( 편집과정 소개편집과정 소개 )) 포토 샵포토 샵 (( 편집과정 소개편집과정 소개 ))

(2) 레이어를 복사한다 . - 레이어를 클릭해서 휴지통 옆에 Create New Layer버튼까지 드래그하면 이름에 copy 가 붙은 레이어가 생긴다 .

(3) Filter->Blur->Gaussian Blur 한 다음 Radius 값을 알맞게 넣어줍니다 . 대부분 4 정도가 적당하다 .

( 좌 ) 레이어 복사 ( 우 ) 가우시안 필터 적용

83

포토 샵포토 샵 (( 편집과정 소개편집과정 소개 ))포토 샵포토 샵 (( 편집과정 소개편집과정 소개 ))

(4) 레이어 팔레트에서 Blending Mode 를 Screen 으로 선택 하고 Opacity 값을 알맞게 낮춰준다 .

( 좌 ) 블랜드 모드와 투명도 조절 , ( 우 ) 완성된 이미지(5) 이 방법은 시간이 없을 때 가장 빠른 시간에 눈에 띄는 효과를 주기 위해서

사용하는 방법이다 . 필터나 보정 효과를 곁들여서 작업해야 더 좋은 이미지효과를 만들 수 있다 .

84

이미지 분석기이미지 분석기이미지 분석기이미지 분석기

이미지 분석기 (Image Analyzer) 는 이미지 분석을 위한 소프트웨어로 이미지에 대한 분석과 처리를 해주는 프로그램

단색조 이미지와 컬러 이미지에 대한 처리 메뉴가 포함이 되어 있으며 형태학적인 처리와 점처리 및 영역 처리 알고리즘을 이용하여 대상 이미지에 대해 적용한 결과 이미지를 볼 수 있도록 되어 있음

이미지 분석은 이미지가 가지는 각종 정보를 여러 가지 방법으로 분석해 보는 것이며 , 이미지의 색변환이나 덧칠 등의 이미지 편집 프로그램과는 그 기능이 다르다 .

85

아이만아이만아이만아이만 스펙 설명

이미지획득 및 관리 : 기본적인 파일포맷 지원 히스토그램 : 히스토그램 분석 및 문턱치값 조절 , 단계별

정량분할 , 평활화 (Equalization), Shrink, Slide, Line profile, 밴드별 그래프

컬러 변환과 분리 : RGB 이미지의 밴드별 분리 , 다른 컬러 형식 지원

이미지 필터 : 컬러 이미지와 그레이 이미지에 대한 필터 적용 , 컬러 이미지 분할을 위한 Box classification, 선택한 영역에 대한 분리 및 필터 적용 , 원 이미지에 대한 손상 없는 필터링 결과 추출

이미지 편집 : 각도에 의한 이미지 회전 , 복사하기 , 붙여 넣기 , 이미지 확대 /축소

86

이미지 분석용 소프트웨어인 아이만 (IMAN)

아이만아이만아이만아이만

87

스펙 설명 : 이미지획득 : 외부장치로부터의 파일획득 이미지 관리 : 다양한 파일 포맷 지원은 tiff, jpg, flf, bmp, pcd, pct,

pcx, tga, hdf, ipw 등을 지원 , 데이터베이스에 의한 대량의 이미지 관리

화면갈무리 : Screen, Window, Client, Area 다양한 필터 : 필터 커널의 크기 및 형태 조절 , 사용자 정의 필터

생성 , 이미지강화필터 (Lo-pass, Hi-pass, Sharpen, Flatten, Median, Gauss등 ), 외곽강화필터 (Sobel, Robert, Laplace 등 ), 형태학적필터 (Erode, Dilate, Open, Close, Well, Thinning 등 )

고속 퓨리에변환 이미지연산 : AND, OR, NAND, NOT, ADD, SUBTRACT, DIFF 등 측정 : 자동측정 , 수동측정 , 히스토그램 분석 등 매크로 : 표준화된 일련의 작업 및 반복처리수준의 Script file 작성

및 호출운용로

이미지 프로이미지 프로이미지 프로이미지 프로

88

이미지 프로 실행 화면

이미지 프로이미지 프로이미지 프로이미지 프로

89

이미지 실습이미지 실습이미지 실습이미지 실습 Photoshop.ppt 참조 ftp://211.119.245.153 의 2003mm 폴더의 iMMclass 폴더의 4 장 참조

Documents

이미지