17강. 이미지 처리 기술
1) jpge 압축 기술
(1) jpeg 표준 압축 알고리즘
무손실 압축 방식 압축된 (Lossless Compression) : 데이터를 다시 복원했을 때 이전
의 데이터와 모든 비트가 일치함
손실 압축 방식 저장 (Loss Compression): 용량을 감소시키기 위해 압축 과정의 손실
을 감수하고 사용하는 방법 - 사람의 눈에 민감한 밝기 정도를 나타내는 ‘휘도( ) 음영 ’
정보는 유지시키고, ‘색상(Low-Pass)’ 부분만을 중점적으로 압축
(2) JPEG 압축 과정
<JPEG > 압축과 복호화
① 색상 변환(Color Transformation)
이미지의 RGB YIQ 컬러 모델을 컬러 모델로 변환하는 과정
YIQ모델은 휘도(Y) 와 색정보(I,Q) 를 분해하여 색 성분을 변화시키지 않고 휘도만을
변화시킬 수 있도록 한 색체모델이다.
이 모델은 인간의 시각이 색상과 채도의 변화보다 휘도의 변화에 더 민감하다는 점을
이용하여 고안되었다.
YIQ 컬러 모델은 컬러 텔레비전에서 사용하는 모델
이 과정에서는 정보 손실이 발생하지 않음
② 다운 샘플링(Down Sampling)
이미지 축소 알고리즘이다.
이미지 크기를 1/4 1/16 또는 크기로 감소했을 때 손실이 발생함
가령 픽셀 , 4 4 개의 평균을 한 픽셀에 넣거나 인접한 픽셀 개 중 하나를 선택해 한
픽셀에 넣는 식이다.
③ DCT(Discrete Cosine Transformation) 진행
2 2 차원 이미지 공간의 컬러 정보를 차원의 주파수 정보로 변환하는 과정
중요하지 않은 부분이 손실되기 때문에 전체 데이터 용량이 감소함
④ 양자화(Quantizaion)
DCT 변환으로 발생한 불필요한 고주파 잡음들을 제거하는 과정
데이터 압축이 가장 큰 동시에 데이터 손실이 가장 많이 발생함
⑤ 부호화(Encoding)
양자화 과정을 거친 데이터를 부호화 알고리즘으로 다시 압축하는 작업
모든 데이터에 대해 나타날 확률을 따져 서로 다른 길이의 코드를 배정함
2) 대표적 이미지 처리 기술
(1) 히스토그램
영상 안에서 픽셀들에 대한 명암 값의 분포를 나타낸 것.
이미지 상에서 픽셀값이 0 , 1 , 255 인 갯수 픽셀값이 인 갯수 픽셀값이 인 갯수를
세어서 배열에 저장한 것이 히스토그램이다.
히스토그램은 명암 값이 고르게 퍼져 있는지 아니면 한 쪽으로 치우쳐 있는지를 알 수 있다.
(2) 이미지 필터링
원래의 이미지에 특정한 마스크 를 (Mask) (Filter) 필터 로 사용하여 처리하는 방법
(3) (blurring) 블러링 현상 제거 기술
이미지가 흐리게 나타나는 현상을 제거함
(4) (Sharpening) 선명화 기술
이미지를 좀더 뚜렷한게 보이게 함.
(5) 대비도 증가
contrast 조절로 이미지의 밝기나 색의 차이를 변화시키는 기술
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