디지털 이미지 처리 소개

소개

신호 처리는 아날로그 및 디지털 신호의 분석 및 처리를 다루고 신호에 대한 저장, 필터링 및 기타 작업을 다루는 전기 공학 및 수학 분야의 학문입니다. 이러한 신호에는 전송 신호, 사운드 또는 음성 신호, 이미지 신호 및 기타 신호 등이 포함됩니다.

이러한 모든 신호 중에서 입력이 이미지이고 출력도 이미지 인 신호 유형을 다루는 필드가 이미지 처리에서 수행됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 이미지 처리를 다룹니다.

아날로그 이미지 처리와 디지털 이미지 처리로 더 나눌 수 있습니다.

아날로그 이미지 처리

아날로그 이미지 처리는 아날로그 신호에서 수행됩니다. 여기에는 2 차원 아날로그 신호 처리가 포함됩니다. 이러한 유형의 처리에서 이미지는 전기적 신호를 변경하여 전기적 수단으로 조작됩니다. 일반적인 예는 텔레비전 이미지입니다.

디지털 이미지 처리는 광범위한 응용 분야로 인해 시간이 지남에 따라 아날로그 이미지 처리를 지배했습니다.

디지털 이미지 처리

디지털 이미지 처리는 디지털 이미지에 대한 작업을 수행하는 디지털 시스템 개발을 다룹니다.

이미지 란?

이미지는 2 차원 신호에 지나지 않습니다. 수학 함수 f (x, y)에 의해 정의됩니다. 여기서 x와 y는 수평 및 수직 두 좌표입니다.

임의의 지점에서 f (x, y) 값은 이미지의 해당 지점에서 픽셀 값을 제공합니다.

위의 그림은 현재 컴퓨터 화면에서보고있는 디지털 이미지의 예입니다. 그러나 실제로이 이미지는 0에서 255 사이의 숫자로 구성된 2 차원 배열 일뿐입니다.

128	30	123
232	123	321
123	77	89
80	255	255

각 숫자는 임의의 지점에서 함수 f (x, y)의 값을 나타냅니다. 이 경우 값 128, 230, 123은 각각 개별 픽셀 값을 나타냅니다. 그림의 차원은 실제로이 2 차원 배열의 차원입니다.

디지털 이미지와 신호의 관계

이미지가 2 차원 배열이면 신호와 어떤 관련이 있습니까? 이를 이해하려면 먼저 신호가 무엇인지 이해해야합니다.

신호

물리적 세계에서는 공간 또는 더 높은 차원에서 시간을 통해 측정 할 수있는 모든 양을 신호로 받아 들일 수 있습니다. 신호는 수학적 함수이며 일부 정보를 전달합니다.

신호는 1 차원 또는 2 차원 또는 더 높은 차원의 신호일 수 있습니다. 1 차원 신호는 시간이 지남에 따라 측정되는 신호입니다. 일반적인 예는 음성 신호입니다.

2 차원 신호는 다른 물리량에 대해 측정되는 신호입니다. 2 차원 신호의 예는 디지털 이미지입니다. 1 차원 또는 2 차원 신호와 더 높은 신호가 어떻게 형성되고 해석되는지에 대한 다음 자습서에서 자세히 살펴 보겠습니다.

관계

두 관찰자 사이에서 정보를 전달하거나 물리적 세계에서 메시지를 방송하는 것은 신호이기 때문입니다. 여기에는 음성 또는 (인간의 음성) 또는 신호로서의 이미지가 포함됩니다. 우리가 말할 때부터 우리의 목소리는 음파 / 신호로 변환되고 우리가 말하는 사람과의 시간에 따라 변형됩니다. 뿐만 아니라 디지털 카메라의 작동 방식은 디지털 카메라에서 이미지를 수집하는 동안 시스템의 한 부분에서 다른 부분으로 신호를 전송하는 것과 관련이 있습니다.

디지털 이미지가 형성되는 방법

카메라에서 이미지를 캡처하는 것은 물리적 프로세스이기 때문입니다. 햇빛은 에너지 원으로 사용됩니다. 이미지 수집을 위해 센서 어레이가 사용됩니다. 따라서 햇빛이 물체에 떨어지면 해당 물체에서 반사 된 빛의 양이 센서에 의해 감지되고 감지 된 데이터의 양에 따라 연속 전압 신호가 생성됩니다. 디지털 이미지를 생성하려면이 데이터를 디지털 형식으로 변환해야합니다. 여기에는 샘플링 및 양자화가 포함됩니다. (나중에 논의됩니다). 샘플링 및 양자화의 결과로 디지털 이미지에 불과한 2 차원 배열 또는 숫자 행렬이 생성됩니다.

겹치는 필드

기계 / 컴퓨터 비전

머신 비전 또는 컴퓨터 비전은 입력이 이미지이고 출력이 일부 정보 인 시스템 개발을 다룹니다. 예 : 사람의 얼굴을 스캔하고 모든 종류의 자물쇠를 여는 시스템 개발. 이 시스템은 다음과 같습니다.

컴퓨터 그래픽

컴퓨터 그래픽은 일부 장치에서 이미지를 캡처하는 대신 개체 모델의 이미지 형성을 처리합니다. 예 : 개체 렌더링. 개체 모델에서 이미지 생성. 이러한 시스템은 다음과 같습니다.

인공 지능

인공 지능은 인간 지능을 기계에 넣는 연구입니다. 인공 지능은 이미지 처리에 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 예를 들어, 의사가 X 선, MRI 등의 이미지를 해석하는 데 도움이되는 컴퓨터 보조 진단 시스템을 개발 한 다음 의사가 검사 할 눈에 띄는 부분을 강조 표시합니다.

신호 처리

신호 처리는 우산이며 이미지 처리는 그 밑에 있습니다. 물리적 세계 (3d 세계)에서 물체에 의해 반사 된 빛의 양은 카메라의 렌즈를 통과하여 2D 신호가되어 이미지가 형성됩니다. 이 이미지는 신호 처리 방법을 사용하여 디지털화되고이 디지털 이미지는 디지털 이미지 처리에서 조작됩니다.