제1장 서론 - KOCw

(1)

제 1 장 서론

[email protected]

Prof. Doo-Hyun Choi

In this lecture?

 디지털 영상처리 소개

 디지털 영상처리(Digital Image Processing)란?

 영상처리의 응용 분야

 다양한 영상 및 영상처리 응용 예 소개

 영상처리의 기본 과정

 영상처리 기법

 영상 향상 (image enhancement)

 영상 복원 (image restoration)

 영상 이해 (image understanding)

 영상 압축 (image compression)

(2)

Introductory Image Processing Lecture Note 01

IISL, School of Electronics Engineering, KNU (3/14)

영상처리 소개 (1/5)

 디지털 영상처리(Digital Image Processing, DIP)란?

 컴퓨터를 이용하여 디지털화된 영상 정보를 처리하는 분야

 컴퓨터를 이용하여 영상을 생성, 처리, 해석, 인식하는 등 영상과 관련된 전 분야

 예전에는 적용의 한계 존재

 컴퓨터 기술의 발전(다량의 정보에 대한 고속 처리가 가능해짐)

 점차 응용 분야 확대

 영상처리의 응용 분야 (1/2)

 일상 생활



고화질 영상 기기



디지털 TV, Home theater



보안 시스템



출입 관리 및 원격 모니터링

 의학 분야



진단 보조 및 검사 자동화



X-Ray 필름의 추억



자동 질환 검출 (영상 개선 및 영역 분할)



PACS (Picture Archiving and Communication System)

영상처리 소개 (2/5)

 영상처리의 응용 분야 (2/2)

 생체 계측학 (Biometrics) 혹은 생체 정보학 (Bioinfomatics)



감시 카메라



지문 혹은 홍채 자동 판독



DNA 칩 영상 처리



진단 (신체 상황 자동 판독)



개인 인증

 군사 분야



상황 분석 및 감시



적외선 혹은 가시광선 사진을 이용한 주야간 목표물 추적 및 파괴



위성 사진을 이용한 적진 상황 파악 및 파괴

 공장 자동화 분야

(3)

 다양한 영상의 예

 자기공명영상 / 초음파영상 / 지문영상 / 얼굴영상 / TFT-LCD 영상

 영상처리 응용 예 (1/2) - DNA Chip Scanner

(4)

 영상처리 응용 예 (2/2) – RBC Hemocytometer

영상처리의 기본 과정

 예

 원 영상/ 전처리 (히스토그램 평준화) 후 분할된 객체 영상 / 내용 기반 검색 결과

인식 및 해석 표현 및 설명

분할 전처리

입력영상

결과

(5)

 영상 향상 (image enhancement)

 목적: 디스플레이나 해석을 용이하게 하자.

 사용 기술



대비 향상 (contrast enhancement) / 에지 향상 (edge enhancement) /

히스토그램 평활화 (histogram equalization) / 의사 컬러링 (pseudo coloring) / 잡음 제거 (noise filtering) / 에지 강조 (edge sharpening) / 평활화 (smoothing) / Etc.

 응용 예



위성 영상 처리 / SAR (synthetic aperture radar) 영상 / 초음파 영상 처리 / 저조도 영상 / Etc.

 영상 향상의 예

 입력 영상의 잡음 제거

영상처리 기법 (2/4)

 영상 복원 (image restoration)

 목적: 영상의 열화를 제거하거나 최소화 하자.

 사용 기술



선명화 (de-blurring) / 잡음 제거 (noise filtering) /

기하학적 왜곡의 정정 (correction of geometric distortion) / 역 필터링 (inverse filtering) / Etc.

 응용 예



원격 영상 처리 / 잡음 제거 / Etc.

 영상 복원의 예

 입력 영상의 선명화

(6)

 영상 이해 (image understanding) / 컴퓨터 비전 (computer vision)

 목적: 영상에 존재하는 의미를 해석하거나 설명하자.

 사용 기술



경계 서술자 (boundary descriptor) / 영역 서술자 (regional descriptor) / 관계 서술자 (relational descriptor) / Etc.

 응용 예



문자 인식 (character recognition) / 자동 검사 (automatic inspection) /

자동 목표물 인식 (automatic target recognition; ATR) / 목표물 추적 (target tracking) / Etc.

 영상 이해의 예

 입력 영상의 이해

 영상 압축 (image compression) / 영상 부호화 (image coding)

 목적: 영상에서 필요한 데이터 량을 줄이자.

 사용 기술



무손실 부호화 (lossless coding or error-free coding) / 손실 부호화 (lossy coding) / Etc.

 영상 압축 표준



정지 영상 압축 표준: JBIC, JPEG 등



동영상 압축 표준: H.261, H.263, Mpeg-1, Mpeg-2, Mpeg-4, H.264 등

 응용 예



전송 (transmission)



원격화상회의 (teleconferencing), TV 시스템, 위성을 이용한 원격 센싱 (remote sensing via satellite) 등



저장 (storage)

(7)

 디지털 영상처리 소개

 디지털 영상처리(Digital Image Processing)란?

 영상처리의 응용 분야

 다양한 영상 및 영상처리 응용 예 소개

 영상처리 기법

 영상 향상 (image enhancement)

 영상 복원 (image restoration)

 영상 이해 (image understanding)

 영상 압축 (image compression)

Memo!