Pixel processing

1. 화소 처리

영상이나 프레임 등의 입력 데이터를 다른 출력 데이터로 변환하는 것을 말한다.

하나의 픽셀, 포인트에 어떻게 변화를 줄 것인가?에 대한 처리를 할 수 있다.

밝기 및 콘트라스트 조정, 색상 교정, 색상 변환 등이 속한다.

 

2. 공간 필터링

 

3. 화소를 하나씩 처리하는 방법

#1

Mat 클래스가 가지고 있는 at() 함수로 화소의 행 번호와 열 번호를 전달한다.

픽셀 값을 가져와서 값을 바꾸는 과정을 화소처리라고 할 수 있다.

-> 화소값 255를 넘게 되면 오버플로우가 일어나 영상에 이상한 값이 표현되기도 한다.

 #2

C스타일 연산자 []를 사용하는 방법으로, 배열로 처리하기 때문에 가장 성능이 우수

#3

openCV의 밝기를 증가시키는 convertTo()함수를 사용한다.

+ 영상의 밝기를 증가시키는 함수는 brighten()

 

 

4. 밝기 및 콘트라스트(대비) 조정

밝기값이 어떻게 퍼지는지 결정하는 a와 화소에 더해지는 b값을 활용한다.

색상에 어느 곳에 몰려서 분포하는지 알려주며 대비가 커질수록 색이 강렬하게, 대비가 줄어들면 색이 연하게 출력된다.

픽셀 값들의 분포를 그린 히스토그램 ‘콘트라스트’의 폭을 줄이거나 넓혀 처리한다.

 

5. 반전

입력과 출력 화소값을 반대로 하는 것

 

6. 이진화

어떤 임계값 이상이면 255, 이하면 0을 넣어 두가지로 단일하게 나누는 것

 

7. LUT : look up table

출력 화소에 대한 수행결과 테이블을 저장한다.

테이블을 미리 만들어놓고, 입력값이 들어오면 테이블을 통해 출력값을 바꾼다.

ex) 0~55가 검은색, 56~88은 흰색이라고 지정한 테이블을 만들었다면, 그 테이블을 통과하면서 출력값이 변함.

 

 

8. 감마보정

감마값이 커질수록 검은색에 가까워져 전체적으로 어두워지고, 감마값이 작을수록 흰색에 가까워져 전체적으로 밝아진다.

감마곡선에 비례하게 색상이 변하며 값들에 차등을 두고 비율에 따라 화소를 조절한다.

 

 

9. 영상합성

2개 이상의 영상을 수학적이거나 논리적인 연산자를 통해 결합하는 것

 

■ 선형 영상합성 : a는 0~1 사이의 값

 

13. 논리 영상합성

2개의 영상을 가지고 비트별로 AND, OR, XOR과 같은 논리적인 연산을 적용할 수 있다.

두 개의 이미지 파트별로 합치거나, 특정 물체를 제거하는 등 작업에 쓰인다.