[영상 처리] 화소 점 처리 기법 (Null, 반전, 감마 보정, 스트레칭, 압축, 포스터라이징, 이진화, 범위 강조)

화소 점 처리 기법

명암 변환(Intensity Transform)은 밝기를 변경하는 것입니다.

미리 지정된 변환 함수를 기반으로 입력 영상의 이전 화소를 새롭게 재탄생 시키는 기법입니다.

​

일반화된 식

Output(q) = T [Input(p)]

​

p : 입력 영상의 화소 값

T : 화소 값은 변환하는 함수

q : 값을 변환하여 얻는 출력 화소 값

​

화소 값을 변환하는 여러 변환 함수가 있습니다.

널 변환 (Null Transform)

입력 영상을 출력 영상으로 변환해도 아무런 일도 일어나지 않는 함수입니다.

그냥 단순히 입력 화소를 출력 화소로 바꾸는 변환입니다.

​

Output(q) = Input(p)

반전 변환 (Negative Transform)

사진학적 역변환입니다. 각 화소의 값이 영상 내에 대칭이 되는 값으로 변환됩니다.

주로, 의료계에서 MRI영상에서 반전현상을 주어 암 발병의 유무를 확인할 수 있습니다.

​

Output(q) = 255 - Input(p)

만약, 8비트 그레이 레벨의 영상을 반전시키면, 화소 값 0은 255로, 1은 254로 변환됩니다.

감마 보정 (Gamma Correction)

앞의 연산과 달리 비선형적인 그래프를 이용하여 영상의 화질을 변환하는 함수입니다.

모니터(CRT)는 비선형 소자여서 영상 신호의 보정이 필요하므로, 입력 값을 조정하여 출력을 제대로 만듭니다.

​

Output(q) = Input(p)^(1/r)

함수의 감마 값r 에 따라 영상을 밝게하거나 흐리게 조절할 수 있습니다.

​

r > 1 : 어두워짐

r < 1 : 밝아짐

명암 대비 변환 (Intensity Contrast Transform)

1) 명암 대비 스트레칭 (Intensity Contrast Stretching)

밝기의 차이를 크게해서, 높은 명암 대비의 영상을 생성합니다.

영상의 가장 밝은 값을 최대로 밝게! 가장 어두운 값을 최대로 어둡게! 설정합니다.

​

2) 명암 대비 압축 (Intensity Contrast Compress)

밝기 차이를 줄여 낮은 명암 대비의 영상을 생성합니다.

영상의 가장 밝은 값을 어둡게, 가장 어두운 값을 밝게 설정합니다.

경계 값 이용

디지털 영상의 화소 값을 주어진 경계 값으로 그룹화하여 화소 값의 수를 감소시키는 방법입니다.

​

그 중, 포스터라이징(Posterizing)은 화소의 명암 값 범위를 경계 값으로 축소시키는 방법입니다.

경계 값 8개로 8비트 그레이 레벨 영상을 포스터라이징 처리하면, 명암 값 256개가 8개로 변경됩니다.

실생활에 예를 들면, 시험 점수 0점부터 100점을 1등급부터 9등급으로 표현하는 것과 같습니다.

이진화 (Binarization)

경계 값을 이용해서 값이 2개만 있는 영상으로 변환해줍니다.

​

보통 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환할 때 사용됩니다.

값이 2개 뿐이라서 분석이 쉽고, 명암 대비가 매우 낮은 영상에서 배경과 물체를 확실하게 구분할 수 있게 합니다.

범위 강조 변환

영상에서 한 부분의 화소는 원 상태를 유지한 채, 일정 범위의 화소만 강조하는 방법입니다.

​

원하는 부분의 화소 값이 커지거나 작아져서 다른 부분과 비교해서 더욱 도드라지게 만듭니다.

아래 (c) 그래프를 보면, w0부터 w1까지의 범위를 최대값으로 설정하여 범위의 값을 뚜렷하게 만듭니다.