Programming

위 책을 보고 공부한 내용을 정리할 예정이다.

- 영상이 프로그램에서 메모리 상에 존재할 때 각 픽셀의 색상 값(보통 24비트 이상의 트루컬러)이 배열안에 존재하고 만약 640*480 해상도의 컬러 영상이라면 픽셀당 3byte(rgb 트루컬러)가 필요해서 영상 한 장의 총 크기는 640*480*3=921600byte, 즉 1Mbyte에 가까운 크기를 가진다. 그래서 영상을 파일로 저장할 때는 영상 정보를 담는 헤더와 함께 압축되어 저장된다.(단 비트맵 파일은 압축 없이 저장)

- 영상 처리 : 획득한 영상을 원하는 목적에 따라 변형, 가공하거나 영상으로부터 필요한 정보를 얻어내는 작업

※ 영상 처리의 분류 : 영상 분야를 다루는 대상과 얻고자 하는 결과에 따라 영상 변환/분석/인식으로 분류

- 영상 변환 : 영상의 품질(해상도, 밝기, 명암, 선명도, 색상) 변환, 스케치 효과, 수채화 효과와 같이 영상 변환 등 영상의 픽셀 값을 편집하는 것(ex. 얼굴 보정, 포토샵)이다. 영상 변환은 그 자체로 목적이 될 수 있지만 영상 분석/인식을 위한 전처리 과정이기도 한다.

- 영상 분석 : 영상 내부의 고유한 정보, 수치를 획득하는 것이다. 분석을 효율적으로 하기 위해 경계선을 추출하거나 모서리 같은 특징점을 추출, 영상에서 먼 부분과 가까운 부분을 구분하기 위한 깊이 정보 수치를 획득하는 것이다.

- 영상 인식 : 영상 분석보다 고급 정보를 얻어내는 것으로 주된 목표는 영상의 피사체를 식별하거나 범주를 분류하는 작업(ex. 사람 인식, 지문 인식)이다. 주로 입력된 영상과 db에 미리 저장된 영상을 비교하여 분석하는 방법을 주로 사용해 사전에 주어진 데이터를 분석하고 정리하는 기계학습(machine learning)이 매우 중요한 요소이다. 영상 인식은 영상 속에 특정 물체가 있는지, 있다면 어디에 있는지를 추정하는 물체 검출, 영상 속 물체의 종류와 범주를 추정하는 물체 분류, 영상이 촬영된 장소가 어디인지를 추정하는 장면 인식, 동영상 속의 특정 물체 위치를 지속적으로 추적하는 물체 추적, 도영상 속 특정 인물의 해동이 어떤 행동인지를 추적하는 행동 인식이 있다.