ralmyon 님의 블로그

이번 포스팅에서는 영상처리에서 가장 기본이 되면서도 중요한 주제인 Edge Detection에 대해 다뤄보려 한다. Edge는 이미지에서 객체의 경계를 나타내는 핵심 정보이며, 컴퓨터 비전의 거의 모든 분야에서 출발점이 되는 개념이다. 이번 글에서는 edge가 무엇인지부터 시작해서, 어떻게 검출하는지, 그리고 Canny edge detector까지 차근차근 알아보자.1. Edge란 무엇인가?Edge는 이미지에서 픽셀 값이 급격하게 변하는 지점을 의미한다. 사람이 사물을 인식할 때 윤곽선만 보고도 그것이 무엇인지 파악할 수 있는 것처럼, edge는 이미지의 매우 효율적인 표현 방식이다. 픽셀 전체보다 훨씬 적은 양의 정보로 장면의 핵심을 담을 수 있는 강력한 feature인 것이다.그렇다면 이미지에서 ed..

개념3 - 이미지 왜곡(Image Warping)과 선형 변환(Linear Transformation)이전 글에서 이미지는 행렬이고, 픽셀은 위치 좌표와 색상 정보를 가진 벡터라고 설명하였다. 그렇다면 이미지를 돌리고, 키우고, 비트는 작업은 수학적으로 어떻게 일어날까? 이미지를 왜곡(Warping)한다는 것은 수많은 픽셀들의 원래 위치 좌표 $(x, y)$ 를 새로운 좌표 $(x^{\prime}, y^{\prime})$ 로 이동시키는 과정을 의미한다.이때 이동된 새로운 좌표들은 원래 좌표들에 대한 선형 방정식(Linear equations) 으로 다음과 같이 묘사될 수 있다.$${x^{\prime}} = a_{00} x + a_{01} y + a_{02}$$$${y^{\prime}} = a_{10} x..

개념1 - 이미지 처리에 선형대수학(Linear algebra)가 왜 필요할까?1. 컴퓨터가 이미지를 인식하는 방법: 행렬(Matrix)우리가 보는 이미지는 연속적인 시각 정보 같지만, 컴퓨터는 이를 숫자의 배열인 행렬(Matrix)로 인식한다.기본적으로 흑백(Gray-level) 이미지는 2차원 행렬로 표현된다. 하지만 우리가 일상적으로 보는 컬러 이미지는 Red, Green, Blue 세 가지 색상의 조합으로 이루어져 있다. 즉, 각 픽셀이 [R, G, B] 라는 3개의 값을 가지게 되며, 이를 수학적으로는 3개의 채널을 가진 행렬(또는 3차원 Tensor)로 표현하여 이미지를 컬러감 있게 볼 수 있는 것이다.결국 "이미지 = 행렬"이기 때문에, 이미지를 분석하고 처리하기 위해서는 행렬과 벡터를 다루..