디지털영상처리 2강 정리

융J 2023. 10. 8. 18:47

2023. 10. 8. 18:47

Introduction

what is DIP?
인간의 해석을 위해 그림 정보를 개선하기 위한

홍채 인식

완전히 동일한 홍채가 존재할 확률 : 1/(10^78)
추출된 독립 변수(degrees of freedom)
IrisCode record size: 512 bytes
speed(database of 100,000 IrisCode records): 두번 중 한번

빛 수용기관

Cones - photopic (bright-light) vision => 밝은 날에 사물을 인식하도록 돕는 기관.
- sensitive to colors
Rods - scotopic (dim-light) vision => 해상도, 크기 등을 판단하는데에 도움 - 밤에 활성화
- given general picture

밝기 적응도

빛의 세기 적응 범위 = 10^10 mL (1 lambert (L) = 0.3183 cd/㎠ )
HVS 는 높은 범위에서 작동할 수 없음.
- walking into dark theater, one can only distinguish to B and takes time for scotopic vision to pick
  1. 주관적 밝기는 눈에 입사하는 빛의 강도의 로그 함수이다.
  2. 주어진 조건 집합, HVS의 현재 intensity 레벨을 밝기(intensity) 적응 레벨이라고 한다.

Visual Perception

Brightness Discrimination(밝기 구분)
- 밝기 판별은 특정 적응 수준에서 빛의 세기 변화를 구별할 수 있는 능력이다.
  - small Weber ratio : 차이를 알아차리기 위해 작은 비율의 intensity 변화가 필요함 --> 양호한 밝기 감별 --> 중간 강도 (밝기가 조금만 변해도 인식 가능 -> delta.I가 작아도 ok)
  - large Weber ratio : 차이를 알아차리기 위해 큰 비율의 intensity 변화가 필요함 --> 저조도 판별 --> dark/bright intensity (밝기를 인식하려면 변화가 커야함 -> delta.I가 반드시 커야함.)
- 낮은 수준의 조도(illumination)에서 밝기(discrimination)를 판별할 수 없음.
- 배경 조도(illumination)가 증가함에 따라 크게 향상됨
  
  s
Brightness Adaptation & Discrimination
- perceived brightness is not a simple funtion of intensity
  - mach bands
    
    HVS tends to undershoot or overshoot around boundary of region
    of different intensities
  - Simultaneous contrast
    region may appear to becone darker as background gets lighter
  - Optical illusions (시각적 오해)
    
    eye fills in non-existing information by geometrical properties of objects

Sensing & Acquisition (영상물 취득 과정)

Acquisition Process
Sensors - 하나의 용기 & 그릇
- 빛이 오면 빛의 세기를 sensor에 담는데, 어떠한 빛의 성분을 담는지는 sensor 위의 filter에 의해 결정
  - 3가지의 filter이용 (RGB) => RGB의 양이 Sensor에 input
    하나의 센서에서 RGB값 받는것보다 거울을 이용해서 빛을 분해하는 방식의 화질이 더 좋다.
    
    화질과 무게를 비교해 보면 1CCD < 3CCD이다.
CCD vs. CMOS
Types of Sensors
Demosaicing(모자이킹)
손실된 데이터를 주변에서 에너지를 가져와 예측한다예측하는 방법 = Demosaicing
- The filter pattern is 50% green, 25% red and 25% blue, hence is also called BGGR, RGBG, GRGB, or RGGB
- Demosaicing generates different color performance. Each company holds unique DIP algorithm for demosaicing process
DIP Engines
촬영 범위가 후처리로 확장됨
Sampling & Quantization
- Sampling : Continuous한 값을 단계별로 쪼개서, 그 위치에서만 값을 취득( = 시간 축을 disitite)
- Quantization : 맨 끝 범위에서만 값을 얻어내고 값의 크기를 disitization함다. (continuous한 값을 쪼개서 범위에 있는 값으로 mapping)
  - Countinuous한 값을 sampling해서, 그 위치에서의 값을 읽어오면 그 위치에서의 값을 quantization해서 일정한 범위의 값을 discrite한 quantization
    - Digitizing time interval
    - Digitizing amplitude value
- Down-sampling & Up-sampling
  - Up-sampling - x축, y축이 2배로 늘어남
  - Down-sampling - x축, y축이 2배로 줄어듦.
  - Sampling은 화질에 영향을 끼침.
- Sampling affects its resolution as well as data rate
  - 2배로 down-sampling만 진행한 결과 vs. anti-aliasing filter통과하고 down-sampling한 결과
    - anti-aliasing filter를 통과한게 background가 뚜렷(잡음 추가)
      - 또렷해 보이는거 정확한 값 알 수 없음.
- Quantization also affects its resolution as well as data rate
- (선명한 화질의 사진과 그렇지 않은 사진) 두 결과만 가지고 quantization 때문인지 sampling 때문인지 구분 불가. => 부연 정보 이용.
Intensity slicing : bit-plane slicing
- 하나의 영상물을 8개의 binary영상물로 나누는 것.
  - 0~7이기 때문에 8bit
    bit의 맨 왼쪽, bit의 가운데, bit의 마지막(가장 bit수가 낮음)
    
    bit-plane7(최대 8장) --> 마지막 장을 빼고 8장만 합쳐도 원본과 큰 차이 없음.
    - 마지막 장은 가장 bit수가 적어서 변형을 주게 됨. 그래서 빼도 상관 없음.
Spatial & Gray-Level Resolution
- Gray-level resolution : smallest discernible change in gray level
Aliasing & Moire Patterns
Quantization을 못하면 위의 현상 발생 ==> Filtering을 통해 개선 가능.

Relationships Between Pixels

Neighborhood of pixels
- Any image can be represented as followings
  두번째는 수직, 세번쨰는 대각선이다. 그 두개를 더해서 첫번쨰를 찾게 된다.
Connectivity / Adjacency
- Two pixels that are neighbors and have same gray values(동일한 밝기의 화소를 가질 때) are adjacent.
  - 주변 화소 값을 이용해서, 그 화소가 관심있는 화소와 어느정도 밀접하게 연관이 있는 지를 알 수 있다.
- Distance measure between pixels
  - Let x, y be pixels with coordinate x[n, m], y[p, q]