[영상처리] 기초 개념1_이미지 구조

이미지 구조

 

영상(Image)

2차원 평면 위에 그려진 시각적 표현물 (사진, 동영상 포함하는 개념)

 

디지털 영상(Digital Image)

2차원 평면 위에 화소들의 집합으로 이루어진 영상

 

화소 (Pixel = pictures element)

영상을 구성하는 가장 기본적인 단위

 

프레임 (frame) 

정지 영상 낱장을 나타내는 단위  ('사진 1장'이라고 이해하면 쉽다)

 

해상도

한 프레임 안에 존재하는 픽셀의 개수

해상도 = 가로축 픽셀 수 X 세로축 픽셀 수

컴퓨터에서 다뤄지는 영상(이미지)은 위와 같은 구조로 되어있다. 즉, 영상을 데이터로 어떤 작업을 한다면 영상을 2차원 배열로 표현하여 사용한다. 이때 배열은 matrix라고 불리기도 함 

해상도에 따른 이미지 변화

위와 같이 해상도가 높으면 (한 프레임 안에 구성하고 있는 픽셀의 수가 많으면) 피사체를 더욱 정교하게 표현할 수 있고 반대로 해상도 가 낮으면 흔히들 말하는 이미지 깨짐 현상이 발생한다. 

이미지의 기본적인 구조를 살펴봤다면, 2차원 배열이라는 말이 이해됐을 것이다. 배열이라면 안에 들어가 있는 데이터도 존재한다는 뜻!! 이미지에는 어떤 값이 들어가 있을까?? 보통 정수형의 값이 들어가 있는데, 이를 화솟값이라고 한다. ('보통'이라고 표현한 것은 영상처리를 하다 보면 정규화 과정을 거칠 수 있고 이때는 0에서 1 사이의 실수 값이 들어가기도 한다. ) 이 화솟값은 해당 화소의 명암이나 색을 나타내는 값이다. 명암은 밝기의 정도를 나타내는 것이고, 색을 나타낸다는 뜻은 색체계에 따라 기준이 달라지는데 결국 색을 표현하기 위한 값이 들어간다는 뜻이다. 

 

색체계에 대한 내용은 바로 다음 포스팅에서 설명

 

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컬러 이미지 구조

 *컴퓨터에서 기본적으로 컬러 영상을 표현할 때 RGB 색체계를 이용하므로 지금부터 이야기하는 컬러 이미지는 RGB로 표현된 이미지이다. 

컬러 이미지는 3개의 배열을 통해 표현된다. 이 배열의 개수를 channel이라고도 부르기 때문에, 컬러 이미지는 3 채널 영상이라고 표현하기도 한다. RGB 체계에선 빨간색에 대한 정보를 담고 있는 배열과 초록색에 대한 정보를 담고 있는 배열 파란색에 대한 정보를 담고 있는 배열이 겹쳐지면 다양한 컬러로 이루어진 이미지를 표현할 수 있는 것이다. '왜 빨강, 초록, 파랑이냐'라는 궁금증이 생긴다면 역시 색체계에 대한 포스팅을 보면 이해할 수 있다. 

 

컬러 이미지를 배열의 관점에서 본다면 위와 같이 표현할 수 있다. 첫 번째 청록색 화소를 표현하려면 3가지 배열의 조합이 필요하다. 

 

컬러 이미지와 회색조 이미지 비교

이미지 구조를 한눈에 이해할 수 있도록 정리해봤다.  왼쪽은 컬러 이미지에 대한 구조이고 3D matrix 부분은 이미지를 python의 배열로 표현한 것이다. 컬러 이미지에 대해선 위에서 그림과 설명으로 이해했으니 오른쪽 회색조 이미지에 대해 살펴보자. 회색조 이미지는 컬러 이미지와 다르게 채널이 1개다. 왜냐하면 회색조 이미지는 컬러에 대한 정보가 필요 없고 오직 밝기의 정도에 대해서만 표현하기 때문에 배열을 여러 개 가질 필요가 없는 것이다.