[컴퓨터그래픽스] 픽셀 기반 처리 방법 정리

디지털 영상 생성

현실의 영상을 디지털화하기 위해서 샘플링(픽셀)과 양자화(몇 단계의 밝기로 근사화) 두 단계를 통해 생성

샘플링과 양자화에 대한 좋은 유투브 설명 : https://www.youtube.com/watch?v=JPdMQ9-wJyw 

 

컬러 모델

다양한 분야에 맞는 컬러 모델 존재, CMY, RGB, HSI 등 다양한 컬러 모델 존재

HSI (색상, 채도, 명도)

많은 영상처리에서 HSI 모델 사용 -> RGB모델을 HSI모델로 변환해야 함

 

픽셀 기반 처리

그래픽의 픽셀을 변경하는 처리, 다른 픽셀에 영향 없음

산술 연산

각 픽셀에 일정한 값을 + - * % (산술 연산)

• 영상의 밝기 조절 : 덧셈, 뺄셈
• 영상의 명암 대비 조절 : 곱셈, 나눗셈

나눗셈을 하는 경우 픽셀 간 오차가 상대적으로 작아지기 때문에 명암 대비가 작아짐

 

히스토그램 평활화

기존 명암 값 분포를 일정한 분포(정규 분포)로 재분배 : 명암 대비를 강화하는 효과

계산식 (중요) : https://hanarotg.tistory.com/103

 

누적 히스토그램

계단식의 분포로 재분배, 이미지 밝기 분포를 개선하는 데 사용

 

명암 대비 스트레칭

낮은 명암 대비를 가진 (= 중앙에 주로 분포하는) 그래픽 개선에 효과

계산식 (중요) : https://hanarotg.tistory.com/103

- 원본 픽셀에서 최솟값을 빼는 이유는, 히스토그램 분포에서의 명암은 양수이기 때문. 최댓값에서 원본 픽셀을 빼도 되지 않냐라고 생각할 수 있지만 해당 계산은 역전된 분포를 보임 (목적이 스트레칭이기에 굳이 그렇게 할 필요는 없음)

 

이진화

0 아니면 1, 두 가지 값을 가진 그래픽으로 처리, 잡음 제거에 이용

 

여러 영상 사이의 픽셀 기반 처리

2개 이상의 영상 간 연산을 통한 픽셀 기반 처리 -> 새로운 영상을 생성

덧셈 연산, 뺄셈 연산, AND/OR 연산, 평균 연산 등

앞서 단일 영상 픽셀 기반 처리에서의 산술 연산과는 다른 개념