Fake it till you make it

모폴로지(Morphology) 모폴로지는 형태학적인 측면에서 이미지를 다루는 기법을 말한다. 다양한 영상 처리 시스템에서 전처리 (Pre-processing) 또는 후처리(Post-processing) 형태로 사용한다. 모폴로지 연산의 예를 들자면,이진화 된 이미지에서 노이즈를 제거하거나, 구멍을 채운다거나, 끊어진 선을 이어 붙일 때 등에 사용될 수 있다. 이 포스팅에서는 침식과 더보기…

레이블링(Labeling) 레이블링이란 일반적으로 이진화 된 이미지에서 연속된 픽셀에  대해 고유한 번호를 매기는 작업을 의미 한다. 이진화에 대한 내용은 이전 포스팅에서 확인할 수 있다. 이미지의 이진화 자동 이진화 임계값 결정(Otsu) 지역 이진화 적응형 이진화 레이블링을 수행하면 객체 단위로 이미지를 분석할 수 더보기…

적응형 이진화 지난 포스팅에서 Otsu 및 지역 이진화를 적용 했을 때 다음과 같은 결과물을 얻는 것을 확인했다. Otsu나 지역 이진화를 통한 방법은 모든 이미지에서, 특히 이미지가 서로 다른영역에서 다른 밝기값을 가질 때 잘 수행되지 않는다. 이러한 경우 적응형 이진화를 진행할 더보기…

지역 이진화 지난 포스팅에서 Otsu 함수를 통해 임계값을 자동으로 결정하고 이미지를 이진화하는 방법에 대해서 알아보았다. 단순히 Otsu를 적용하는 것으로 객체와 배경을 분리할 수 있으면 좋겠지만 현실은 그렇지 않다. 다음의 쌀알이 포함된 이미지를 살펴보자. 쌀알 이미지에 Otsu 함수를 적용하면 다음과 같은 더보기…

이진화 임계값 결정 지난 포스팅에서 임계값을 통해 이미지를 이진화 하는 방법에 대해서 알아보았다. 이진화 된 이미지를 얻을 때 가장 중요한 점은 바로 임계값을 어떻게 또는 무엇으로 결정하냐는 것이다. 임계값을 조금씩 변경하면서 사람의 눈으로 확인하여 가장 좋은 결과값을 얻는 것도 하나의 더보기…

이미지의 이진화(Binarization)란? 이미지의 픽셀 값을 0 또는 255로 변환하는 연산을 말한다. 변환된 이진 이미지는 다음과 같은 목적을 수행하는데 적합하다. 배경(Background)과 객체(Object) 구분하기 관심 영역과 비관심 영역 가르기 이미지의 이진화는 일반적으로 회색조(grayscale) 이미지로 하며, 픽셀의 값을 결정하기 위해 임계값(threshold)을 정하게 된다.  더보기…