이미지 피라미드

영상처리를 하다보면, 어떤 이미지를 확대 또는 축소 할 일이 빈번히 생긴다. 이를 위해 OpenCV에서는 pyrUp() 그리고 pyrDown() 함수를 제공한다. (비록 OpenCV 내부에서는 resize 함수를 그냥 이용하는 것 뿐이지만…)

pyrDown(Mat src, Mat dst, Size dstsize, int borderType)
pyrUp(Mat src, Mat dst, Size dstsize, int borderType)

src : 입력 영상
dst : 출력 영상
dstsize : 출력 영상 크기, 따로 지정하지 않으면 입력 영상의 가로, 세로 크기의 2배 또는 1/2 설정
borderType : 가장 자리 픽셀 확장 방식

이미지 피라미드라고 불리는 이유는 하나의 이미지를 사이즈별로 구성하다보면 다음의 그림처럼 피라미드 모양을 갖기 때문이다.

안드로이드 예제코드를 사용하여 이미지 피라미드를 구성해보자.

피라미드 종류

이미지 피라미드에는 일반적으로 두가지 종류가 존재한다.

가우시안 피라미드
라플라시안 피라미드

가우시안 피라미드

가우시안 피라미드는 가우시안 필터를 적용한 뒤 이미지 피라미드를 구성하는 것을 가우시안 피라미드라고 한다. pyrDown()은 가우시안 필터를 적용한 뒤 축소하고, pyrUp()은 확대후에 가우시안 필터를 적용한다.

그렇기 때문에 이미지 피라미드 함수로 원본 이미지를 확대 또는 축소시 이미지의 화질이 떨어지게 된다.

라플라시안 피라미드

라플라시안 피라미드는 pyrDown() 함수를 적용한 뒤 다시 pyrUp() 함수를 적용하면 원본과 같은 사이즈지만 화질이 많이 떨어지게 되는 문제점을 개선하는 방식이다.

확대 또는 축소시 가우시안 필터를 적용하여 변경되는 두 이미지간의 차이(subtraction)정보를 가지고 복원된 이미지에 적용하는 방식이다.

// 다운 스케일링
val downscaled = Mat()
Imgproc.pyrDown(src, downscaled)

// 다운스케일링 된 이미지를 다시 업스케일링
val upscaledFromDownscaled = Mat()
Imgproc.pyrUp(downscaled, upscaledFromDownscaled)

// 원본과 업스케일링 된 이미지의 차이를 구함
val laplacian = Mat()
Core.subtract(src, upscaledFromDownscaled,laplacian)

// 업스케일링 된 이미지에 라플라시안 적용
val restored = Mat()
Core.add(upscaledFromDownscaled, laplacian, restored)

원본과 라플라시안을 통해 복원 된 이미지를 비교 해보자