VISUAL C++을 이용한 디지털 영상 처리 구현

목차

1. 서론

2. 디지털 영상처리
2-1. 디지털 영상처리의 개요
2-2. 영상처리의 분류

3. 프로그래밍 제작
3-1.디지털영상처리를 위한 준비
3-2.영상 처리 시스템

4. 동작 설명 및 RAW파일의 설명
4-1 소프트웨어의 동작 설명
4-2 RAW파일의 설명

5. 결론

본문내용

b) 평활 화된 영상 데이터>
3. 스트레칭한 영상의 히스토그램
스트레칭은 콘트라스트 향상 연산의 속한다. 콘트라스트는 영상의 각 픽셀에 상수값을 더하거나 빼거나 곱하거나 나누는 점처리 연산으로 볼 수 있다. 이 연산은 영상안의 픽셀을 재분배하여 콘트라스트 특성을 향상시킨다.
위의 <그림4-3(a)>과 아래 <그림4-4>는 원 영상과 결과 영상을 나타낸 것인데 히스토그램을 보면 원 영상의 가장 낮은 명도 값과 가장 높은 명도 값이 각각 결과 영상의 가장 낮은 명도 값과 가장 높은 명도 값으로 매칭됨에 따라 전체적인 히스토그램의 모양이 넓게 스트레칭 되었음을 볼 수 있다.
<그림4-4 스트레칭된 영상 데이터>
4. 이진화한 영상의 히스토그램
임계값을 이용한 이진화는 물체와 배경을 분리한다든지 일정한 농도 값 이상의 픽셀들만 추출해 낸다든지 영상의 전체적인 정보를 간략화 하는 등 많은 이미지 처리의 전처리로 사용되고 있다. 이진화된 영상은 <그림 4-5>를 보면 알 수 있다.
<그림4-5 이진화된 영상 데이터>
4-2 RAW파일의 설명
4-2-1 RAW 파일 포맷이란 ?
RAW파일 포맷이란 어떠한 포맷 정보도 갖지 않은 원시 데이터로, RAW data는 파일 호환성을 위해 파일의 고유 특성을 나타내는 헤더 부분이 없고, 데이터 부분도 아무런 서식 정보나 편집 정보도 갖지 않은 데이터를 말한다. RAW 확장자의 텍스트파일을 일반 텍스트 에디터로 읽으면 라인피드나 캐리지리턴, 문서의 끝 정보 등을 인식하지 않고 그냥 일렬로 나열한다. 또한 RAW 확장자의 그래픽 파일은 단순한 화소 정보의 나열이다. 이 경우 RAW 파일 이미지를 그대로 재현하기 위해서는 원래의 해상도와 컬러를 정확히 일치시켜준 상태에서 읽어들여야 한다. 그 이유는 이미지 파일에 헤더 정보가 없으므로 컴퓨터가 이미지의 크기나, 컬러 수, 해상도 등을 자동으로 인식할 수 없기 때문이다.
영상처리 구현에서 RAW 파일 포맷을 사용하는 이유는 일반 그래픽용 파일 포맷들(BMP, GIF, JPG, TIF 등)은 헤더 정보를 가지고 있어서 프로그램 작업 시에 헤더 정보를 분석하는 작업이 필요하여 프로그램의 길이가 커지며 복잡도 역시 늘어나게 된다. 반면 RAW 파일 포맷은 헤더 정보가 없으므로 영상처리를 위하여 헤더를 분석할 필요가 없고 영상 데이터를 직접 처리하면 되므로 부가적인 코드가 필요하지 않다. 단점으로는 영상의 크기를 개발자가 알고있어야 하며 프로그램 유연성이 작아진다. 영상처리 프로그램을 산업화시킬 경우 영상을 샘플링 할 때 RAW 파일 포맷으로 직접 하드웨어에서 전송이 되므로 RAW 파일 포맷을 대상으로 한 영상처리 구현이 적당할 것이다.
<그림 4-4 RAW 파일과 BMP 파일의 구조>
4-2-2 RAW 파일을 만드는 방법
영상처리에서 특별히 많이 사용되어지고 있는 영상은 고주파 영역과 저주파 영역이 적절하게 섞인 영상이거나 고주파나 저주파의 한가지 특성이 강한 영상을 많이 사용한다. 그 이유는 디지털 영상처리에 있어서 많은 처리를 하다보면 고주파와 저주파 영상에 따라 그 효과의 차이가 크게 날 경우가 많이 있기 때문이다. 물론 제공해주는 영상을 사용하여 구현을 해보는 것이 우선이겠지만 영상처리를 하다보면 자신의 사진이나 예쁜 그림 등을 사용해 보고 싶은 욕구가 생길 것이다. 자신이 원하는 영상을 RAW 파일로 바꾸는 작업을 하기 위해서는 그래픽 툴을 사용하면 되는데 대표적인 그래픽 툴로는 포토샵이나 페인트샵이 있다. 여기서는 페인트샵 5.0을 이용하여 RAW 파일을 만들 수 있다.
5. 결론
영상처리를 하는 도중 영상의 개선을 필요로 하는 부분이 있을 것이다. 우리가 만든 이 프로그램은 원 영상의 확대로 인한 해상도 저하를 최소화 시키는 것과 손상된 영상을 복원하는 데에 중점을 두고 있다.
영상처리의 기본적인 주제는 원 영상을 어떻게 하면 자신의 원하는 영상으로 바꿀 것인가 하는 것이다. 분명 기본개념은 존재하지만 개발자 자신이 알고리즘을 추가하여 응용하는 것이 매우 중요하며, 조그만 변화에 의해서 결과 값에는 많은 영향을 미치는 것을 알았다. 또한 여러 번의 실험을 거처서 원하는 결과에 접근해 나가는 과정역시 중요하다는 것을 접했다.
본 논문에서는 화질이 좋지 않은 영상이나 이미지를 크게 했을 때 나타나는 화질의 감소를 줄이고 육안으로 구분하기 힘든 영상의 분석을 통해 이미지 명암 히스토그램으로 나타내어 명암의 분포도와 특성을 알기 쉽게 하였다.
앞에서 설명한 것 과 같이 메인화면을 크게 4부분으로 나누었고 각각에 대하여 여러 가지 기능을 추가시켜 영상변환을 하도록 하였다. 또한 헤더 정보가 없는 RAW파일을 사용하므로 서 이미지의 용량을 최저로 하였다.
이 논문의 주된 목적은 이미지를 확대함과 동시에 보간법을 동시에 실행시켜 이미지를 확대하여도 화질이 나빠지는 것을 방지하고, 같은 영상에 여러 가지 영상변화를 시켰을 때의 명암의 분포도를 한눈에 알아볼 수 있도록 히스토그램으로 나타내는 것이었다.
우리가 제작한 디지털 영상처리 프로그램은 위에서 예를 든 내용들처럼 실생활에 이용되기에는 미약하지만, 이 프로그램을 접목시켜서 응용 할 수 있는 기반은 마련했다고 생각한다.
다만 영상처리 프로그램에서 결과영상의 DISPLAY가 256*256 픽셀로 나오게 코딩하였으나 추출영역의 RAW파일을 256*256 SIZE로 맞추기가 어렵다는 문제점을 알게 되었다. 이러한 문제점으로 인하여 확대된 결과영상은 다른 파일로 저장하기 곤란한 점도 수반 되게 되었다.
본 논문의 프로그램을 좀더 발전시켜 의료 영상이나 위성 영상 또는 지문인식등에 접목시킨다면 필요부분의 확대 영상을 얻는 것이나 손상된 영상의 복원 등, 많은 곳에 유용히 쓰일 수 있을 것이라 생각이 든다.
참 고 문 헌
[1] 이상엽, “Visual C++ Programming Bible," 영진출판사.
[2] 권준식외 7명, “디지털 영상처리 이론 및 응용.”, 애드텍.
[3] 장동혁, “Visual C++을 이용한 디지털 영상처리의 구현.”, 정보게이트.
[4] 최형일외 2명, “영상처리 이론과 실제”, 홍릉과학출판사
[5]인터넷 자료 조사

키워드

디지털,   영상 처리,   RAW파일