기하학적 처리 - Introduction

  이번에는 영상의 확대, 축소, 회전, 이동 등의 기하학적 처리에 대하여 살펴보자. 기하학적 처리는 모든 그래픽 프로그램과 영상 편집 프로그램에서 기본적으로 제공하고 있듯이, 여러 용도로 가장 널리 사용되는 처리 기법이다.
  픽셀 기반 처리에서는 각 픽셀에 대한 함수를 통해 이미지 프로세싱을 하였고, 영역 기반 처리에서는 입력 픽셀 하나만 출력 픽셀에 영향을 미친다는 조건을 깨서, 입력 픽셀과 그 주변의 여러 픽셀들이 출력 픽셀에 영향을 미치도록 했다. 기하학적 처리를 위해서는 두 가지 조건을 깨야 한다..
  첫 번째는 입력 이미지와 결과 이미지의 모양이 같아야 한다는 것이다. 지금까지는 결과 이미지의 ( 320 , 240 )픽셀에 위치할 픽셀값을 구하기 위해서는 입력 이미지의 ( 320 , 240 )위치, 또는 그 주변 몇 칸의 픽셀값을 바탕으로 계산하였다. 하지만 이번엔 다르다. 이미지를 확대, 축소, 회전, 대칭시키기 위해서는 결과 픽셀 좌표가 바탕으로 해야할 좌표는 한참 다른 좌표가 된다. 만약 2배로 확대된 이미지의 ( 320 , 240 ) 좌표는 확대되기 전 이미지의 ( 160 , 120 ) 좌표를 바탕으로 계산해야 올바를 것이다.
  두 번째로 깨야 하는 조건은 비트맵은 정수좌표와 색상과의 대응이라는 것이다. (0,0)픽셀엔 검정, (640,480)픽셀엔 흰색과 같은 식으로 대응이 있으면, 모니터를 이루는 작은 픽셀들을 각각의 좌표에 해당하는 색상으로 지정하면 이미지가 화면에 보이게 된다. 하지만 이것은 이미지를 원래 크기로 볼 경우에만 해당한다. 이미지를 확대, 축소, 회전하기 위해서는 ( 0.5 , 0.5 )처럼 정수가 아닌 좌표에 대한 색상을 구할 필요가 생긴다. 즉, 비트맵의 정의역을 정수좌표에서 실수좌표로 확장할 필요가 생기는 것이다. 이 때 실수좌표에서의 픽셀값을 구하기 위해 주변의 정수좌표의 픽셀값을 바탕으로 적절한 영상을 수행해야 한다. 이를 위한 구체적인 방법에는 여러가지가 있으며, 그것을 통틀어 보간법(interpolation)이라고 한다.
  이 장에서는 이미지의 기하학적 처리에 필요한 좌표변환과 보간법을 바탕으로 이미지를 확대, 축소, 회전하거나 대칭시키는 방법을 다룰 것이다.


[목차] 이미지프로세싱 - 시작
[이전] 영역 기반 처리 - (5) 잡음 제거
[다음] 기하학적 처리 - (1) 확대