컴퓨터 비전 | Intensity Transformation, Negative Transformation, Gamma Transformation

 

Intensity level은 보통 2의 거듭제곱 형태로 표현되고는 한다. 보편적으로 L = 256 이 사용되며 이때는 2의 8제곱이므로 k 값이 8이 된다. k값이 높아질 수록 더 정확한 정보를 가지게 될 수 있다.

 

 

해상도라고 하는 것은 화면에 나타내는 픽셀의 개수를 의미하고 당연히 픽셀의 개수가 높을 수록 더 많은 정보를 담고 있기 때문에 해상도가 높은 사진이 더 선명하게 보이는 것이다. 

 

이때 Intensity level의 개념과 결합하여 데이터가 어떻게 저장되는 지 기억할 필요가 있다. 만약 사진이 256 Intensity level을 가지고 있다면 해당 이미지는 8비트의 공간이 필요로 한다. 이 8비트는 하나의 픽셀에 대해 요구되는 저장공간이므로 전체 이미지를 저장하고 싶은 경우 전체 픽셀의 개수만큼 해당 비트 수를 곱해야 한다. 

 

 

Intensity level = 256 이면 한 픽셀 당 8 비트 필요로 한다. Color video라면 3 channel이므로 3개의 정보가 더 필요하다. FHD의 경우 Pixel의 수는 1920x1080 이다. 30 fps이면 1초당 30번 사진이 연속되므로 영상을 보이는데 총 필요한 공간은 이 값들을 다 곱한 값이 된다. bit -> GB 는 직접 찾아보시길.

 

 

 

Intensity Transformation의 정의는 다음과 같다. Input 사진의 Intensity value를 각각 상응하는 Intensity value로 mapping을 하는데 수학적 함수를 통해서 이루어진다. 우리는 이때 Mapping function을 찾는 과정을 알아볼 것이다.

 

Image negative라는 것은 현재 해당 픽셀이 가지고 있는 값을 최대값에서 뺀 값으로 바꾸는 것을 의미한다. 이는 Gray scale 이미지인 경우에 적용이 된다. 흑백 사진의 경우 해당 이미지가 가지고 있는 값은 밝기 값만 가지고 있을 것이다. 밝기의 최대가 255라고 하면 밝기가 작은 값은 커지게 되고, 어두운 값은 밝아지는 효과를 가져올 것이다.

 

log transformation은 어두운 영역에 대한 표현력을 넓혀준다고 이해하는 것이 좋다. 그렇다고 이것이 어두운 부분을 밝혀준다는 의미는 아니다. Cleary see the error pattern이라고 해석하는 것이 좋을 것이다. 

 

Gamma Transformation을 통해서 상황에 맞도록 해당 영상을 변형해줄 수 있다. Gamma의 값이 1을 기준으로 1보다 큰 경우 지수함수, 1보다 작은 경우 로그함수의 형태를 따른다. Log 함수의 경우 앞서 말한 Log Transformation과 비슷한 효과를 가져다준다고 볼 수 있고, 지수함수의 형태를 따르는 Gamma가 1보다 큰 값인 경우는 Brightened 부분의 밝기를 낮춰주고 표현을 더 깊게 해준다는 것이 특징이다.

 

 

 

다음이 Gamma Transformation의 예시가 된다.

 

 

 

다음과 같은 사진을 선명하게 나타내기 위해서 Piecewise-linear하게 Transformation할 수 있는 mapping function을 찾을 필요가 있다.

 

Threshold를 사용한다면 해당 TH값보다 높은 Intensity value의 경우 255라는 최댓값을 갖게 되고 만일 작다면 0의 값을 가지게 하여 Binary한 Output 결과를 출력하게 할 수 있다.

 

 

다음 사진을 보면서 해당 Transformation이 왜 이런 결과를 가져왔는지 생각해보면 좋을 것 같다.