인공지능 8강 (컴퓨터 시각과 패턴인식)

 학습개요

1. 시각은 인간이 정보를 취득하는 매우 중요한 감각 능력이다. 컴퓨터 시각은 사람이 가지고 있는 시각 능력을 컴퓨터에게 부여하기 위한 연구 분야이다. 컴퓨터 시각을 구현하려면 광학, 신호처리, 지능적 정보처리 등 여러 분야의 지식이 필요하다. 이번 강의에서는 컴퓨터 시각 시스템의 전반적 구성 및 디지털 영상의 처리를 위한 기본적 이론을 다루려고 한다.

 학습목표

1. 컴퓨터 시각 시스템의 전반적인 처리흐름을 이해한다.
2. 디지털 영상의 입력을 위한 표본화 및 양자화의 개념을 설명할 수 있다.
3. 기본적인 영상 필터링을 구현할 수 있다.
4. 이진화를 위한 처리과정에 대해 설명할 수 있다.
5. 분할과 합병의 기본 개념을 설명할 수 있다.
6. 경계검출을 위한 연산자를 구현할 수 있다.

 주요용어

1. 컴퓨터 시각(computer vision) : 인간의 시각체계에 해당되는 능력을 컴퓨터에 심어 넣기 위해 연구하는 인공지능의 한 분야
2. 4-이웃 연결성 : 한 픽셀에서 가장 가까운 상, 하, 좌, 우 네 개의 픽셀을 연결된 이웃으로 정의하는 규칙
3. 8-이웃 연결성 : 한 픽셀을 둘러싼 8개의 픽셀을 모두 연결된 이웃으로 정의하는 규칙
4. 표본화 : 연속적으로 변화하는 아날로그 신호를 이산(discrete)신호로 변환하는 것
5. 양자화 : 이산신호의 값에 정해진 정밀도로 분할된 구간의 대표값을 부여하는 과정
6. 영상 평활화(image smoothing) : 영상에서 급격하게 변화하는 잡음을 제거하기 위한 제반 처리
7. 저역통과 필터 : 신호에서 고주파 성분에 해당되는 부분을 제거하는 처리를 하는 필터
8. 중간값 필터 : 각각의 픽셀 위치에서 정해진 크기의 영역 내의 픽셀 값들 중에서 중간값을 선택함으로써 점잡음을 효과적으로 제거하는 필터

정리하기

1. 컴퓨터 시각(computer vision)은 인간의 시각체계에 해당되는 능력을 컴퓨터에 심어 넣기 위해 연구하는 인공지능의 한 분야이다.
2. 컴퓨터 시각 시스템은 센서 및 A/D 변환기를 통해 시각적 정보를 컴퓨터에 입력하는 영상 취득 단계, 취득한 영상을 보다 처리하기 좋은 형태로 가공하는 전처리 단계, 영상을 몇 개의 의미 있는 영역으로 나누는 영상 분할 단계, 분할된 영역들로 구성되는 객체를 해석하기 위해 각각의 영역들을 적절한 방법으로 컴퓨터 내에 묘사하는 영상 표현 단계, 표현된 대상으로부터 필요한 정보를 구하는 분석 단계 등으로 구성된다.
3. 아날로그 영상 신호를 표본화와 양자화를 통해 사각형 격자 구조로 나열된 픽셀들로 구성함으로써 디지털 영상을 입력한다.
4. 공간 영역에서 필터를 적용하는 것은 n×n 크기의 필터 마스크를 각각의 픽셀 위치에 겹쳐 놓은 후 각각의 값을 곱하여 더한 값을 구하는 것이다.
5. 가우시안 저역통과 필터를 사용하면 영상에 포함된 고주파 잡음을 완화할 수 있다.
6. 점잡음은 중간값 필터를 사용하면 효과적으로 제거할 수 있다.
7. 영상분할이란 영상 내의 유사한 속성을 갖는 영역들을 분리함으로써 물체의 영역을 구분하는 처리이다.
8. 영상의 이진화는 밝기에 따라 영상을 두 영역으로 구분한다.
9. 영역분할 방법은 인접 영역과 유사한 속성을 갖는 경우 이들을 하나의 영역으로 결합하고, 영역의 내부가 균일하지 않다면 이를 분할한다.
10. 에지를 검출하는 방법은 소벨 연산자와 같은 1차 미분을 사용하는 방법과 라플라스 연산자와 같이 2차 미분을 사용하는 방법이 있다.