Physics of Imaging
Mach band effect
intensity를 감지할 때는 actual intensity와 같은 함수가 아니라
perceived intensity 함수처럼 다른 intensity로의 경계 주변에서 더 어두워지거나 더 밝에 대비가 느껴진다
Image Acquisition and Digitization
Charge-Coupled Device (CCD) Camera
Bayer mask
네 개의 픽셀 중 하나는 빨간색 필터, 하나는 파란색 필터, 두 개는 녹색 필터를 가진다
인간의 눈은 빨간색이나 파란색보다 녹색에 더 민감하다
3CCD 장치 혹은 beam splitter prism을 사용한다
Isopreference curves
subjective image quality(주관적인 이미지 품질)은 N(sampling : 해상도)과 k(quantization bit)값에 따라서 달라진다
isopreference curve(등선호 곡선) 위의 점은 주관적 품질이 동일한 이미지이다
더 나은 품질을 위해서는 더 높은 N와 k값이 필요하다
crowd같이 detail이 많으면 k를 줄여도 해상도 퀄리티가 잘 떨어지지 않는다
따라서 sampling resolution을 높이지 않아도 퀄리티가 유지되어 isopreference curve가 일자 형태이다
즉 detail이 많은 이미지는 곡선이 수직으로 되는 경향이 있다
이 경우에는 적은 quantization bit수로도 충분한 퀄리티를 낼 수 있다
Intensity Transformations
Constrast stretching : 약간의 대비를 크게 만들어준다
Negative transformation : intensity를 반전 시킨다
Log transformation : 큰 value는 완전하게, 낮은 value는 급격하게 변화를 준다
Gamma correction : 어두운 부분이 밝아진다, bias로 출발점을 옮길 수 있다
Piecewise-Linear Transformations : constrast streching 값을 필요에 맞게 point를 조절할 수 있다
Geometric Transformation
Image Transformation
homogeneous 방식으로 transformation 연산하는 행렬은 모두 외울 것
★ Interpolation
Nearest Neighbor
이상적으로 보간된 pixel의 실제 좌표에 가장 가까운 원본 이미지의 pixel값을 사용한다
Bilinear Interpolation
네 개의 인접한 pixel의 값을 사용하며, 목표 픽셀과의 교차점에 따라 가중치를 부여한다
임의P를 구하기 위해서
위와 같은 식으로 x,y를 교차점의 가중치로 보간하여 구한다
식에서 \(\frac{f(Q)}{(x_2-x_1)}(x_2-x_1) = R\)로 x방향에서의 보간 값이고
여기에 y방향의 보간값을 곱한 것이다
bilinear의 문제점으로는
4개의 점을 기준으로 하므로 다른 섹션으로 넘어갈 때 불연속적이다
Bicubic Interpolation
네 개의 인접한 pixel의 값을 사용하며, cubic spline을 사용해서 가중치를 부여한다
bicubic interpolation은 총 16개를 연립한 값으로 구하여 다른 섹션으로 넘어갈때 연속적으로 처리한다
