Image Processing Toolbox

이미지 분석

Image Processing Toolbox는 간섭 잡음, 낮은 동적범위(LDR), 초점이 맞지 않는(out-of-focus)등의 광학관련 문제와 입출력 디바이스 간 색 표현 차이와 같이 흔히 일어나는 시스템 문제를 해결하는 선처리와 후처리 작업을 위한 참조 표준 알고리즘을 제공합니다.

이미지 향상

Image Processing Toolbox의 이미지 향상 기술은 신호대 잡음비를 늘리고 색상이나 이미지 농도를 수정하여 이미지 형상을 강조할 수 있습니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 히스토그램 평활화 수행
  • DCS(decorrelation stretching) 수행
  • 동적 범위 리매핑
  • 감마 수정 값 조정
  • 선형, 평균 및 적응 필터링 수행

Toolbox에는 정수형 이미지 유형 처리하고 다양한 boundary-padding 옵션 제공하며 또한 convolution과 correlation 기능을 수행할 수 있는 특화된 필터링 루틴과 일반화된 다차원 필터링 함수가 포함됩니다. 선형 필터를 설계하고 구현하기 위한 미리 정의된 필터와 함수도 제공됩니다.

예: 대비 향상 기술

대비 향상 기술
적응형 히스토그램 균일화를 통해 그레이스케일 및 트루컬러 이미지의 대비를 향상시킵니다.

이미지 디블러링

Image Processing Toolbox의 이미지 디블러링 알고리즘에는 point spread와 optical transfer 함수 간 변환뿐 아니라 blind, Lucy-Richardson, Wiener 및 regularized 필터 deconvolution이 포함됩니다. 이 함수들은 초점이 맞지 않는 디바이스, 이미지 캡처 중 카메라나 피사체의 움직임, 대기 조건, 노출 시간 부족 및 기타 요인에 의한 흐릿함을 보정해줍니다. 모든 디블러링 함수는 다차원 이미지 작업을 합니다.

예: Regularized 필터를 사용한 이미지 디블러링

Regularized 필터를 사용한 이미지 디블러링
컨스트레인드 최소 자승 복원 알고리즘을 사용하여 흐릿하고 노이즈가 있는 이미지를 복원합니다.

예: Blind Deconvolution 알고리즘을 사용한 이미지 디블러링

Blind Deconvolution 알고리즘을 사용한 이미지 디블러링
왜곡에 대한 정보가 없을 때 이미지를 복원합니다.

디바이스 독립적인 색상 관리

Image Processing Toolbox의 디바이스 독립적인 색상 관리로 입력 및 출력 디바이스와 상관없이 정확하게 색상을 표현할 수 있습니다. 이는 디바이스 특성 분석, 색상 정확도 측정 또는 몇 가지 다양한 디바이스를 위한 알고리즘 개발에 유용합니다. Toolbox의 특화 함수들을 사용하여 sRGB, XYZ, xyY, L*a*b*, uvL, L*ch와 같이 디바이스 독립적인 색상 공간들 간에 이미지를 변환할 수 있습니다.

예: L*a*b* 색상 공간을 사용한 색상 기반 세그먼테이션

L*a*b* 색상 공간을 사용한 색상 기반 세그먼테이션
대체 색상 공간의 이미지를 분석함으로써 다양한 색상을 식별합니다.

더욱 유연하고 쉽게 제어가 가능하도록 Toolbox는 ICC version 4에 기반을 둔 색상 관리 시스템을 사용하여 프로파일 기반 색상 공간 변환을 지원합니다. 예를 들어, n-차원 ICC 색상 프로파일 불러오기, 특정 입출력 디바이스용으로 색상 파일을 신규 생성 또는 기존의 ICC 색상 프로파일 수정, 렌더링 의도 지정 및 사용자의 컴퓨터에서 모든 호환 프로파일 찾기 등이 가능합니다

이미지 변환

FFT 및 DCT와 같은 이미지 변환은 이미지 향상, 분석, 복원 및 압축과 같은 많은 이미지 처리 작업에서 중요한 역할을 수행합니다. Image Processing Toolbox는 Radon과 fan-beam 투영을 포함한 몇 가지 이미지 변형을 제공합니다. parallel-beam과 fan-beam 투영 데이터(단층촬영 어플리케이션에서 일반적으로 사용)로부터 이미지를 재구성할 수 있습니다. 이미지 변환들은 MATLABWavelet Toolbox™에서도 모두 이용할 수 있습니다.

투영 데이터로부터 이미지 재구성
병렬(Radon) 및 fan-beam 기하학을 사용하여 이미지 재구성을 비교합니다.

이미지 변환

데이터 클래스와 이미지 유형 간의 이미지 변환은 이미징 어플리케이션의 공통된 요구 사항입니다. Image Processing Toolbox는 단일/이중 정밀 부동 소수점, signed/unsigned 8, 16 및 32비트 정수를 포함하는 데이터 클래스 간 변환을 위한 다양한 유틸리티를 제공합니다. Toolbox에는 binary, grayscale, indexed color, truecolor 등의 이미지 유형 간 변환을 위한 알고리즘이 포함되어 있습니다. Toolbox는 칼라 이미지용으로 인코딩된 Bayer 패턴, HDR 이미지뿐 아니라 다양한 색상 공간(YIQ, HSV, YCrCb 등)을 지원합니다.

다음: 이미지 분석

평가판 사용 Image Processing Toolbox

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