이미지와 그래픽

1. 이미지와 그래픽

2. 이미지와 그래픽의 기본개념 • 시각적 정보의 중요성 • 이미지 - 중심적인 위치 • 이미지: 스캐너, 디지털카메라로부터 획득 • 그래픽: 컴퓨터로 생성

3. 픽셀(Pixel: Picture Element) • 이미지:픽셀의 집합 • 비트맵(Bitmap)

4. 픽셀 • 픽셀의 색: 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue) • 컬러의 수와 픽셀당 비트 수

7. 우리 눈은 얼마나 많은 색을 구별할 수 있을까?

8. 우리 눈은 얼마나 많은 색을 구별할 수 있을까?

9. 우리 눈은 얼마나 많은 색을 구별할 수 있을까?

10. 우리 눈은 얼마나 많은 색을 구별할 수 있을까?

11. 컬러 모델(Color Model) • 빛의 특성 • 진폭(Amplitude) : 빛의 밝기(brightness 또는 luminance)를 결정, 진폭이 클수록 밝아진다. • 파장(Wave length) : 빛의 색상(color)을 결정, 가시영역 = 380 ~ 760 nm = 보라색 ~ 빨간색

12. RGB 컬러모델 • 빛의 삼원색(적색, 녹색, 청색)이 기본 색이 되는 컬러 모델 • 빛을 더하면 흰색이 되는 빛의 성질을 이용 • 가산 모델(additive model)

13. RGB 컬러모델

14. CMY (Cyan, Magenta, Yellow) 모델 Cf) CMYK 모델

15. HSV (Hue, Saturation, Value) 모델 • 인간의 시각 모델과 가장 흡사한 컬러 모델 • 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value 또는 Brightness) • 인간이 인식하는 컬러 수 • 128(H) * 130(S) * 23(B) = 382720 • RGB 모델, CMY 모델, HSV 모델간의 변환

16. 인덱스 컬러(Indexed Color) • 사용할 수 있는 색상의 수가 제한된 시스템에서 사용 • 색상 보기표(CLUT : Color Look-Up Table)를 이용하여 미리 정의된 색상을 사용 • 임의로 정의하여 사용

17. 해상도(Resolution) • 해상도(Resolution) : • 단위 길이당 표시할 수 있는 픽셀 수 • dpi (dot per inch) • 프린터 : 300 dpi 이상, 모니터 : 72 ~ 75 dpi • 장치 해상도 : 출력장치가 단위 면적에 표현할 수 있는 픽셀의 수 • 이미지 해상도 : 장치와 무관한 이미지 자체의 해상도

18. 이미지 표현 방식 • 래스터(Raster) 방식 • 픽셀단위로 저장하는 방식 • 파일의 크기는 해상도에 비례 • 화면을 확대할 때 화질이 떨어짐

19. 이미지 표현 방식 • 벡터(Vector) 방식 • 기하적인 객체들을 나타내는 그래픽 함수로 표현되는 방식 • 사각형의 경우 4개의 꼭지점 • 원의 경우에는 중심점과 반지름의 값 • 수학적 함수에 따라서 처리되므로 파일 크기가 작음 • 화면 확대 시 화질의 변화가 없음

20. 벡터(Vector) 방식 • 벡터 방식으로 그리기 • 단점 • 사진과 같은 복잡한 이미지는 표현하기 힘듦 • 확대할 때마다 벡터를 계산하여 매끄럽게 해주어야 하기 때문에 연산속도가 느림

21. 벡터 방식 vs. 래스터 방식

22. 문자 폰트(Character Font) 래스터 폰트(Raster Font, Bitmap Font) 벡터 폰트(Vector Font)

23. I am VECTOR Font

24. 입력장치 • 스캐너 • 이미지에 빛을 비춘 다음 반사되어 돌아오는 빛을 CCD(Charge Coupled Device)로 받아들여 그 빛의 양을 측정하는 원리로 작동 • 스캐너의 해상도는 CCD입자의 정밀도에 비례하며 이를 "광학 해상도"라고 한다.

25. 디지털 카메라(Digital Camera) • 디지털 카메라와 일반 카메라의 차이 화소? 디지털 카메라의 종류와 방식 – 4조 발표

26. 펜 입력장치

27. 출력장치 • CRT 모니터 • 전자총(electron gun)이 전자빔(electron beam)을 발사 • 편향 요크(deflective yoke)는 전자빔의 방향을 조절하여 화면 내의 임의의 위치에 전자빔이 도달하도록 한다. • 섀도우 마스크(shadow mask)는 특정 빔을 특정 형광물질로 향하게 한다. • 전자빔은 CRT 화면에 있는 형광물질을 자극하여 발광시킨다.

28. 모니터의 작동 원리 및 구조

29. 섀도우 마스크(Shadow Mask) • 전자빔이 조준한 점에 도달하도록 조절 • 작은 구멍을 가진 얇은 금속 판 섀도우 마스크

30. 해상도 • 해상도

31. 활성화율(Refresh rate) 과 해상도 • 활성화율 • 초당 화면이 몇 번 칠해지는가를 나타내는 기준 • 활성화율이 낮으면 화면의 깜박거림이 심하며, 이것은 사용자에게 피곤함과 두통을 유발 LCD , PDP, OLED, Projector – 5조 발표

32. 이미지의 디지털화 • 표본화(Sampling) • 양자화(Quantization) • 필터링(Filtering) • 부호화(Coding)

33. 표본화

34. 표본화

35. 양자화 (Quantization) • 연속적인 색상 데이터 →디지털 데이터 • 각 화소의 밝기 또는 색을 컴퓨터에서 인지할 수 있는 숫자로 표현 • 표현할 수 있는 색상의 수가 2G일 경우 G비트 양자화 • 일반적인 흑백 사진:256레벨(8비트) • X선 이미지: 1024레벨(10비트)

36. 양자화 후 이미지

37. 양자화 후 이미지

38. 양자화 후 이미지

39. 양자화 후 이미지

40. 양자화 후 이미지

41. 이미지 필터링(Image Filtering) • 이미지에 임의의 변형을 가하여 특수한 효과를 얻는 기법 • 잡음이나 왜곡 등 손상된 이미지의 품질을 복원시키기도 함 • 평균값 필터 • 밝기 조절 필터 • 윤곽선 추출 • 히스토그램 평준화

42. 평균값 필터(Average Filter) • 이미지의 각 픽셀에서 일정한 주위의 픽셀값의 평균치를 구하여 현재 픽셀값을 대체시키는 필터 • 잡음이 감소하고 경계선이 흐릿해지는 특징이 있음

43. 블러링 (Blurring)

44. 윤곽선 추출(Edge Detection) • 이미지의 그레이 레벨(gray level)이 급격하게 변하는 부분을 감지하여 표시하는 필터

45. 윤곽선 추출(Edge Detection) • 이미지의 그레이 레벨(gray level)이 급격하게 변하는 부분을 감지하여 표시하는 필터

46. 히스토그램 평준화(Histogram Equalization) • 이미지에서 명암도에 따른 픽셀의 수를 고르게 분포시키는 기법 • 히스토그램 평준화를 수행하면 이미지 히스토그램이 고르게 분산되는 것을 볼 수 있음

47. 히스토그램 평준화(Histogram Equalization)

48. 히스토그램 평준화(Histogram Equalization)

49. 이미지의 압축 • 이미지 데이터의 양을 줄이는 방법 • 한 화소당 데이터의 양을 줄이는 방법 • 이미지를 구성하는 화소의 수를 줄이는 방법 • 데이터를 압축하는 방법

50. GIF 압축 • RLE(Run Length Encoding) 방식을 응용한 LZW(Lempel-Ziv-Welch) 알고리즘을 사용