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이미지. 생성된 이미지에서 여러 조작을 통하여 정보전달이나 특성추출 , 이미지분할 뿐만 아니라 이미지를 분류하여 얻고자 하는 정보를 획득한다 . 이러한 이미지의 성격이나 특성을 통하여 이미지 검색까지 가능하다 . 인간이 정보입수를 80% 이상을 시각적인 정보를 통하여 얻어진다고 볼 때 이미지가 갖고 있는 정보는 엄청나게 많다고 본다. 기본 개념. 멀티미디어를 구성하는 다섯 가지 미디어인 텍스트 , 이미지 , 사운드 , 비디오 , 애니메이션 중에서 이미지는 특히 , 중요한 위치
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이미지 생성된 이미지에서 여러 조작을 통하여 정보전달이나 특성추출, 이미지분할 뿐만 아니라 이미지를 분류하여 얻고자 하는 정보를 획득한다. 이러한 이미지의 성격이나 특성을 통하여 이미지 검색까지 가능하다. 인간이 정보입수를 80%이상을 시각적인 정보를 통하여 얻어진다고 볼 때 이미지가 갖고 있는 정보는 엄청나게 많다고 본다.
기본 개념 • 멀티미디어를 구성하는 다섯 가지 미디어인 텍스트, 이미지, 사운드, 비디오, 애니메이션 중에서 이미지는 특히, 중요한 위치 • 이미지를 자유롭게 사용하려면 이미지의 특성을 이해 • 텍스트로는 전달하기 어려운 내용을 그림이나 그래프를 이용 • 인간의 오각인 시각, 청각, 후각, 촉각, 미각 중에서 80 % 이상을 시각을 통해서 정보를 입수 • 이것은 그림, 그래픽과 같은 이미지 매체들이 많은 정보를 함축적으로 표현
기본 개념 • 2 차원 이미지에서 필터링(filtering)을 시킨다든지, 잡음을 제거한다든지 하여 질이 좋은 이미지를 복원하거나 혹은 사용자가 얻고자하는 이미지로 변형을 시킨 결과이미지를 보고자 하는 학문분야를 이미지처리(image processing) • 이미지처리를 통하여 특별한 객체(object) 혹은 특성이 같은 그룹을 추출하여 이를 수치화 된 데이터로 표현하고 분류하는 학문분야를 이미지분석(image analysis) • 이러한 과정을 통한 응용분야로는 컴퓨터비전, 생체인식, 의료이미지, 생명공학, 우주공학에 이르기까지 광범위
이미지 표현 방식 • 비트맵(bitmap) 방식은 점묘화를 그리는 것과 같이 점의 조합으로 이미지를 표현하는 방식 • 모니터의 화면에 표현되는 각각의 점을 화소 또는 픽셀(pixel: picture element)이라 정의 • 2 차원에서는 I(r,c)로 표현하며 I는 명도(Brightness)를, r과 c는 각각 행과 열 좌측의 이미지 좌표에서 I(3,3) = 200이며 I(4,3) = 175이다.
이미지 표현 방식 • 비트맵 방식은 그림을 모니터의 화면에 표현함에 있어 데이터를 비디오 메모리로 옮겨 직접 처리하므로 표시 속도가 벡터 방식에 비하여 빠름 • 비트맵 방식은 픽셀 각각에 대한 명암과 색상 정보를 모두 저장해야 하기 때문에 많은 디스크 공간을 소모 • 비트맵은 그림을 확대하거나 축소할 경우 그림의 모양이나 외곽선 부분이 변형되는 단점 (좌) 미트맵 이미지와 (우) 벡터 이미지
이미지 표현 방식 • 비트맵 방식에 따라 작성된 그림을 비트맵 이미지 또는 래스터(raster) 이미지 • 비트맵 방식으로 작성된 이미지는 평면 또는 공간상에 특정한 좌표 값으로 표현 • 그림을 나타내기 위해서 간단한 명령어와 좌표 값을 표현하는 방식을 벡터 방식 벡터 이미지 그리기
색의 인식 ~ • 빛(light): 전자기파(electromagnetic wave) • 빛의 속도(speed of light) = 파장(wavelength) x 주파수(frequency) c = f
색의 인식 • 감지된 빛의 특성 • 색조(hue, color): 우세한 주파수(dominant frequency) • 채도(purity, saturation): 포화도(백색과의 혼합정도), pastel 색은 덜 포화됨 • 명도, 휘도(brightness, luminance): 빛의 강도(intensity of light) 복사 에너지(radiant energy) • 색채(chromaticity) = 색조(hue) + 채도(saturation) • 명칭 • Rood: hue luminosity purity • Hurst: hue brightness purity • Wundt: tone lightness purity • Rigway: wave-length luminosity chroma • Munsell: hue value chroma
색의 인식 • 컬러의 가법 및 감법 연산 • 가법(additive)연산 : R(ed), G(reen), B(lue) 3색의 조합으로 구성된 방사된 빛을 눈이 인지 • R + G + B = 흰색 • 감법(subtractive)연산 : 반사된 빛을 인간의 눈이 인식함으로써, 색을 인식 • Cyan : Red의 보색(complementary color=혼합하면 1(백색광)) • Magenta : Green 의 보색 • Yellow : Blue의 보색
Visual Spectrum Blue 435.8 nm Green 546.1 nm Red 700 nm
컬러모델 • 컴퓨터가 컬러를 인식하게 하는 방법 • RGB 모델 • 컬러가 Red, Green, Blue 의 3색의 강도(intensity)를 규정짓는 세쌍 숫자로 표현 (R + G + B) = 1(흰색) • 컬러 CRT 의 R, G, B 전자총의 전압으로 쉽게 맵핑될 수 있기 때문에 비디오 디스플레이 드라이버에 편리한 모델 • CMY(cyan, magenta, yellow) 모델 • 감법(subtractive) 모델[C, M, Y] = [1, 1, 1] – [R, G, B] • 컬러프린터에 좋은 모델 • CIE color space • Commission Internationale de l'Eclairage에 의한 규격 • 휘도(liminence, Y)와 두 색상값(chrominance value; x, y) • YIQ(YUV, YCrCb) 모델 • 휘도(luminance)-색상(chrominance; color difference) • YIQ(NTSC), YUV(PAL, SECAM) • 흑백 TV와의 호환(Y 신호가 gray level 제공) • HSV 모델 • 색조(hue), 채도(saturation), 밝기 값(intensity value) • 영상처리에 좋은 모델
그림2.5 RGB 컬러모델 RGB모델 • RGB cube • Amount of RGB primaries needed to display spectral colors (1, 0, 0)
CMY 모델 • 감법(subtractive) 공간 • Cyan(청록색) : Red의 보색(complementary color) • Magenta(심홍색) Green의 보색 • Yellow(노랑색) : Blue의 보색 • 컬러 프린터에서 흰색 바탕에 색을 뿌릴 때 • CMY와 RGB 변환 공식: [C, M, Y] = [1, 1, 1] – [R, G, B] • CMY로 만들어 내는 8색 최소 팔레트(minimum palette of 8 colors) • Red : Yellow + Magenta • Green : Cyan + Yellow • Blue : Magenta + Cyan • Yellow : Yellow • Cyan : Cyan • Magenta : Magenta • White : - • Black : Yellow + Cyan + Magenta • CMYK: C+M+Y가 best black을 만들지 못하므로 K(pure black) 추가
CMYK Color Space • Subtractive color space • Most common use is for printers • K (black) is added for efficiency and consistency • White cannot be generated w/o white paper Example: Cyan represents green and blue, by adding cyan we subtract the color red from sum.
정신 물리학 (Psychophysics) • Spectral-response functions of each of the three types of cones on the human retina • Luminous-efficiency function for the human eye R +G + B
CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델 • RGB -> XYZ 컬러 모델(1931) • XYZ: CIE 표준 원색(CIE standard primaries) • X: fx • Y: fy (luminous-efficiency function) • Z: fz • C = XX + YY + ZZ (X, Y, Z: CIE primaries에 적용된 weights) • (X + Y + Z)에 대하여 정규화된 값(normalized amount)을 구하면 x = X/(X + Y + Z) … y = Y/(X + Y + Z) … z = Z/(X + Y + Z) … • x + y + z = 1, z = 1 - x - y • 모든 색상은 x, y, Y(luminance) 값만 알면 표현 가능, 나머지는 아래와 같이 계산 (x/y, z/y) X = (x/y)*Y …/ Y = Y Z = (z/x)*x=(z/x)*(x/y)*Y = ((1-x- y)/y)*Y = (z/y)*Y …/
CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델 • CIE chromaticity diagram (illuminant C: x=0.31, y=0.316, Y=100.0) • Amount of CIE primaries needed to display spectral colors
CIE Color Chart CIE XYZ
YIQ 모델(YUV, YCrCb) • RGB와 YIQ (NTSC)와의 변환 관계 • Y(luminance: CIE의 Y) = 0.30R + 0.59G + 0.11B • I(chrominance: orange-cyan hue) = 0.60R - 0.28G - 0.32B • Q(chrominance: green-magenta hue) = 0.21R - 0.52G + 0.31B • R = 1.0Y + 0.956I + 0.620Q • G = 1.0Y – 0.272I – 0.647Q • B = 1.0Y – 1.108I – 1.705Q • RGB와 YUV (PAL, SECAM)의 변환 관계 • Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B • U = (B-Y) × 0.493 • V = (R-Y) × 0.877 • R = 1.0Y + 0.956U + 0.621V • G = 1.0Y – 0.272U – 0.647V • B = 1.0Y – 1.1061U – 1.703V • RGB와 YCrCb (MPEG)와 변환 관계 • Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B • Cr = R-Y • Cb = B-Y • RGB의 CIE coordinates (illuminant C: x=0.31, y=0.316, Y=100.0) Red Green Blue x 0.67 0.21 0.14 y 0.33 0.71 0.08
컬러모델 내용 CIE color space ·Commission Internationale de l'Ecairage 에의한규격 ·다른컬러모델조정(calibration)의참조모델 RGB ·컬러가Red, Green, Blue의3색의강도(intensity)를규정짓는세쌍숫자로표현 ·컬러CRT 의R, G, B 전자총의전압으로쉽게맵핑될수있기때문에비디오디스플레이드라이버에편리한모델이다. HSV/HSB ·컬러를색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value/Brightness)로표현 YIQ YUV YCrCb ·텔레비전산업에서사용되는컬러모델로YIQ는NTSC, YUV는PAL, SECAM에서사용되며, YCbCr 은MPEG에서사용하는컬러모델이다. ·Y 는휘도(luminance), IQ, UV, CrCb 는비디오신호의색상부분을 형성하며, chrominance 라한다. CMYK ·프린팅에서의컬러모델 ·Cyan(청록색), Magenta(심홍색), Yellow는red, green, blue의보색이며, 종이위의임의의색은이색들의잉크의배합으로표현된다. ·실제적으로잉크들은순수하지않고, 특정잉크(‘CMYK'의K)가더나은블랙과그레이를표현하기위해사용된다. 컬러 모델의 비교
이미지의 표현 • 컬러모델 : 컬러의 부호화를 규정하는 절차 • 알파채널(Alpha channels) : 투명도(transparency) 지정 • 채널 수(Number of Channels) : 각 픽셀당 정보의 수(예, RGB는 3채널, CMYK는 4채널) • 채널 깊이(Channel Depth) : 채널당 할당하는 비트 수(예, 1, 2, 4, 8) • 인터레이싱(Interlacing) : 한 픽셀의 R,G,B 값 저장하고 다음 픽셀의 R, G, B값 저장 (cf.) 모든 R 값, 모든 G 값, 모든 B 값 저장 • 인덱싱(Indexing) : 색상컬러를 색상 참조표의 인덱스로 표현 • 화소종횡비(pixel aspect ratio) : 픽셀들의 너비 대 높이의 비 • 압축 : 무손실(lossless) 압축과 손실(lossy) 압축
파일 저장 방식 • 이미지 파일의 포맷을 살펴보면 다른 미디어 파일의 포맷보다 훨씬 많은 종류 • 흑백 명암만을 사용하는 프로그램에는 컬러 정보가 불필요 • 그래픽 형태로 그림 정보를 저장할 경우에는 각 픽셀의 값을 기록할 필요성은 없음 • 이미지 편집 프로그램은 여러 가지 포맷의 파일을 읽을 수 있는 기능을 포함
BMP • 비트맵(BMP: Bitmap)은 마이크로소프트에서 지원하는 가장 대표적인 파일 포맷 • 파일의 크기 및 기타 파일 관련 정보를 파일헤더에 두고 각 픽셀의 컬러 값을 그대로 표시하는 방법으로 모든 이미지 편집 프로그램과 대부분의 워드 프로세서에서 지원 • 압축 방법을 사용하지 않기 때문에 파일 크기가 큰 것이 단점이다. • 비트맵을 저장하는 여러 파일 중에서 간단한 것이 BMP파일이며, 원도우즈에서 사용하는 표준 장치독립(Device Independent Bitmap)인 파일 포맷
BMP • 1) 비트맵 파일에 대한 정보 • BITMAPFILEHEADER는 비트맵 파일에 대한 정보를 저장하기 위해 구조체로서 정의 • bfType는 어떤 파일이 BMP 파일인지를 확인 • 항상 ASCII 캐랙터갃M"으로 시작 • bfReserved는 미래의 확장성을 고려하여 준비되어진 것 • 2) 비트맵 자체에 대한 정보 • BITMAPINFOHEADER는 전체 40바이트로 비트 자체에 대한 정보를 저장하기 위한 구조체 • 3) 비트 맵 팔레트 • 팔레트는 아래의 표 6.4와 같이 RGBQUAD 구조체의 배열로 정의 • 맵 인덱스가 RGB(Red, Green, Blue) 색상치를 소유 • 윈도우즈 포맷의 색상치는 RGB 순서대로 나열되어 있는 것이 아니고 BGR순서대로 되어있으며, 트루 칼러인 경우에는 팔레트가 필요 없음 • 4) 이미지 픽셀 데이터 • Pixel data에는 이미지 정보의 상하가 거꾸로 저장되어 있는 점을 유의식
BMP 파일 형식 BMP
BMP • 1) 비트맵 파일에 대한 정보 • BITMAPFILEHEADER는 비트맵 파일에 대한 정보를 저장하기 위해 구조체로서 정의 • bfType는 어떤 파일이 BMP 파일인지를 확인 • 항상 ASCII 캐랙터갃 BM"으로 시작 • bfReserved는 미래의 확장성을 고려하여 준비되어진 것 • 2) 비트맵 자체에 대한 정보 • BITMAPINFOHEADER는 전체 40바이트로 비트 자체에 대한 정보를 저장하기 위한 구조체 • 3) 비트 맵 팔레트 • 팔레트는 아래의 표 6.4와 같이 RGBQUAD 구조체의 배열로 정의 • 맵 인덱스가 RGB(Red, Green, Blue) 색상치를 소유 • 윈도우즈 포맷의 색상치는 RGB 순서대로 나열되어 있는 것이 아니고 BGR순서대로 되어있으며, 트루 칼러인 경우에는 팔레트가 필요 없음 • 4) 이미지 픽셀 데이터 • Pixel data에는 이미지 정보의 상하가 거꾸로 저장되어 있는 점을 유의
이미지 압축에 따른 표현: (a) 8 비트 (b) 16 비트 (c) 24 비트 비트맵 BMP
JPG, JPEG • JPEG는 Joint Photographic Experts Group에서 개발한 압축 방법 • 보편적으로 손실압축을 사용하기 때문에 중간 저장용으로는 적합하지 않은 경우가 있음 • 압축을 사용하면 24 비트의 화상에 대해서 손실이 없이 최대 1/25 까지 압축이 가능하며 약간의 손실을 감수했을 때는 최대 1/100 까지도 압축이 가능한 방법 • JPEG 은 주로 멀티미디어 분야에서 사진 압축에 가장 유리한 포맷 • 웹에서는 표준으로 널리 이용 • Huffman 부호화와 연속적(sequential) JPEG 그리고 8 비트의 샘플링을 사용 • 점진적(progressive) JPEG는 컴포넌트들이 멀티스캔에서 부호화 되어짐
JPG, JPEG • JPEG 부호화 되는 과정을 4 단계로 • 첫 단계로서 픽셀 데이터들은 RGB에서 YCbCr 컬러공간으로 변환되며 샘플링을 수행 • 두 번째 단계로는 8 비트 블록을 한 데이터 단위로 보면서 DCT(Discrete Cosine Transform) 변환 • 세 번째 단계로는 정량화 단계이며 이 과정에서 손실압축이 발생 • 네 번째 단계로는 정량화 되어진 DCT계수를 부호화 하는 과정
GIF • GIF(Graphical Interchange Format)는 미국의 CompuServe사에서 자체 온라인 서비스를 통해 이미지를 빨리 전송하기 위하여 개발하였으며 팔레트를 사용하는 256 컬러만을 지원하는 대표적인 압축 포맷 • 사진의 경우에는 압축의 효과가 크지 않으나 일러스트레이션으로 제작된 그래픽 파일의 경우에는 높은 압축효과 • 파일 크기가 작은 것을 중요시하는 웹에서 JPEG 포맷과 함께 가장 널리 사용 • 색상의 정보는 그대로 둔 체 압축을 하는 JPG와는 달리 GIF는 색상정보를 낮추어서 크기를 줄이는 것 • 다양한 색상영역을 가지고 있는 이미지들은 색상영역을 낮추는 것보다 압축하는 것이 효과적이며, 반대로 많은 색상이 사용되지 않는 이미지들은 색상영역을 낮추는 것이 효과적 • GIF 이미지 포맷에는 GIF98a 포맷과 GIF87 포맷의 두 가지가 있는데, 1989년에 개정된 GIF89 포맷에서는 256 개 컬러 중 하나를 투명 색으로 지정하여 투명효과를 줄 수 있으며 이미지에 관한 설명을 추가할 수 있음
GIF • ※ 인터레이스 GIF :이미지가 로딩될 때 왼쪽위에서 오른쪽으로 순서대로 위에서 아랫 방향으로 이미지의 선명도를 높여가며 그려주는 형식 • ※ 투명 GIF :Photoshop에서 파일메뉴의 Export에서 GIF89a를 선택하여 적용할 수 있으며, 웹 페이지에서 제목이나 이미지가 배경화면과 색상이 자연스럽게 붙어지도록 지원하는 형식
TIFF • TIFF(Tagged Image File Format) 이름 그대로 태그 정보를 사용하여 모든 이미지 파일을 수용할 수 있는 구조 • 디지털 이미지가 사용되기 시작한 초창기에 유일하게 24 비트 컬러를 지원하였기에 전자출판에 사용하는 대부분의 컬러프린터 시스템에서 지원 • 압축기능을 옵션으로 포함하고 있으나 압축하지 않는 포맷을 함께 지원하고 있어 이를 적절히 선택하여 사용 • TIFF형식 내에 너무 많은 서브포맷을 지원하고 있어 프로그램간에 호환 기능이 약함
MPEG • MPEG은 동영상 압축파일이며, Moving Picture Experts Group의 약자로 정식명칭은 ISO/IECJTC1/SC29/WG11 • 국제표준기관인 ISO와 IEC의 Joint Technical Committee에서 Sub Committee 29의 Working Group 11 • MPEG은 복원시(decoding)에는 실시간으로 처리하는 반면, 압축시(encoding)에는 비실시간으로 처리되는 비대칭형 압축방식 • MPEG 방식은 상대적으로 높은 압축률을 얻을 수는 있지만 압축속도가 매우 느려서 Video CD와 같은 이미지 저장이나 HDTV 같은 방송용으로 주로 사용될 수 있으나 실시간 압축, 복원을 요구하는 보안·감시분야에는 적용하기에는 어려움
PDF • PDF(Portable Document Format) 파일은 미국 Adobe사에서 개발한 파일 포맷으로 포스트 스크립트를 기반 • 비트맵과 벡터 이미지로 이루어져있어 이미지와 사운드 및 동영상 등 각종 멀티미디어 표현이 가능하고 파일 자체에 압축기능이 있어 전송되는 데이터의 양을 줄일 수 있음 • 인터넷 상에서 파일을 먼저 보고 필요에 따라 인쇄할 수 있어 출판물 제작비용 및 시간을 절감할 수 있고 출력물의 품질도 매우 좋음 • 문서관련 모든 정보를 실시간으로 공유할 수 있어 정보 활용도를 높일 수 있다. PDF 파일로 만들어진 문서는 프로그램이나 운영체계(OS)에 상관없이 제작, 교환할 수 있는 큰 장점
PCX • PCX(ZSoft PC Paintbrush Bitmap file, Packbits Compression indeX)는 윈도우 환경에서 기본적으로 제공되었던 페인트브러시 프로그램에서 사용되는 파일 포맷 • 16 컬러를 사용하는 프로그램에서 시작되었기에 같은 컬러가 연속되는 경우에 연속되는 컬러 값과 연속되는 픽셀 개수로 표시하는 Run Length Encoding 방법을 사용하여 그래픽에 대해서는 어느 정도의 압축의 효과를 획득 • 최신 버전에서는 65,536 컬러를 지원하며, 윈도우 환경의 대부분의 이미지 편집 프로그램에서 지원
TGA • TGA(Targa)는 비디오 처리를 위한 전용 보드인 TARGA 보드 이름에서 연유한 포맷을 32 비트의 이미지를 지원하며 이 가운데 8 비트는 알파채널용으로 사용 • 알파채널을 통해 비디오를 나타낼 수 있게 만든 포맷 • 점차로 사용 빈도는 줄고 있으나 대부분의 이미지 편집 프로그램이 지원하는 포맷 • ※ 알파채널: 알파채널(alpha channel)이라는 것은 색상정보를 갖지 않고, 단지 선택영역에 대한 정보만을 가지고 있는 특성이 있기 때문에 마스크에서와 같이 알파채널의 컬러는 그레이스케일(gray scale)과 동일한 것이고, 알파채널의 기본 배경은 검정 색이며 흰색이 들어가는 부분은 선택영역을 표시하는 부분이다.
PNG • GIF 포맷의 압축 알고리즘이 유니시스(UniSys)라는 회사에서 특허로 제출되었음이 밝혀지게 되어 이를 대체하기 위해 PNG(Portable Network Graphics)로 개발된 포맷 • GIF에서 제공하지 못하는 24 비트 컬러를 제공하고 GIF의 특징인 인터레이싱(Interlacing)과 투명 컬러를 제공하는 포맷 • JPG와 GIF의 장점만을 고루 갖추었으며 PSD 파일처럼 알파 채널 정보를 그대로 유지 • 손실 없는 압축 알고리즘을 사용하면서도 파일 크기 면에서는 JPG나 GIF와 크게 차이가 없어 향후 웹에서 사용되는 대부분의 이미지가 이 포맷으로 대체될 가능성이 있음
ICO(ICOns) • ICO(ICOns)는 아이콘의 비트맵 표시에만 사용되는 포맷 • 출력 장치가 프린터나 스크린이라는 것과 무관하게 정의되었다는 메타파일(Metafile)이라는 개념을 사용 • ※ 메타파일: 메타파일(meta file)은 실제 데이터에 대한 일종의 형식적인 정보를 기술한 파일이다. 즉, 미디어 파일의 메타파일은 실제 미디어 파일인 asf, wma, wmv에 대한 정보를 기술한 파일로 데이터에 대한 데이터라고 이해하면 되겠다.
CGM • CGM(Computer Griphics Matafile)는 여러 표준단체의 공동개발 결과로서 여러 PC용 소프트웨어들이 지원 • 원, 사각형 등 여러 가지의 그래픽 구조를 정의하여 표현하는 방식이며 각 구조에 비트맵을 포함할 수 있어 비트맵과 벡터 모두에 사용 가능 • ISO 국제 표준으로 정의되어 있으나 사용 빈도는 비교적 적음
EPS • EPS(Encapsulated PostScript)는 프린터 그래픽 정보를 보내기 위해 등장한 포스트스크립트(PostScript) 언어를 활용한 포맷으로서 *.eps 혹은 *.ps로도 표현 • 전문 그래픽 출력장치 등을 위해 최적화 된 파일 포맷으로 가장 뛰어난 출력물을 얻을 수 있으며, 텍스트 그래픽 구조 및 폰트, 비트맵 정보를 표시하며 개발 목적에 따라 프린터 제어에 사용
WMF • WMF(Windows Matafile Format)는 MS 윈도우 애플리케이션간의 이미지 교환을 위한 형식으로 개발되었으며, 윈도 밖에서의 지원은 제한되어 있지만 많은 윈도 프로그램이 지원을 하기 때문에 많이 사용 • 윈도우에서 사용되는 메타파일 방식으로 비트맵과 벡터 정보를 함께 표현하고자 할 경우 가장 접합한 포맷
PICT • PICT(Picture)는 1984년 Apple Computer에서 그래픽 파일의 표현과 저장의 표준으로 개발되었으며, 매킨토시의 퀵드로우(QuickDraw)라는 드로잉 루틴에 사용된 포맷으로 매킨토시에서는 표준 파일포맷 • 그래픽 프로그램과 페이지 조판 프로그램에서 광범위하게 사용
이미지 처리 • 이미지처리(Image Processing)란 인간이 이해하기 편하게 이미지 정보를 개선하는 학문이라고 정의 • 조작을 통하여 원하고자하는 이미지를 획득 • 이미지를 평활화(smoothing) 하여 블러링(blurring) 현상 줄임 • 뚜렷한 이미지를 얻기 위하여 선명화(sharpening) 필터를 사용 • 이미지에 대비도(contrast)를 증가 • 문자나 그림의 복원도 가능 • 이미지와 이미지간에 논리적인 연산으로 합산 및 감산도 가능 • 처리된 이미지는 웹, 비디오, TV, 영화등의 멀티미디어 분야에 다방면으로 사용