이미지 (image) : 장치를 통해 입력된 그림 등 시각 정보
그래픽 (graphic) : 컴퓨터 소프트웨어를 통해 만들어진 인위적인 그림
이미지 (image)
- 영상 또는 화상이라는 용어와 혼용해서 사용
- 다양한 표현 방법과 처리 방법
- 데이터 압축 방법에 따라 여러 가지 형태의 파일
픽셀 (picxel)
- 화면을 구성하는 기본 단위
- '화소'라고 표현
- 이미지는 픽셀 단위의 집합으로 표현, 저장 = 비트맵 방법
- 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 값을 배합여 표현시켜 표현
- 각 픽셀에 할당된 비트 크기에 따라 픽셀이 가질 수 있는 컬러 종류가 정해짐 - 작을수록 적은 컬러
비트수 와 색상
- 1비트 : 2색, 흑백
- 4비트 : 16색, 팔레트(인덱스 컬러)
그레이 스케일 or 컬러로 작업할 경우 비트 심도(bit depth) 필요
- 8비트 : 256색, 회색의 음영, 팔레트(인덱스 컬러) - gif에서 쓰이는 방식
- 16비트 : 65,536색, 하이컬러(R:G:B=5:5:5) - 원본 이미지와 거의 동일한 이미지
- 24비트 : 16,777,216색, 트루컬러(R:G:B=8:8:8)
- 32비트 : 16,777,216색 + 8비트 알파채널, 트루컬러 + 알파채널
알파채널 : RGB외의 256단계의 투명도 채널, 색상 정보 없음
- 투명도 0 = 100%불투명
- 투명도 255 = 100%투명
해상도
- 이미지의 선명함을 표현하는 수치
- 단위 길이당 표시할 수 있는 픽셀
- dpi(dot per inch)단위
- 장치 해상도 : 출력장치의 단위면적 당 표현 가능한 픽셀 수
- 이미지 해상도 : 이미지 자체 해상도
이미지 표현
레스터 방식
- 이미지를 픽셀 단위로 표현
- 비트맵 방식
- 파일 크기는 해상도에 비례
- 화면 확대 시 화질 떨어짐, 계단현상 발생(aliasing현상)
벡터 방식
- 점과 점 사이를 연결하여 구성하는 방식
- 대상체를 수학적으로 기술한 집합 형태
- 래스터 방식에 비해 적은 메모리 차지
- 이미지의 해상도가 출력장치에 무관 - 크기 변경에도 손실 없음
- 해상도가 높음
컬러 모델
- 디지털 환경에서 컬러를 표현하는 방법
- 색 공간을 의미
- 색 공간 : 색의 색상, 명도, 채도를 3차원 공간의 좌표로 나타낸 것
- 색의 속성을 3차원 좌표 시스템에 대응하여 컬러 표현
- 종류
- RGB
- CMY(K)
- HSV(HSB), HSL, HIS
- YIQ, YUV, YCbCr
RGB 모델
- 빛의 3원색 : Red, Green, Blue
- 모니터 색상에 기초
- 가산혼합방식
CMY(K)모델
- Cyan, Magenta, Yellow
- 감산혼합방식
- 인쇄출력물과 관련
- CMYK에는 Kappa(검정)이 추가
- 검정색을 위해 CMY를 혼합하면 잉크 낭비와 이상적인 색을 표현하기 어려워 검정색 잉크를 따로 사용
HSV(HSB)모델, HSL모델, HIS모델
- 인간의 직관적 시각에 기초
- '낮은 명도에서는 채도의 변화가 크지 않다'
- HSV(HSB) : 색상 Hue, 채도 Saturation, 명도 Value
- 색상 Hue, 채도 Saturation, 명도 Brightness라고도 함
- 원뿔 모양의 좌표계 색공간
- HSL : 색상 Hue, 채도 Saturation, 명도 Lightness
- 원뿔 두 개를 사용한 좌표계 색공간
- HSI : 색상 Hue, 채도 Saturation, 강도 Intensity
- 영상 처리 분야에서 주로 사용
YIQ모델, YUV모델, YCbCr모델
- Y = 휘도, C = 색차를 이용
- YIQ모델, YUV모델
- 인간의 시각 시스템은 채도보다 휘도에 잘 반영한다는 점을 반영
- TV 방송에 적합
- YIQ 모델 : NTSC방식에 적용, 과거 아날로그 방송 시스템에서 사용된 컬러 모델
- YUV 모델 : PAL방식에 적용
- YCbCr모델
- 색차 정보
- Cb = 푸른 정도
- Cr = 붉은 정도
- JPEG와 같은 압축방식에 사용
- 색차 정보
이미지 처리(image processing)
- 그림을 컴퓨터 기술로 처리하는 학문 분야
- 포인트 처리, 영역 처리, 기하학 처리, 프레임 처리
포인트 처리
- 화소의 원래 값이나 위치를 기반으로 화소 값을 변경
- 그레이 영상 : 영상의 밝기 값 조절 (검은색 0 ~ 흰색 255)
- 히스토그램(histogram)
- 영상의 명암 값 분포를 보여주는 도구 (가장 기본적인 방법)
- X축 = 화소의 밝기, Y축 = 화소의 빈도
- 히스토그램 평활화 : 영상의 밝기 값 분포를 균일하게 하는 방법 > 영상 개선
영역 처리
- 화소의 원래 값과 이웃하는 화소 값을 기반
- 블러링(bluring)
- 영상의 노이즈 제거
- 원본의 미세한 정보를 없애 영상 외곽의 선명도가 떨어짐
- 에지 추출(edge detection)
- 영상의 윤곽 추출
기하학적 처리 : 화소들의 위치나 배열을 변화시키는 방법
프레임 처리 : 두 개 이상의 영상들에 대한 연산을 기본으로 화소값을 생성하는 방법
내용 출처
-
한국방송통신대학교
"멀티미디어시스템" 강의 및 교재
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