수학적 형태학이란? 수학적 형태학(Mathematical Morphology, MM)은 집합론, 격자론, 위상수학 그리고 무작위 함수에 기반한 기하학적 구조를 분석하고 처리하는 이술과 기론이다. 이는 대부분 디지털 이미지에 적용되지만, 그래프, 폴리곤 메시, 솔리드, 그리고 많은 공간 구조에도 적용할 수 있다. 크기, 모양, 블록성, 연결성 그리고 지오데식 거리 같은 위상수학적 그리고 기하학적 연속 공간 개념은 MM에 의해서 연속 공간과 이산 공간 모두에서 소개되었다. 또한 이미지를 위의 특성화에 따르도록 이미지를 변환하는 연산의 집합으로 이루어진 형태학적 디지털 화상 처리의 근본이다. 구조적 요소란? 구조적 요소란 원본 이미지에 적용되는 커널(Kernel)이라고 할 수 있는데, 수학적 형태학에서 구조적..

머신비전 기술이란? 비전 센서를 이용한 검사/가공 장비들에 대한 자동화를 실현하는 기술이다. 최근 동향을 살펴보면 검사 대상이 소형화되고 내부 패턴이 복잡해지면서 고도의 영상처리 기술을 필요로 하고, 생산성 향상을 위한 고속처리 기술 또한 요구됨 기술적인 측면에서 알고리즘의 정확도 문제로 인해 완전 자동화는 힘들고 마지막 단계에서 검출된 결함들을 작업자가 한 번 더 확인하는 경우가 많아, 이러한 기술적인 한계를 극복하기 위해서는 빅데이터 기반의 딥러닝 기술을 활용해 검사 장비가 시간이 지남에 따라 자가 학습해 점점 정확도가 좋아지도록 해야 한다. 머신비전(machine vision) 시스템의 목표 머신비전의 목표는 영상으로부터 실제의 모델을 추출하는 것이다. 머신비전 시스템은 전경의 2 차원 투영(pro..

컴퓨터 비전 분류 체계 하위 레벨 이미지 프로세싱과 피처 추출 컴퓨터 비전, 정규화, 연결주의, 형태론, 스케일-공간, 개념적 그룹화, 파형요소, 컬러, 센서, 광학, 레이저, 레이더 이미지 프로세싱, 복원, 개선, 필터, 이미지와 비디오 코딩 엣지 탐색과 분석, 라인, 세그먼트, 커브, 코너, 허프 변환 2D 피처 분석, 추출과 재현, 형상, 골조, 텍스쳐 2D 구역 세분화 기술, 스네이크, 활성 회곽선 이미지의 3D 재구성 X의 3D 형태, 쉐이딩, 텍스쳐, 레이저, 구조화된 빛, 포커스, 라인 드로잉 스테레오 : 2개 이상의 뷰를 통한 3차원 묘사, 양안으로 보는 시야, 3안으로 보는 시야 3D 사물 묘사와 계산 테크닉, 표면, 변형, 뷰 생성, 비디오 콘퍼런스 사물인식 등록, 포인트를 사용한 매칭..

머신 비전 (Machine Vision) 이란? 기계에 인간이 가지고 있는 시각과 판단 기능을 부여 한 것으로 사람이 인지하고 판단하는 기능을 하드웨어와 소프트웨어의 시스템이 대신 처리하는 기술이다. 머신비전은 카메라, 영상보드, 광학기기, 영상처리 소프트웨어 등을 이용하여 수행하며, 산업 분야에서의 머신 비전 기술을 이용한 적용 예시는 다음과 같다. 제품의 표면 마무리 검사 물리적 결함 검출 컨베이어의 물체 수 파악 섬유 제품의 검사 색상 검사 인쇄회로기판(PCD) 검사 포토마스크 반도체 제조 결함 여/부 확인 로봇 유도 크기 및 모양 확인 부품 누락 여부 검사 올바른 장착 배치 현미경으로 볼 정도로 미세한 부품의 완성도 확인 일련번호 판독 머신비전은 각종 산업 분야가 "자동화"로 전환되면서 반도체 업..

OpenCV Watershed를 이용한 영상 분할 워터쉐드 변한은 영상을 빨리 분할하여 동일한 영역으로 만들기 위해 사용하는 영상처리 알고리즘이다. 영상이 위상적 입체감을 보여준다는 아이디어에서 착안하였으며 영상 분할을 위해 정의된 마커 집합을 사용하게 된다. 워터쉐드 함수는 마커 기반 영상 분할을 수행하게 된다. CV_8UC3인 8비트 3채널 컬러 영상 image에 사용자가 대략적으로 32비트 정수 1-채널 markers에 부분영역을 설정하면 영상을 분할하여 markers 행렬에 저장한다. 초기에 markers에 주어진 영역의 값을 씨앗(seed)으로 하여 나머지 영역을 분할한다. 함수가 반환 될 때 markers에 1 이상의 값을 가지며 markers의 값이 같으면 동일 특성을 갖는 분할 영역이며, ..

Fourier Transform (푸리에 변환) 푸리에 변환(Fourier Transform) 이란 어떤 시간 도메인(time domain)에서 표현된 신호를 주파수 도메인(frequency domain)에서의 표현으로 변환해주는 것을 말한다. 영상처리에서는 2차원 푸리에 변환을 사용하게 된다. 이는 영상을 x축 또는 y축 방향으로 따라가면서 픽셀의 밝기 변화를 파형 또는 신호로 보고 주파수 분석을 적용하는 것이다. 푸리에 변환을 통해 얻은 각 주파수 성분의 강도를 스펙트럼(spectrum)이라고 부른다. 이 스펙트럼도 이미지처럼 표현이 가능하다. 또한, 푸리에 변환은 신호를 주파수 영역에서 분석하기 위해 사용된다. 푸리에 변환의 기본 개념은 하나의 신호는 여러 개의 sin 신호와 cos 신호의 합으로 ..

Superpixels (SEEDS and SLIC) 논문을 읽는데 심심치 않게 등장한 Superpixels 개념 때문에 조금 더 공부해보자는 차원에서 포스팅하게 되었다. Superpixels 이라는 개념을 영상에서 픽셀을 블록화 하는 걸로만 이해하고 있었다. Superpixels의 정확한 개념을 설명하고, 이에 대한 대표적인 방법인 SEEDS 와 SLIC 알고리즘을 설명하려고 한다. 영문을 번역하며 설명하는거라 다소 매끄럽진 않겠지만 최대한 매끄럽게 써보도록 하겠다.. 1. Superpixels (슈퍼픽셀) 슈퍼픽셀은 영상분할 및 Object Tracking 분야에서 자주 사용되는 방법이다. 영상분할은 입력영상으로부터 물체에 해당하는 영역을 추출하는 과정으로 영상해석을 위한 필수적인 단계라고 할 수 있다..

A. accumulator plane : 축적 평면 accumulator volume : 축적 공간 AdaBoost : 에이다 부스트 adaptive : 적응형, 적응적 algorithm : 알고르즘 aliasing : 에일리어싱 alpha blend : 알파 블렌드 alternative split : 대체 분기 anchor point : 고정점 anti-aliasing : 앤티 에일리어싱 aperture problem : 어퍼쳐 문제, 틈 문제, 구멍 문제, 틈새 문제 application : 응용 프로그램 area process : 영영 처리 aspect ratio : 영상 비 autocorrelation matrix : 자기 상관 행렬 average : 평균 B. background differen..

참고자료 1 : http://kowon.dongseo.ac.kr/~dkkang/ImageProcessing2011Spring/ch12.pdf참고자료 2 : http://realheart.egloos.com/2193436참고자료 3 : http://alzi.tistory.com/83참고자료 4 : https://courses.cs.washington.edu/courses/cse576/book/ch7.pdf (TEXT BOOK)참고자료 5 : http://icact.org/upload/2011/0702/20110702_Abstract_B.pdf (논문) 공간 필터링 (Spatial Filtering) / 영상 회선(Convolution) / Laws Texture Energy Measures 필터링(Filt..

참고자료 1 : http://sijoo.tistory.com/75참고자료 2 : http://jangjy.tistory.com/163참고자료 3 : http://web.mit.edu/vondrick/ihog/ (HOG Demo page)참고자료 4 : https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients참고자료 5 : Histograms of Oriented Gradients for Human Detection (HOG 원 논문) HOG (Histogram of Oriented Gradients) Algorithm HOG의 개념 HOG Algorithm은 일반적으로 보행자 검출이나 사람의 형태에 대한 검출 즉, Object Tracking에 많이 ..

참고자료 1 : http://martinblog.net/826참고자료 2 : http://blog.daum.net/shksjy/198참고자료 3 : https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling참고자료 4 : http://docs.opencv.org/2.4/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html Blob Algorithm Blob Labeling 알고리즘은 영상처리 분야에서 Labeling을 할 때 주로 쓰는 방법으로서, 인접한 화소에 모두 같은 번호(Label)을 붙이고 연결되지 않은 다른 성분에는 다른 번호를 붙이는 것이다. heuristic 기반의 방법으로 la..

관련 출처 1 : http://sijoo.tistory.com/75관련 출처 2 : https://en.wikipedia.org/wiki/Haar-like_features관련 출처 3 : http://vision0814.tistory.com/113 Haar like Feature 컴퓨터 비전 분야에 있어서 특징을 추출하여 분석하는 일은 매우 중요하다. 특징점을 추출하는 방법 중 하나인 Haar like Feature는 object recognition 분야에서 digital image feature이다. 이는 Haar wavelets 이라고도 불리며, real-time 기반의 face detector 라고 할 수 있다. 2001년 두 학자(Viola, Jones)가 "Rapid Object Detecti..