1. What is Computer Vision?

Computer Vision의 여러가지 분야

(Low level Vision - Image)

- Image Processing

- Segmentation

- Edge detection

- Feature extraction

 

(High level Vision - Image)

- Machine Learning

- Matching

- Recognition

 

(Low level Vision - Video)

- Motion Detection

 

(High level Vision - Video)

- Motion Recognition

 

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1. 인간의 시각 시스템

시각이 가장 중요한 감각 중 하나.

(컴퓨터 비전과 이미지 프로세싱 분야는 이미지 분석과 관련하여 서로 밀접하게 연관되어 있음.)

 

인간은 시세포를 통해 빛에너지를 전기에너지로 변환하여 사물을 인식함.

빛 에너지(Light energy) -> 시세포(Photoreceptor rod/cone) -> 전기 에너지(Electrical energy)

 

시세포(시각세포)는 rod와 cone으로 구분됨

- rod: 간세포(간상세포). 막대모양. 망막 중심점(초점)과 맹점(blind spot)을 제외한 망막 전역에 분포. 색 인식x 어두운곳에서 반응.

- cone: 추세포(추상세포). 콘 모양. 망막 중심점(초점)에 분포. 모양과 색을 인식함

 

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Resolution:

해상도(분해능). 두 개의 인접한 픽셀을 분리할 수 있는 능력.

(얼마나 작아져도 두 픽셀을 서로 다른 것이라 구분할 수 있는지?)

분해능은 공간주파수와 밀접한 관련이 있음.(공간주파수 분해능)

 

Spatial Frequency:

공간에 따른 주파수.

만약 주파수가 2인 경우, 해당 공간에 밝음-어두움 쌍이 2번 나옴(밝/어둡/밝/어둡)

공간주파수가 높아지면 밝고 어두운 쌍이 많아져서 더 오밀조밀하게 나타남 => 공간주파수가 높으면 밝/어둡 구분하기 힘들어짐.

Spatial Frequency Resolution: 공간주파수가 얼마나 높아져도 구분할 수 있는지?

 

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인간의 시각시스템은 10^10 범위만큼의 밝기를 느낄 수 있음.(10^-6 ~ 10^4)

밝고 어두운것을 동시에 느낄수는 없음

어두운 곳에서 반응하는 Scotopic

밝은 곳에서 반응하는 Photopic

HVS(Human Visual System)은 brightness adaptation level이라고 불림(?)

 

복잡한 객체가 많은 이미지를 볼 때, 작은 영역에서는 20단계로 밝기 차이를 느낌.

그러나 전체 영역을 볼 때는 100개의 단계(레벨)로 밝기 차이를 느낌.

따라서 그레이스케일 이미지는 100단계 이상으로 밝기를 구분해야 현실적이라 느낄 수 있음

-> 2^7=128이므로 한 픽셀당 7비트가 최소한으로 필요함

만약, 적은 그레이레벨을 사용하면 false contours = 잘못된 윤곽을 보게 됨.

 

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Mach Band 마하밴드

밝기가 급변하는 곳에서 밝은곳은 더 밝게, 어두운곳은 더 어둡게 인식하여 edge라고 지각하게된다.

착시효과 지각특성.

이 현상이 엣지를 강조하는 효과를 주어 객체를 구분하기 쉽게 함

어두운 영역에서도 윤곽을 구분하는 능력이 됨.