Programming/DIP

[CV] Brightness vs. Intensity

1. 강도(Intensity):intensity는 픽셀(Pixel)의 photodiode 등에서 측정된 pixel에서의 빛의 양을 나타내는 (물리적인) 측정치임.이는 객관적으로 측정 가능하며, 그레이스케일(Grayscale) 이미지에서는 흔히 0에서 255 사이의 값으로 표현됨.컴퓨터 비전(Computer Vision, CV)과 이미지 처리(Image Processing, DIP)에서는 이 intensity 정보를 pixel value라고 부르며, 이를 통해 image를 정량화함.참고로 빛은 에너지와 광자수라는 두가지 정량적 요소를 가짐.빛의 에너지는 빛의 진동수와 관련되며 하나의 광자가 가지고 있는 에너지로 color를 결정하며,광자수는 빛의 밝기 또는 강도(intensity)를 결정함.2. 밝기(Br..

[CV] High Dynamic Range

High Dynamic Range(HDR)는 image나 video에서 Dynamic Range를 넓혀서, 밝은 부분과 어두운 부분의 contrast를 더 넓은 범위로 표현할 수 있게 해주는 기술임. https://www.youtube.com/watch?v=95DNdbxaIXE읽어볼 자료   https://news.skhynix.co.kr/post/hdr-great-images HDR, 멋진 이미지 이면에 숨겨진 비밀사진을 찍을 때 뚜렷한 대비를 사용하면 실제로 보이는 것을 완전히 담아내지 못할 때가 많다news.skhynix.co.kr살펴보기HDR의 주요 특징과 장점은 다음과 같습니다:넓은 밝기 범위 (Wide Brightness Range):HDR은 매우 밝은 영역부터 매우 어두운 영역까지 더 많은 ..

[CV] Camera Response Function

https://www.youtube.com/watch?v=95DNdbxaIXECamera Response Function카메라가 실제 장면의 빛의 강도(Brightness)를 디지털 이미지 픽셀 값으로 변환하는 방식을 설명하는 함수.$p(\lambda)$ : Photon flux, $\lambda$ 는 wavelength.$I$ : Electron flux from photodiode (Luminance라고 생각해도 된다.) 여기서 $B$ 는 brightness 임.$$ \begin{aligned}B&=It\left(\frac{\pi d^2}{4}\right) = It\pi r^2\\&=Ie\end{aligned} $$where$t$ : exposure time or integration time$d$ ..

[CV] Dynamic Range 란?

카메라와 디스플레이의 Dynamic RangeDynamic Range: Dynamic Range는 카메라와 디스플레이 장치에서 최소 밝기와 최대 밝기 사이의 범위를 의미. 이는 장치(or systme)의 밝기 디테일 처리 능력을 결정하는 중요한 요소임. 넓은 Dynamic Range는 다음과 같은 장점을 제공합니다:어두운 부분과 밝은 부분에서 더 많은 디테일 포착 가능더 자연스러운 이미지 표현 가능카메라에서의 Dynamic Range카메라에서 Dynamic Range는 많은 경우 'stop'이라는 단위로 측정됨.1 stop은 빛의 양이 두 배 증가하거나 반으로 감소하는 것을 의미한다.최신 스마트폰 카메라: 10-14 stops전문 DSLR 카메라: 12-15 stops 이상예를 들어, 12 stops의 ..

[CV] 공간해상도로 본 광센서와 디스플레이 디바이스 발전사

광센서(of camera)와 디스플레이기기의 공간해상도(Spatial Resolution) 규격의 발전은 서로 밀접하게 연관됨. 2024년 현재,40 메가픽셀(MP)의 광센서가 거의 표준으로 자리를 잡았고,고급 스마트폰의 경우 50MP이상이 탑재됨.100MP 이상의 카메라도 등장함  Spatial Resolution 관련: 2023.10.04 - [Programming/DIP] - [DIP] Image Quality 관련 정량화 지표들 [DIP] Image Quality 관련 정량화 지표들Image Quality 관련 정량화 지표들다음은 Image Restoration등에서 사용되는 Image Quality를 나타내는 정량적 지표들에 대한 간략한 소개임.(image acquisition에 사용된 장비의 ..

[CV] DIP, Image Analysis, and Computer Vision

Image Processing과 Computer Vision(CV)은 상당 부분 겹쳐있으며, 명확하게 구분하기 어려운 분야들임. 이 두 분야는 연속선상에 있으며, 상당히 경계가 모호함. 공통적으로 두 분야 모두 linear algebra, probability, statistics 등의 수학적 지식에 익숙할수록 깊이 있는 이해와 응용이 가능하며 이론적 개념을 실제로 구현하고 적용하는 것이 필수적이라, MATLAB, Python, C, C++ 등의 프로그래밍 언어를 다룰 수 있는 능력을 요구함.프로그래밍 기술은 알고리즘을 구현하고, 실험하며, 결과를 시각화하는 데 핵심적인 역할을 함. 이러한 공통점에도 불구하고, Image Processing, Image Analysis, 그리고 Computer Visio..

[CV] Ideal Pinhole Size

Pinhole Camera는 가장 기본적인 Camera Model로 Perspective Projection을 통해 image가 얻어진다. 보통 pinhole은 아주 작은 diameter의 구멍이지만, 사용하는 빛의 파장과 effective focal length에 따라 최적의 image를 얻기 위한 size가 있다.Ideal Pinhoe Diameter $d$는 다음과 같음.$$d \appox 2\sqrt{f\lambda}$$$f$ : effective focal length$\lambda$ : wave length of target light이는 지나치게 작은 pinhole의 경우, 빛의 diffraction (회절)으로 인해 오히려 image에서 blurring이 심해지기 때문임..더보기다음 그림에..

[CV] Hungarian Algorithm: Matching on the Bipartite Graph

Hungarian AlgorithmHungarian Algorithm은 bipartite graph의 매칭 문제를 해결하는 데 사용됨.Bipartite graph의 매칭 문제는 Data Association 또는 Resource Assignment Problem이라고도 불림. 두 개의 독립된 set을 연결하는 최적의 matcing을 찾기 위해cost matrix(비용 행렬)을 이용하여 수행되는데Hungarian Algorithm은 bipartite graph에서모든 edge의 weight(가중치)를 minimize(최소화)하는 optimal matching을 찾음. 2024.08.06 - [Computer/CE] - [CE] Bipartite Graph (이분그래프) [CE] Bipartite Graph..

[CV] Motion Field vs. Optical Flow

Motion FieldMotion field는 시간에 따른 Object의 실제 이동을 나타내는 vector field임.Motion field는 3D 공간의 실제 움직임이 카메라 이미지 평면에 투영된 결과Motion Field는 image plane에 3D 동작(motion)을 투영한 결과임.Motion field는 이미지 상의 모든 점의 위치 변화율, 즉 시간에 따른 이미지 좌표의 변화로 정의됨.이는 각 이미지 점의 속도 벡터로 해석될 수 있음.이는 scene(장면) 내 모든 point들의 실제 물리적인 속도와 방향을 vector로 나타냄.이미지 상의 모든 점에서의 벡터들의 모임이니, vector를 item으로 가지는 matrix.따라서 motion field는 실제 물리적 공간에서의 물체의 움직임을 ..

[CV] Depth Camera (or Active Sensor): Structured Light

Structured Light정의:Structured Light는 Active Sensor의 한 종류임.Active Sensor란 무언가(주로 IR)를 능동적으로 촬영대상에 투사하고, 이를 이용해 depth(거리)를 측정. 작동 방식:패턴화(dots, grid or lines)된 빛(주로 IR)을 물체 표면에 투사함.빛이 물체에 닿아 변형된 패턴을 카메라로 촬영함.변형된 패턴을 분석하여 3D 정보를 추출함.Passive Stereo Vision에서 사용되는 triangulation이 역시 함께 사용됨.다음 그림을 참고장점:고해상도의 정확한 깊이 정보(dense depth map)를 제공함.다양한 패턴을 사용하여 정밀도를 높일 수 있음: 복잡한 표면의 3D 모델 획득 가능.빠른 속도로 3D 데이터를 얻을 ..