[개념쌓기] 영상처리?

 

✅영상처리?

: 디지털 영상을 분석하고, 변환하고, 개선하는 기술

영상처리의 기본 개념과 기술

 

▶영상 픽셀

: 영상은 픽셀(pixel)로 이루어져 있으며, 픽셀은 이미지에서 가장 작은 단위입니다. 픽셀은 흑백 또는 컬러 값을 가지며, 픽셀의 집합으로 영상이 구성됩니다.

▶필터링

: 영상 처리에서 필터링(filtering)은 이미지를 부드럽게 하거나 노이즈를 제거하거나, 영상의 경계를 강화하거나, 선명도를 조절하는 등의 역할을 합니다.

▶엣지 검출

: 엣지 검출(edge detection)은 이미지에서 경계선을 찾아내는 기술입니다. 엣지 검출을 통해 영상의 형태, 크기, 위치, 방향 등을 분석할 수 있습니다.

▶객체 인식

: 객체 인식(object recognition)은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술 중 하나입니다. 객체 인식은 이미지에서 특정 객체를 식별하고 추출하는 기술입니다.

▶딥 러닝

: 딥 러닝(deep learning)은 영상 처리 분야에서 많이 활용되는 기술 중 하나입니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 머신러닝 기술로, 대규모 데이터셋을 학습하여 이미지 인식, 객체 인식, 얼굴 인식 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

 

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조금 더 나아가서 그럼 영상처리가 자율주행자동차에서 어떻게 쓰이는지 알아보자.

 

▶차선 인식(Lane Detection)

: 카메라를 통해 촬영한 영상에서 차선을 인식하여 자동차의 위치와 방향을 파악한다. 차선 인식을 통해 자동차가 차선을 벗어나는 것을 감지하여 경고음을 울리거나 조종하여 자율주행을 유지한다.

▶객체 인식(Object Detection)

: 카메라를 통해 촬영한 영상에서 보행자, 자전거, 차량 등의 객체를 식별하여 위험 상황을 감지하고, 이를 통해 자율주행의 안전성을 높인다.

▶교통 신호등 인식(Traffic Light Detection)

: 카메라를 통해 촬영한 영상에서 교통 신호등을 인식하여 자동차의 주행 속도를 조절하거나 멈춤 신호에 대응하여 정지한다.

▶주행 환경 인식(Environment Perception)

: 카메라를 통해 촬영한 영상에서 도로 표지판, 터널, 희미한 조명 등의 주행 환경을 인식합니다. 이를 통해 자율주행 자동차는 환경에 대한 더 정확한 정보를 수집하여 보다 정확하고 안전한 주행을 할 수 있다.

▶객체 추적(Object Tracking)

: 카메라를 통해 촬영한 영상에서 객체를 추적하여, 차량과 보행자, 자전거 등과의 거리와 상대 위치를 추정한다. 이를 통해 자동차는 자율주행을 하면서 다른 객체들과의 거리를 조절하고, 안전한 주행을 할 수 있다.

 

많은 기술이 나올 수 있고, 나오고 있음에도 상용화되지 않는 것은 역시나 다름 아닌 안전성 때문이다.

다른 기술도 더 많지만, 대표적으로는 영상처리로 다룰 수 있는 기술은 위와같다고 볼 수 있다.