ㅁ 이미지 처리

ㅇ 정의:
이미지 데이터를 분석하기 전에 품질 향상을 위해 불필요한 노이즈를 제거하거나, 해상도를 조정하는 과정을 포함.

ㅇ 특징:
– 데이터의 품질을 높이고 분석 정확도를 개선.
– 다양한 도구와 라이브러리를 활용하여 처리 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 이미지 데이터의 크기나 형식이 분석 요구사항에 맞지 않을 때.
– 이미지 데이터의 품질이 낮아 분석에 부적합할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 이미지 처리 과정에서 과도한 변형으로 원본 정보가 손실될 수 있음.
– 처리 속도와 품질 간의 균형을 맞추는 것이 중요.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 이미지 처리 과정은 데이터 분석의 전처리 단계에서 필수적이다.
X: 이미지 처리는 항상 원본 데이터를 그대로 유지한다.

================================

1. 리사이즈

ㅇ 정의:
이미지의 크기를 조정하여 분석이나 저장에 적합하도록 변형하는 과정.

ㅇ 특징:
– 해상도를 줄이거나 늘릴 수 있음.
– 원본 비율을 유지하거나 왜곡 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 이미지 크기가 분석 모델의 입력 요구사항에 맞지 않을 때.
– 저장 공간 최적화를 위해 이미지 크기를 줄여야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 리사이즈 과정에서 픽셀 정보가 손실될 수 있음.
– 비율을 유지하지 않으면 이미지가 왜곡될 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 리사이즈는 이미지 데이터를 분석 모델에 맞게 조정하는 데 유용하다.
X: 리사이즈 과정은 항상 이미지 품질을 유지한다.

ㅁ 추가 학습 내용

리사이즈와 관련된 중요한 개념인 보간법은 이미지 크기를 변경할 때 새로운 픽셀 값을 추정하는 방법을 의미합니다. 이를 통해 이미지가 왜곡되지 않고 원본의 품질을 최대한 유지할 수 있습니다. 주요한 보간법에는 다음과 같은 세 가지가 있습니다:

1. **최근접 이웃법**: 가장 가까운 픽셀 값을 그대로 사용하는 방법입니다. 계산이 간단하고 빠르지만, 이미지 품질이 떨어질 수 있으며 계단 현상(블록화)이 나타날 가능성이 큽니다. 저해상도 이미지에서는 선명도가 낮아질 수 있습니다.

2. **양선형 보간법**: 주변의 4개 픽셀 값을 평균 내어 새로운 값을 계산하는 방법입니다. 최근접 이웃법보다 더 부드러운 결과를 제공하며, 이미지의 경계선을 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 하지만 계산량이 증가하며, 너무 작은 이미지를 확대하면 흐릿해질 수 있습니다.

3. **쌍삼차 보간법**: 주변 16개 픽셀 값을 이용해 더 복잡한 수학적 계산을 통해 새로운 값을 추정하는 방법입니다. 가장 부드럽고 자연스러운 결과를 제공하며 고품질의 리사이즈가 가능합니다. 하지만 계산량이 가장 많아 처리 속도가 느려질 수 있습니다.

시험 대비를 위해 각 보간법의 원리를 이해하고, 장단점을 비교할 수 있도록 학습하는 것이 중요합니다.