[ebook] IoT에서의 디지털 영상처리

00 기본 환경설정

01 IOT에서의 디지털 영상 처리

02 기초 영상 변환

03 Image Enhancement(영상 향상)

04 Spatial Filtering

05 Frequency Domain(주파수 영역)

06 표준 부호화

07 모폴로지(Morphology)

08 기하학적 변환

09 문자 인식 알고리즘 

오늘날 디지털 영상처리는 필요할 수도 있는 도구가 아니라 마치 필수 도구로 공학 분야에서 응용되고 있다. 인간이 정보를 획득하는 여러 기관 중에서 약 70%를 차지하는 것으로 알려져 있는 시각 시스템은 오래전부터 많은 연구자들이 구현하고 싶어 하는 컴퓨터 기능 중의 하나였다. 그러나 초기 디지털 영상처리 기술이 미흡한 시절의 영상은 너무나 높은 벽과 같아서 인간이 과연 할 수 있을 것인가? 라는 의문을 가지는 어려운 학문 영역 중의 하나였다. 그러나 오늘날 딥러닝과 빅데이터라는 용어가 사용되면서 디지털 영상처리 분야가 인간의 시각 시스템에 근접해 가는 모습을 보이고 있다. 우리 앞에 등장하는 로봇이 아톰이 될지 터미네이터가 될지 모르는 상황에서 우리의 미래가 어떨지 상상하는 단계에 와 있는 현실이다. 그럼에도 영상처리 분야의 공학을 공부하는 연구자 입장에서 보면 로봇의 시각시스템을 구현하는 것이 결코 쉬운 일이 아니라는 것을 잘 알고 있다.

이 책은 공학 분야의 디지털 영상처리를 다루고 있기는 하지만 근본적인 책의 목적은 공학을 공부하는 학생들의 프로그래밍 향상에 목적을 두었다고 할 수 있다. 영상처리에서 기초적인 부분을 다루면서 각 영역에 대하여 배우는 사람들이 스스로 프로그래밍하여 구현할 수 있도록 구성하였다. 공학 분야를 공부한다는 것은 궁극적으로 프로그래밍을 구현하여 사용자들이 편하게 사용할 수 있는 프로그램을 개발하거나 하드웨어 설계를 통하여 신제품을 만드는 것이다. 이러한 구현이 가능하지 않다면 공학이라고 말할 수 없을 것이다. 이러한 맥락으로 이 책은 철저하게 기초적인 프로그래밍 기법에 대한 연구가 될 수도 있을 것이다. 디지털 영상처리 는 프로그래밍으로 구현하는 것과 하드웨어적으로 구현하는 것으로 나눌 수 있지만 이 책은 프로그래밍으로 구현하는 소프트웨어적인 기법만을 다룰 것이다.

공학 분야에서 공부하는 학생들이 C 프로그래밍만 잘해도 회사에서 당장 쓸 수 있다는 이야기를 많이 듣는다. 그럼에도 공학을 공부하는 학생들 중에서 프로그래밍을 잘 하는 사람들 은 그리 많지도 않은 것이 현실이다. 이 책을 통하여 C 프로그래밍 실력이 향상되었다고 느낄 수 있기를 바란다.

책은 대학에서 교재로 사용할 수 있는 구조로 만들었다.

0장에서는 영상처리를 위하 디지털 영상을 컴퓨터 화면에 볼 수 있도록 환경을 설정하는 과정을 설명한다. 영상을 보기 위한 프로그램은 오픈소스로 잘 알려져 있는 OpenCV를 사용하 였다. MS-Windows의 Visual Studio 2018에 OpenCV를 설치하여 환경 설정하는 방법을 설명하고 있으며 임베디드 분야에서 널리 사용하는 라즈베리파이에 OpenCV를 설치하여 영상을 화면에 보이는 프로그램을 예로 제시하고 있다. 0장에서 만든 프로그램은 앞으로 디지털 영상 처리 결과들을 화면에 보여주기 위한 기본적인 프로그램이므로 어느 시스템이던지 OpenCV를 설치하여 구현할 수 있다.

1장은 IOT에서의 디지털 영상처리의 시작으로 영상처리의 역사와 배경 그리고 응용분야에 대하여 설명하고 있으며 IOT 분야에서 각광받고 있는 라즈베리파이에서의 기본적인 구현을 설명하고 있다.

2장은 기초적인 영상 변환에 대하여 설명한다. 모든 영상처리 프로그램은 C로 구현되었으며 특별한 언급이 없으면 라즈베리파이에서 실시간으로 동작할 수 있는 작업이다.

3장은 영상향상으로 영상처리의 가장 기본적인 작업이다. 디지털 영상처리를 통하여 원하는 영상을 만드는 작업이라고 할 수 있으며 일반적으로 영상처리라고 말하는 가장 기본이 되는 영역이다. 따라서 누구나 구현할 수 있어야 한다.

4장은 공간 필터링으로 영상을 공간영역에서 원하는 목적에 맞는 출력을 얻을 수 있도록 돕는 역할을 학습한다. 일반적으로 통신 시스템에서 다루는 필터링과 크게 다르지 않으나 영상은 특별한 필터를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있다.

5장은 공간영역과 다른 도메인인 주파수 영역에서의 영상처리를 다룬다. 공간영역에서 다루었던 필터링이 실제로는 주파수 영역에서의 저주파 필터링과 고주파 필터링이라는 것을 배운다.

6장은 디지털 영상처리의 표준화에 대하여 배운다. 표준화를 통해 우리가 사용하는 디지털 영상 정보를 사용하는 것에 대하여 배운다.

7장은 모폴로지 기법에 대하여 배운다. 모폴로지는 영상의 형태에 변형을 줌으로써 영상 내 존재하는 잡음 제거는 물론 원하는 모양을 만들 수 있는 기법이라는 것을 확인한다.

8장은 디지털 영상을 기하학적으로 변환하는 기법에 대하여 다루며 영상처리 분야에서 쉽게 접할 수 있는 기능들을 다룬다.

기본적으로는 8장까지를 2주에 한 장씩 다룬다는 생각으로 책을 집필하였으며 9장은 문자 인식을 위한 프로그래밍을 위해 추가한 영역이다. 약 10여 년 전에 문자인식에 필요한 기초 작업에 대하여 C 언어의 조건문과 반복문만 가지고 작업했던 내용을 기술한 것이다. 지금은 딥러닝 기법에 의하여 훈련된 데이터 셋을 통하여 쉽게 문자 인식이나 얼굴 인식이 이루어지기 때문에 C 언어만을 사용하는 문자인식이 필요 없을 수도 있다. 그러나 이 책의 집필 목적이 순수한 프로그래밍 기법의 향상에 있기 때문에 수업을 통해 시간적 여유가 생간다면 9장은 학생들에게 프로젝트로 남겨 주어도 좋을 것이다. 숫자만 인식하거나 대문자만 인식하거나 할 수 있다면 규모를 차등적으로 나눌 수 있기 때문에 교육을 받는 학생이라면 프로그래밍 실력이 분명히 눈에 띌 정도로 향상될 것이라 기대한다.

마지막으로 이 책이 출판될 수 있도록 도움을 준 많은 분들에게 고맙다는 말씀을 드린다.

저자 김인겸