이미지 디지털화와 필터링의 원리에 관하여
이미지 디지털화와 필터링의 원리에 관하여 살펴보겠습니다. 이미지는 멀티미디어에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 그만큼 자주 이용하기 때문입니다. 그러나 이미지는 필요한 경우에 적절히 사용하는 것이 중요합니다. 또한 여러 가지 필터링 기법들로 이미지를 조작하면 원본 이미지를 그대로 사용하는 것보다 디자인적인 측면에서 더 뛰어난 효과를 얻을 수도 있습니다. 이미지를 디자인 측면에서 효율적이고 효과적으로 사용하기 위한 이미지 처리 기법에 관해서 설명하자면 먼저 이미지의 디지털화에 대한 이해가 필요합니다. 광학 카메라를 이용하여 얻은 이미지를 아날로그 이미지라고 합니다. 아날로그 이미지는 컴퓨터에서 직접 저장하거나 처리할 수 없으므로, 일단 픽셀들로 구성된 디지털 이미지로 변환시켜야 합니다. 여기서 아날로그 이미지는 표본화 및 양자화 과정을 거쳐서 디지털 이미지로 바뀌게 됩니다. 여기서 표본화 과정이란 위치를 나타내는 연속적인 데이터를 일정한 간격으로 나누는 작업을 말합니다. 즉, 위치 좌표를 일정 간격으로 나누어 연속적인 위치 데이터를 불연속화하는 작업입니다. 그리고 양자화 과정이란 각 위치에서 표현되는 색상 값의 일정 범위를 대표하는 값으로 근사시킴으로써 불연속화하는 작업입니다. 이 두 과정을 거치고 나면 아날로그 데이터는 디지털 데이터로 변환됩니다. 표본화와 양자화에 대해서 더욱 자세하게 설명하자면 아날로그 이미지의 위치 데이터를 표본화하면 그 표본점은 픽셀로 표현됩니다. 즉 이미지를 화소 단위로 쪼개는 것을 바로 표본화라고 합니다. 표본화를 진행할 때 그 간격을 적게 할수록 고해상도가 되고, 그 간격이 클수록 저해상도가 됩니다. 그리고 양자화는 연속적인 색상의 값을 이산치로 변환하는 것을 말합니다. 표본화 과정에서 표본 위치가 결정됐다면 이 위치에서의 색상 값은 위치마다 다르며 이러한 색상 값들은 일반적으로 연속적인 분포를 이루게 됩니다. 그러나 디지털 데이터를 처리하는 컴퓨터는 이러한 연속적인 색상 값을 기록할 수 있는 방법이 없습니다. 따라서 양자화란 각 화소의 밝기 또는 색상을 컴퓨터에서 인지할 수 있는 숫자로 표현하는 과정입니다. 이렇게 이미지의 디지털화가 진행됩니다. 다음으로 이미지 필터링에 관해서 설명하자면 먼저 필터링이란 기본 이미지에 임의의 변환을 가하여 특수한 효과를 얻는 것을 말합니다. 카메라 등에서 매우 어렵거나 불가능한 효과들이 필터링을 통해서는 가능합니다. 이러한 필터링의 사용 용도는 특수 효과에만 국한되지 않습니다. 스캐너나 디지털카메라와 같은 입력장치를 통해 들어온 이미지는 잡음이나 왜곡으로 인해 그 품질이 손상되기 쉽습니다. 하지만 필터링을 사용하게 된다면 잡음이나 왜곡으로 인해 변형된 이미지를 원래의 품질로 복원시킬 수도 있습니다. 실제 이미지 편집 소프트웨어는 매우 다양한 필터기법을 지원합니다. 몇 가지 필터기법을 말씀드리자면 먼저 윤곽선 추출입니다. 이 필터는 이미지의 그레이 레벨이 급격하게 변하는 부분을 감지하여 표시하는 필터로 주위 픽셀값과의 차이를 이용하여 구합니다. 픽셀값의 급격한 변화는 곧 이미지의 모서리를 의미하는 것이기 때문에 이 필터를 적용하면 이미지 윤곽선을 추출할 수 있습니다. 그리고 평균값 필터가 있습니다. 평균값 필터는 이미지의 각 픽셀에서 일정한 주위의 픽셀값 평균치를 구하며 현재 픽셀값을 대체시키는 필터입니다. 즉, 한 픽셀에 이 필터를 적용하는 것은 주위 픽셀값들의 평균값으로 대체하는 것이므로 주위 영역에 대해 손으로 문지른 것처럼 흐려지게 됩니다. 이 필터를 적용할 경우의 가장 중요한 특징은 바로 잡음을 감소시킬 수 있다는 점입니다. 잡음은 일반적으로 한 픽셀에 국한되는 경우가 많습니다. 이러한 잡음은 쉽게 생각해서 손으로 문지르면 주위의 픽셀값과 섞여서 잡음이 감소하는 효과를 볼 수 있습니다. 다음으로 밝기 조절 필터는 이미지의 밝깃값을 변경시키고자 할 때 쓰는 필터입니다. 이 기법은 픽셀값을 전체적으로 일정 값만큼 곱하여 처리합니다. 디지털 이미지에서 픽셀값이 작을수록 어둡고, 클수록 밝으므로 그 값을 특정수로 곱하여 변경시키면 이미지의 밝깃값을 바꿀 수 있습니다. 한편 오늘날의 이미지 처리 기술과 컴퓨터 그래픽스 기술이 발전하면서 예술적인 효과를 나타내는 예술적 필터도 존재합니다. 유화나 수채화는 물론 각종 연필로 스케치한 효과, 찢어 붙이기 효과, 모자이크 효과, 나이프 유화 등을 포함해 각종 붓이나 물감의 종류에 따른 효과를 보여줄 수 있는 많은 예술적 필터가 사용자에게 제공되고 있습니다. 마지막으로 히스토그램 평준화가 존재합니다. 히스토그램 평준화란 이미지에서 명암도에 따른 픽셀의 수를 고르게 분포시키는 기법입니다. 이때 각 픽셀의 명암도에 따른 순서는 변하지 않도록 해야 합니다. 이미지에 대해 히스토그램 평준화를 시키면 어두운 이미지는 전체적으로 밝아져서 어두운 부분에서 명암 차이를 쉽게 구분할 수 있으며, 밝은 이미지는 전체적으로 어두워져서 밝은 부분의 명암 차이를 쉽게 구분할 수 있습니다. 그렇게 밝고 어두운 부분이 거의 균등하게 분포되는 것이 바로 히스토그램 평준화의 효과입니다. 이러한 히스토그램 평준화를 거친 이미지는 전체적으로 좋은 대비를 갖게 됩니다. 또한 x축은 명암도를 나타내고 y축은 픽셀의 수를 나타내는 그래프를 바로 이미지 히스토그램이라고 합니다. 여기까지 이미지 디지털화와 필터링의 원리에 관하여 살펴봤습니다.