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이미지 처리의 세계: MATLAB으로 첫걸음 내딛기

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by dreamnara2017 2025. 4. 3. 09:44

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MATLAB으로 이미지 처리 기초 실습 시작하기

MATLAB은 강력한 데이터 분석 및 시각화 도구로, 이미지 처리 분야에서도 많이 사용됩니다. 이 글에서는 이미지 처리를 시작하기 위한 기본 개념과 MATLAB을 활용한 실습 방법을 소개하겠습니다.

이미지 처리의 기초

이미지 처리는 디지털 이미지를 분석, 변환, 조작하는 과정을 말합니다. 기본적으로 이미지 처리에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

  • 이미지 취득: 카메라, 스캐너, 또는 인터넷 등으로 이미지를 얻는 과정입니다.
  • 이미지 전처리: 노이즈 제거, 색 보정 등 이미지 품질을 향상시키는 작업입니다.
  • 특징 추출: 이미지에서 유의미한 정보를 추출하는 단계입니다.
  • 이미지 분석: 데이터를 해석하여 의미를 도출하는 과정입니다.
  • 결과 시각화: 분석 결과를 이해하기 쉽게 나타내는 방법입니다.

MATLAB의 이미지 처리 툴박스

MATLAB은 이미지 처리와 관련된 다양한 기능을 제공하는 'Image Processing Toolbox'를 갖추고 있습니다. 이를 통해 이미지의 읽기, 조작, 분석 등의 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

이미지 파일 읽기 및 표시

MATLAB으로 이미지를 불러오려면 imread 함수를 사용합니다. 예를 들어, 다음과 같은 방식으로 이미지를 읽고 표시할 수 있습니다.


img = imread('image.jpg'); % 이미지 읽기
imshow(img); % 이미지 표시

위 코드에서 'image.jpg'는 읽어올 이미지 파일의 이름입니다. imshow 함수를 통해 해당 이미지를 화면에 표시할 수 있습니다.

이미지 전처리

이미지 전처리는 분석하기 전의 이미지 품질을 향상시키는 중요한 단계입니다. MATLAB에서는 다양한 전처리 기법을 제공하며, 그중 몇 가지를 소개합니다.

그레이스케일 변환

컬러 이미지를 그레이스케일로 변환하는 것은 이미지 처리에서 일반적인 작업입니다. MATLAB에서는 rgb2gray 함수를 사용하여 쉽게 변환할 수 있습니다.


grayImg = rgb2gray(img);
imshow(grayImg);

노이즈 제거

이미지에서 노이즈를 제거하는 방법으로는 여러 기법이 있습니다. 그 중 하나인 가우시안 필터를 소개합니다.


filteredImg = imgaussfilt(grayImg, 2); % 가우시안 필터 적용
imshow(filteredImg);

특징 추출

특징 추출은 이미지 처리에서 중요한 단계로, 주요 요소를 고려하여 생성된 샘플을 만드는 것을 의미합니다. MATLAB은 다양한 방법으로 특징을 추출할 수 있는 함수를 제공합니다.

엣지 감지

엣지 감지는 이미지의 경계 또는 윤곽선을 찾기 위한 과정입니다. MATLAB에서는 edge 함수를 사용하여 엣지를 감지할 수 있습니다. 여러 알고리즘을 지원하지만, 그 중 하나인 캐니(Canny) 알고리즘을 소개합니다.


edges = edge(filteredImg, 'Canny');
imshow(edges);

코너 감지

코너 감지는 이미지 내에서 중요한 점을 찾는 기술입니다. MATLAB에서는 cornermetric 및 corner 함수를 통해 코너를 찾을 수 있습니다.


corners = corner(filteredImg);
imshow(filteredImg); hold on; % 현재 이미지 위에 코너 표시
plot(corners(:,1), corners(:,2), 'r*');
hold off;

이미지 분석

이미지 분석은 특징을 활용하여 이미지를 해석하는 과정입니다. MATLAB에서는 다양한 함수를 통해 분석할 수 있습니다.

객체 탐지

객체 탐지는 이미지 내 객체를 식별하는 과정입니다. MATLAB에서는 regionprops 함수를 통해 객체의 속성을 측정할 수 있습니다.


stats = regionprops('table', bwlabel(edges), 'BoundingBox', 'Area'); 
disp(stats); % 객체 속성 출력

결과 시각화

이미지 분석 후, 결과를 시각화하여 이해하기 쉽게 표현하는 것이 중요합니다. MATLAB은 시각화 도구가 다양하게 마련되어 있습니다.

결과 시각화 방법

결과를 시각화하는 방법으로는 히스토그램, 그래프 등을 활용할 수 있으며, 일반적인 사용법을 소개합니다.

히스토그램 생성

이미지의 밝기 분포를 확인할 수 있는 히스토그램을 생성하는 방법입니다.


imhist(grayImg); % 그레이스케일 이미지의 히스토그램 생성

결과 플롯ting

분석 결과를 플롯으로 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 객체의 면적을 플롯할 수 있습니다.


figure;
bar(stats.Area); % 객체 면적 시각화
xlabel('객체 번호');
ylabel('면적');
title('객체 면적 분포');

마무리

이 글에서는 MATLAB을 사용한 이미지 처리의 기초 개념과 기본적인 실습 방법을 살펴보았습니다. MATLAB의 다양한 기능을 활용하여 이미지 처리 및 분석을 수행할 수 있습니다. 앞으로의 연구 및 실습에 도움되기를 바랍니다.

MATLAB과 이미지 처리의 조합은 매우 강력한 도구가 됩니다. 지속적인 학습과 실습을 통해 이미지 처리 기술을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 감사합니다.

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