이미지 이진화

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기능 설명

이 스텝은 설정한 방법에 따라 임계값보다 높거나 낮은 픽셀을 각각 이진화 처리할 수 있습니다.

이미지의 픽셀 회색값이 최댓값과 최솟값 두 값만 가질 때, 즉 "검정 아니면 흰색"인 이미지를 이진 이미지라고 합니다.

비이진 이미지를 계산을 통해 이진 이미지로 바꾸는 과정을 이미지 이진화라고 합니다.

응용 시나리오

이 스텝은 범용 이미지 처리 스텝이며, 일반적으로 2D 이미지에서 임계값에 따라 픽셀을 분할할 때 사용됩니다.

입력 설명

입력 항목 설명

이미지

이 포트로 입력된 이미지는 이진화 처리됩니다.

파라미터 설명

파라미터 설명

이진화 방법

파라미터 설명: 이미지 이진화 방법을 선택하는 데 사용됩니다.

값 목록:

  • 전역 적응 임계값 분할: 입력 이미지에 따라 적절한 전역 임계값을 자동 계산하여, 임계 조건을 만족하는 픽셀을 분할합니다.

  • 이중 임계값 분할: 고/저 임계값을 설정하여, 임계 조건을 만족하는 픽셀을 분할합니다.

  • 동적 임계값 분할: 이미지를 여러 작은 영역으로 나누고, 각 영역에서 개별적으로 임계값을 계산하여 이진화합니다.

  • 전역 고정 임계값 분할: 고정 임계값을 수동 설정하여, 임계 조건을 만족하는 픽셀을 분할합니다.

기본값: 전역 적응 임계값 분할

이진 이미지 반전

파라미터 설명: 선택하면 전체 이미지의 이진화 결과를 반전합니다. 예를 들어 원래 255로 설정된 픽셀은 0이 되고, 원래 0으로 설정된 픽셀은 255가 됩니다.

기본값: 선택 안 함

전역 적응 임계값 분할

전역 적응 임계값 분할 방법을 선택한 후의 관련 파라미터 설명은 다음과 같습니다.

파라미터 설명

이미지 채널 유형

파라미터 설명: 임계값 분할 시 스텝이 어떤 이미지 채널을 기준으로 계산할지 나타냅니다.

값 목록: 회색조 이미지, 색조 채널, 채도 채널, 명도 채널

임계값 계산 방법

파라미터 설명: 이미지의 각 픽셀에 대한 임계값 계산 방법을 선택하는 데 사용됩니다.

값 목록: 평균, 가중 평균

  • 평균: 임계값은 픽셀 이웃 영역의 평균값에서 상수를 뺀 값입니다.

  • 가중 평균: 임계값은 픽셀 이웃 영역의 가중 평균값에서 상수를 뺀 값입니다.

임계값 분할 유형

파라미터 설명: 이미지 이진화를 구현하는 규칙을 결정하는 데 사용됩니다.

값 목록: 이진화, 역이진화

  • 이진화: 픽셀 회색값이 계산된 임계값보다 크면 해당 픽셀 회색값을 255로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

  • 역이진화: 픽셀 회색값이 계산된 임계값보다 크면 해당 픽셀 회색값을 0으로, 그렇지 않으면 255로 설정합니다.

커널 크기

파라미터 설명: 임계값 계산 시 고려할 이웃 범위를 나타내며, 단위는 픽셀(px)입니다.

기본값: 21

상수

파라미터 설명: 임계값 계산 시 사용하는 상수를 나타냅니다. 이 값을 키우면 출력 이미지 전체가 어두워지고, 줄이면 이미지가 밝아집니다.

기본값: 0

이중 임계값 분할

이중 임계값 분할 방법을 선택한 후의 관련 파라미터 설명은 다음과 같습니다.

파라미터 설명

임계값 1, 임계값 2

파라미터 설명:

임계값 1 ＜ 임계값 2 이면, 두 임계값 사이에 있는 픽셀은 255로 설정되고 다른 픽셀은 0으로 설정됩니다.

임계값 1 ＞ 임계값 2 이면, 임계값 구간 밖의 픽셀은 255로 설정되고 다른 픽셀은 0으로 설정됩니다.

임계값 1 = 임계값 2 이면, 임계값 위치의 픽셀은 255로 설정되고 다른 픽셀은 0으로 설정됩니다.

동적 임계값 분할

동적 임계값 분할 방법을 선택한 후의 관련 파라미터 설명은 다음과 같습니다.

파라미터 설명

임계값 분할 유형

파라미터 설명: 이미지 이진화를 구현하는 규칙을 결정하는 데 사용됩니다.

값 목록:

  • 밝은 영역: P ≥ P' + offset 이면 P를 255로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

  • 어두운 영역: P ≤ P' - offset 이면 P를 255로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

  • 범위 내: P' - offset ≤ P ≤ P' + offset 이면 P를 255로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

  • 범위 외: P < P' - offset 또는 P > P' + offset 이면 P를 255로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

필터 유형

파라미터 설명: 이미지 필터링 방법을 선택하는 데 사용됩니다.

값 목록:

  • 평균 필터: 이미지의 각 픽셀을 이웃 영역 픽셀의 평균값으로 대체하여 필터링함으로써, 이미지 평활화와 랜덤 노이즈 감소 효과를 얻습니다.

  • 가우시안 필터: 이미지의 일부 노이즈를 효과적으로 제거하면서 가장자리와 세부를 최대한 보존할 수 있어, 이미지 평활화, 노이즈 제거 및 가장자리 검출 전처리에 자주 사용됩니다.

  • 중값 필터: 이미지의 각 픽셀을 이웃 영역 픽셀의 중간값으로 대체하여 필터링하며, 특히 랜덤한 흑백 점으로 나타나는 소금후추 노이즈를 효과적으로 줄일 수 있습니다.

픽셀값 오프셋

파라미터 설명: 필터링 시 픽셀값에 추가 또는 감산할 상수를 지정하여 이진화 결과를 조정합니다.

커널 크기

파라미터 설명: 이미지 필터링 시 윈도우의 변 길이를 나타내며, 단위는 픽셀(px)입니다. 윈도우 중심에는 항상 중심 픽셀이 있어야 하므로 이 값은 홀수로 설정하십시오. 짝수를 설정하면 1이 더해집니다.

전역 고정 임계값 분할

전역 고정 임계값 분할 방법을 선택한 후의 관련 파라미터 설명은 다음과 같습니다.

파라미터 설명

이미지 채널 유형

파라미터 설명: 임계값 분할 시 스텝이 어떤 이미지 채널을 기준으로 계산할지 나타냅니다.

값 목록: 회색조 이미지, 색조 채널, 채도 채널, 명도/밝기 채널

임계값(0~255)

파라미터 설명: 고정 임계값을 수동 설정하여, 임계 조건을 만족하는 픽셀을 분할합니다.

임계값 분할 유형

파라미터 설명: 이미지 이진화를 구현하는 규칙을 결정하는 데 사용됩니다.

값 목록:

  • 이진화: 픽셀 회색값이 설정 임계값보다 크면 해당 픽셀 회색값을 255로, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

  • 역이진화: 픽셀 회색값이 설정 임계값보다 크면 해당 픽셀 회색값을 0으로, 그렇지 않으면 255로 설정합니다.

  • 절단 임계값: 픽셀 회색값이 설정 임계값보다 크면 해당 픽셀 회색값을 임계값으로 절단하고, 그렇지 않으면 원래 회색값을 유지합니다.

  • 0으로 설정 임계값: 픽셀 회색값이 설정 임계값보다 크면 원래 회색값을 유지하고, 그렇지 않으면 해당 픽셀 회색값을 0으로 설정합니다.

  • 역 0으로 설정 임계값: 픽셀 회색값이 설정 임계값보다 크면 해당 픽셀 회색값을 0으로 설정하고, 그렇지 않으면 원래 회색값을 유지합니다.

  • Otsu 방법: Otsu 알고리즘으로 전역 임계값을 자동 계산합니다.

  • 삼각형 방법: 삼각형 알고리즘으로 전역 임계값을 자동 계산합니다.

출력 설명

출력 항목 설명

처리된 이미지

이진화 처리 후의 이미지.

파라미터 조정 사례

사례 1: 배경이 깨끗하고 목표와 배경의 대비가 높은 경우

  • 시나리오: 검출 장면에서 목표 물체와 배경의 회색값 차이가 뚜렷하고, 조명 조건이 안정적인 경우. 예를 들어 흰색 배경 위의 검은색 물체 위치를 검출하는 경우.

  • 권장 방법: 전역 고정 임계값 분할 방법을 우선 선택하고, 고정 임계값을 수동 설정하여 목표와 배경을 빠르고 효과적으로 분리합니다.

  • 조정 아이디어:

    1. 먼저 이미지의 회색 히스토그램을 관찰하여 목표와 배경의 회색값 범위를 확인합니다.

    2. 두 회색값 범위의 중간값을 초기 임계값으로 선택합니다(예: 목표 범위가 0-80, 배경 범위가 150-255이면 초기 임계값을 115로 설정 가능).

    3. 과정 중 임계값을 조정하며 분할 효과를 점진적으로 최적화합니다.

    4. 목표가 불완전하게 분할되면 임계값을 낮추고, 배경 노이즈가 너무 많으면 임계값을 높입니다.

    5. 필요에 따라 "이진화" 또는 "역이진화"를 선택해 전경과 배경의 색상을 조정합니다.

사례 2: 조명이 불균일하고 배경에 그라데이션이 있는 경우

  • 시나리오: 자연광 환경이나 그림자가 있는 장면에서 이미지 각 영역의 밝기 차이가 커서, 전역 임계값을 사용하면 과소분할 또는 과다분할 문제가 생기기 쉬운 경우.

  • 권장 방법: 전역 적응 임계값 분할 방법을 선택합니다. 시스템이 픽셀 이웃을 기반으로 동적으로 임계값을 계산하므로 조명 변화에 적응할 수 있습니다.

  • 조정 아이디어:

    1. "커널 크기" 초기값을 21픽셀로 설정하고 분할 효과를 관찰합니다.

    2. 목표 윤곽이 흐리거나 경계 검출이 불명확하면 커널 크기를 키워(예: 31 또는 41) 더 큰 이웃을 사용해 임계값 계산을 안정화합니다.

    3. 목표 세부가 손실되면 커널 크기를 줄여(예: 11 또는 15) 임계값이 더 민감하게 반응하도록 합니다.

    4. "상수" 파라미터를 조정합니다. 상수를 키우면 이미지 전체가 더 어두워지고(전경 증가), 줄이면 이미지가 더 밝아집니다(배경 증가).

    5. 이미지 채널(회색조, 색조, 채도 등)에 따라 적절한 채널을 선택하여 최적의 분할 효과를 얻습니다.

사례 3: 이미지에 노이즈가 있어 소금후추 노이즈를 제거해야 하는 경우

  • 시나리오: 저품질 카메라 또는 열악한 환경에서 취득한 이미지에 랜덤한 흑백 점(소금후추 노이즈)이 포함되어 있어, 직접 이진화하면 노이즈가 그대로 남는 경우.

  • 권장 방법: 동적 임계값 분할 방법을 사용하고 중값 필터를 결합하면 소금후추 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있습니다.

  • 조정 아이디어:

    1. "동적 임계값 분할" 방법을 선택합니다.

    2. 필터 유형으로 "중값 필터"를 선택합니다. 중값 필터는 특히 소금후추 노이즈 제거에 적합합니다.

    3. "커널 크기"를 5 또는 7(홀수)로 설정하여 필터 윈도우 크기를 정의합니다.

    4. 목표 특징에 따라 "임계값 분할 유형"을 선택합니다.

      • 더 밝은 목표를 검출하려면 "밝은 영역"을 선택합니다.

      • 더 어두운 목표를 검출하려면 "어두운 영역"을 선택합니다.

      • 특정 범위 내 픽셀을 검출하려면 "범위 내"를 선택합니다.

      • 특정 범위 밖 픽셀을 검출하려면 "범위 외"를 선택합니다.

    5. "픽셀값 오프셋"(offset)을 조정하여 분할의 느슨함을 제어합니다. 오프셋 값을 키우면 더 많은 픽셀이 포함되고, 줄이면 더 엄격해집니다.

    6. 효과를 관찰하면서 커널 크기와 오프셋 값을 점진적으로 미세 조정합니다.

사례 4: 특정 밝기 범위의 값을 추출해야 하는 경우

  • 시나리오: 목표 물체의 회색값이 특정 범위에 집중되어 있어, 예를 들어 반도체 칩 표면의 특정 밝기 영역 검출처럼 해당 범위의 픽셀을 정밀하게 추출해야 하는 경우.

  • 권장 방법: 이중 임계값 분할 방법을 사용하여 두 개의 임계값 경계로 픽셀 범위를 정밀하게 제어합니다.

  • 조정 아이디어:

    1. 목표 영역의 회색값 범위를 관찰합니다. 예를 들어 목표 픽셀 회색값이 100-180이라고 가정합니다.

    2. 임계값 1을 범위 하한, 임계값 2를 범위 상한으로 설정합니다(예: 임계값 1 = 100, 임계값 2 = 180).

    3. 그러면 두 임계값 사이의 픽셀은 255로, 다른 픽셀은 0으로 추출됩니다.

    4. 반대로 범위 밖 픽셀을 추출해야 한다면 임계값 1과 임계값 2를 조정하여 임계값 1 > 임계값 2 가 되도록 설정합니다.

    5. 분할 효과에 따라 두 임계값의 경계를 점진적으로 조정하여 정밀한 회색값 범위 선별을 구현합니다.

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