이미지 전처리

ROI는 이미지 전처리 영역을 제한하는 데 사용됩니다. ROI를 설정하지 않으면 스텝은 전체 이미지를 처리합니다.

편집기 열기 버튼을 클릭하여 실행할 전처리 방법을 선택하고 추가합니다(최대 10개). 다양한 작업 요구에 맞춰 유연하게 조합할 수 있습니다.

현재 지원되는 전처리 방법은 다음과 같습니다.

대비 향상의 CLAHE.

전체적인 대비 부족만 존재하는 경우 히스토그램 평활화 또는 선형 변환을 시도할 수 있습니다.

조명이 고르지 않은 경우 일반적으로 CLAHE를 우선 사용하는 것이 좋습니다.

이미지에 눈에 띄는 하이라이트 또는 반사 영역이 동시에 존재한다면, 초기 단계에서 향상 강도를 너무 크게 설정하지 않도록 주의해야 합니다. 그렇지 않으면 노이즈와 반사가 함께 증폭될 수 있습니다.

감마 보정.

동시에 대비도 조정해야 한다면 선형 변환과 함께 사용할 수 있습니다.

감마 보정은 주로 밝기 분포가 이상적인 상태가 아닐 때 사용하는 방법이며, 노이즈 억제에는 적합하지 않습니다.

주요 문제가 노이즈라면 일반적으로 먼저 노이즈 제거를 수행한 뒤 밝기를 조정하는 것이 좋습니다.

중앙값 필터.

이 방법은 일반적으로 고립된 잡점을 억제하는 효과가 좋습니다.

가우시안 필터 또는 평균값 필터를 사용한 후에도 이런 잡점이 여전히 두드러진다면, 중앙값 필터로 바꿔볼 수 있습니다.

가우시안 필터.

가우시안 필터는 일반적으로 노이즈 억제와 에지 정보 보존 사이에서 좋은 균형을 제공합니다.

후속 단계에서 Canny 에지 검출을 사용해야 한다면, 먼저 가벼운 가우시안 필터를 적용하면 안정성 향상에 도움이 되는 경우가 많습니다.

평균값 필터.

평균값 필터는 구현이 간단하지만, 일반적으로 에지를 더 강하게 평활화합니다.

측정 또는 위치 결정 정밀도가 높은 시나리오에서는 일반적으로 가우시안 필터나 중앙값 필터의 효과를 우선 비교하는 것이 좋습니다.

열기 연산.

열기 연산은 일반적으로 작은 돌기와 국부 잡점을 제거하는 데 더 적합합니다.

대상 자체가 가는 구조라면 커널 크기가 너무 커서 유효 구조를 약화시키지 않도록 주의하세요.

닫기 연산.

닫기 연산은 일반적으로 작은 구멍을 메우고 부분적으로 끊어진 에지를 연결하는 데 더 적합합니다.

구멍 자체가 유효 특징이라면 닫기 연산은 신중하게 사용해야 합니다.

팽창.

팽창은 대상 영역을 확장합니다.

후속 단계에서 치수 측정을 수행해야 한다면, 이 작업이 대상 에지를 바깥쪽으로 확장시켜 측정 결과에 영향을 주지 않는지 확인해야 합니다.

침식.

침식은 대상 영역을 수축시킵니다.

대상 자체가 가늘거나 대상 간 간격이 작을 경우 침식이 너무 강하면 대상이 끊어질 수 있습니다.

그레이스케일 반전.

이 방법은 어두운 대상을 밝은 대상으로 바꾸거나 전경과 배경의 그레이스케일 관계를 조정하는 데 적합합니다.

후속 스텝이 기본적으로 밝은 대상을 전경으로 간주한다면, 그레이스케일 반전은 임곗값을 반복 조정하는 것보다 더 직접적인 방법인 경우가 많습니다.

에지 추출의 Sobel 에지 검출.

Sobel 에지 검출은 계산 속도가 빠르지만 일반적으로 노이즈에 더 민감합니다.

이미지 안정성이 낮다면 먼저 가벼운 노이즈 제거를 수행하는 것이 좋습니다.

에지 추출의 Canny 에지 검출.

Canny 에지 검출은 일반적으로 Sobel 에지 검출보다 더 안정적이지만, 파라미터 조정 비용이 더 높고 계산 속도도 상대적으로 느립니다.

에지 결과가 불연속적이라면 먼저 노이즈 제거를 수행한 뒤 약한 에지 임곗값을 단계적으로 조정해 보세요.

에지 추출의 에지 드로잉 검출.

이 방법은 에지 연속성 요구가 높은 시나리오에 더 적합합니다.

시나리오가 에지의 연속성보다 처리 속도를 더 중시한다면, 일반적으로 Sobel 또는 Canny 에지 검출 방법의 효과를 우선 비교하는 것이 좋습니다.