[영상처리] openCV2 이진화 트랙바, 모폴로지 - 침식 팽창 열림 닫힘 연산

Binarization, 이진화

threshold 값을 정한 후, 한쪽은 0으로 다른 한쪽은 1 또는 255로 바꾸는 작업

이진화 트랙바 설정

void binaryzationTrackbar(int, void*)

{

    out2 = out1.clone();

    for (int y = 0; y < out2.size().height; y++)

    {

        for (int x = 0; x < out2.size().width; x++)

        {

            if (out2.at<uchar>(y, x) >= value)

                out2.at<uchar>(y, x) = 255;

            else

                out2.at<uchar>(y, x) = 0;

        }

    }

    imshow("edgeBinarization", out2);

}

Morphology, 모폴로지

영상 내 각 밝은 영역이나 어두운 영역을 축소, 확대하는 기법

이진화 기법을 사용했을 때 결과 영상에서 흰색 영역이나 검은색 영역이 원하는 의도보다 넓거나 좁게 얻어졌을 경우에 사용한다.

모폴로지의 종류는 아래와 같다.

1 대상 영역이 좁아지는 침식 연산     

2 대상 영역이 넓어지는 팽창 연산     

3 대상 영역에서 세부 영역이 제거되는 열림 연산     

4 빈틈이 채워지는 닫힘 연산

( 대상 영역 = 이진 영상의 흰색, 흑백 영상의 밝은 영역 )

Erosion, 침식

침식은 입력한 이진 영상의 각 픽셀에 마스크를 놓았을 때,마스크가 255값을 가지는 모든 픽셀 위치에 대하여 입력 영상도 255 값을 가져야만 결과값이 255가 되는 연산이다.

만약 대상 위치에서 한 픽셀이라도 0값을 가지면 결과값은 0이 되기 때문에 전체적으로 255값을 가지는 영역이 줄어드는 결과가 나타난다.

에지 검출 -> 이진화 -> 침식연산 3x3 사각형 구조의 필터를 사용해보자.

void erode(Mat src, Mat& dst)

{

    dst = src.clone();

    for (int y = 1; y < src.size().height - 1; y++)

    {

        for (int x = 1; x < src.size().width - 1; x++)

        {

            if (src.at<uchar>(y, x) != 0)

            {

// 주변 픽셀 중 하나라도 0인 경우, dst 픽셀을 0 으로 한다. 

                if (src.at<uchar>(y - 1, x - 1) == 0 || src.at<uchar>(y - 1, x) == 0 || src.at<uchar>(y - 1, x + 1) == 0 ||

                    src.at<uchar>(y, x - 1) == 0 || src.at<uchar>(y, x + 1) == 0 || src.at<uchar>(y + 1, x - 1) == 0 || src.at<uchar>(y + 1, x) == 0 || src.at<uchar>(y+1, x+1) == 0)

                    dst.at<uchar>(y, x) = 0;

            }

        }

    }

}

Dilation, 팽창

팽창 연산은 침식 연산과 반대로 마스크의 유효 영역에 있는 픽셀들을 모두 밝게 만드는 역할을 한다

에지 검출 -> 이진화 -> 팽창 연산 3x3 사각형 구조의 필터를 사용해보자.

void dilate(Mat src, Mat& dst)

{

    dst = src.clone();

    for (int y = 1; y < src.size().height - 1; y++)

    {

        for (int x = 1; x < src.size().width - 1; x++)

        {

            if (src.at<uchar>(y, x) != 255)

            {

// 주변 픽셀 중 하나라도 255라면, dst 픽셀을 255 로 만든다.

                if (src.at<uchar>(y - 1, x - 1) == 255 || src.at<uchar>(y - 1, x) == 255 || src.at<uchar>(y - 1, x + 1) == 255 ||

                    src.at<uchar>(y, x - 1) == 255 || src.at<uchar>(y, x + 1) == 255 || src.at<uchar>(y + 1, x - 1) == 255 || src.at<uchar>(y + 1, x) == 255 || src.at<uchar>(y + 1, x + 1) == 255)

                    dst.at<uchar>(y, x) = 255;

            }

        }

    }

}

이진 영상의 열림과 닫힘 연산

열림과 닫힘 연산은 침식과 팽창을 결합한 형태로 구현할 수 있다.

열림 연산은 밝은 영역에 나타난 작은 노이즈들을 제거하는데 사용한다.먼저 침식 연산을 수행하여 밝은 영역을 전체적으로 축소한 다음 팽창 연산을 뒤이어 수행하여 전체적인 넓이를 원래대로 복구한다.

닫힘 연산은 밝은 영역에 생긴 미세한 틈을 메우는 역할을 한다.먼저 팽창 연산을 수행하여 밝은 영역을 넓히고 틈새를 메꾼다 그 후에 다시 침식 연산을 수행한다. 

모폴로지 기법을 응용한 객체의 외곽선 검출

원본 영상에서 침식 연산을 수행한 결과 영상을 빼기 연산을 수행해보자.  다음 수식에서 원본 영상 = A, 침식 연산을 수행한 결과 영상 = B 이다.

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• 2020.12.07 수정 (2018 겨울에 제작한 동아리 세미나 자료를 기반으로)