영상재배열(Resampling)

1. 영상 재배열 방법

영상을 변환하기 위해서는 직적투영 방법과 역투영 방법이 이용된다. 직접투영 방법은 기하보정에 적용되는 방법으로 지상좌표를 알고 있는 지물의 영상좌표를 관측하여 입력영상소로부터 출력영상소의 위치를 결정하는 방법이다. 

역투영 방법은 지상기준점의 좌표에 의해 출력영상의 위치가 이미 결정되어 있으므로 입력영상에서 관측된 좌표로 출력 영상소값을 구하기 위한 입력 영상소의 위치를 결정하는데 사용한다.

 

2. 영상 보간법

기하보정에서는 보정 후 출력지도좌표계상에서 정사각형 격자를 설정하고 그 격자점에 대응하는 영상자료를 구한다. 그러나 이 영상지도좌표계의 격자점에 대응하는 입력영상의 좌표는 보통 정수값으로 되지 않기 때문에 구하고자 하는 점의 픽셀값을 입력영상의 주변 픽셀값으로부터 내삽(interporation)으로 구해야 한다. 

 

 

1) Nearest neighbor interpolation (최근린 내삽법)

Nearest neighbor interpolation (최근린 내삽법)은 디지털 이미지 처리에서 가장 간단하면서도 가장 빠른 내삽법 중 하나입니다. 이 방법은 픽셀 그리드의 각 지점에서 가장 가까운 픽셀 값을 사용하여 새로운 픽셀 값을 결정한다.

장점:

① 화소값의 변화가 없어 처리속도가 빠르다. 
② 최근린 내삽법은 매우 간단하며 계산 비용이 낮기 때문에 빠른 속도로 실행된다.
③ 이 방법은 픽셀의 좌표를 정수로 반올림하여 가장 가까운 픽셀의 값을 가져오는 방식으로 구현이 쉽다.

 

단점:

① 위치오차가 최대 1/2 화소가 발생 할 수 있다.
② 이미지의 경계 부근에서 이미지가 블러링되거나 계단 현상이 발생할 수 있다.
③ 이미지의 픽셀 값이 불균일하거나 변화가 급격한 경우 특히 뚜렷하게 나타난다.

2) Bilinear interpolation (양선형 내삽법)

Bilinear interpolation (양선형 내삽법)은 2차원 이미지에서 픽셀 값의 부드러운 변화를 생성하기 위해 사용되는 이미지 처리 기술이다. 이 기술은 가장 인접한 4개의 픽셀 값으로 새로운 픽셀 값을 계산하는 방식으로 동작한다.

장점:

① 계산이 빠르며, 구현하기 쉽다.
② 선형보간법보다 더 정확한 결과를 생성한다.
③ 이미지 크기 변경, 회전, 이동 등에 적용 가능성이 높다.
④ 계산이 간단하며, 메모리 사용량이 적어서 이식성이 좋다.

 

단점:

① 높은 수준의 부드러운 이미지 효과를 생성할 수 없다.
② 이미지가 극적으로 축소되는 경우 이미지의 세부 정보를 잃을 수 있다.
③ 양선형 내삽법은 이미지 가장자리에서 정확한 결과를 보장할 수 없다.

 

 

3) Cubic convolution interpolation (삼차 회선법)

Cubic convolution 삼차 회선법은 먼저 이웃한 픽셀들 간의 거리와 방향에 따라 가중치를 부여한다. 그리고 이 가중치를 이용하여 누락된 픽셀을 추정한다. 보간점 주위 16점의 화소값을 이용하여 구하고자 하는 화소값을 3차회선함수를 이용하여 보간한다.

장점: 

① 고해상도 이미지에 적용할 때, 보간 결과가 매우 부드러워서 시각적으로 자연스러움을 제공한다.
② 기존의 보간 기법들에 비해 오차가 적으며, 이미지나 영상 처리에서 높은 정확도를 보장한다.
③ 적은 계산량으로도 높은 정확도를 달성할 수 있다.

 

단점:

① Cubic convolution 삼차 회선법은 계산량이 적긴 하지만, 여전히 다른 보간 기법들보다 느릴 수 있다.
② 매개변수 선택에 따라 보간 결과에 차이가 발생할 수 있다. 특히, 픽셀 간 거리나 방향 등에 대한 가중치 계산 방법에 따라 결과가 달라질 수 있다.
③ 경계 처리 방법을 선택하지 않으면, 이미지의 가장자리 부분에서 예측이 어려울 수 있다.