영상 분할의 기초, 군집화부터 에지 검출까지

영상 분할의 기초, 군집화부터 에지 검출까지

목차

1. 들어가기
2. 본론
3. 맺음말

1) 들어가기

디지털 영상 처리에서 영상 분할(Image Segmentation)은 물체나 배경 등으로 영상을 나누는 핵심 단계입니다. 예를 들어, 자율주행에서 도로와 장애물을 구분하거나, 의료영상에서 장기를 추출하는 작업 모두 영상 분할이죠. 이번 글에서는 영상 분할의 기본 개념과 대표적인 기법들을 살펴봅니다.

2) 본론

가. 영상 분할의 기초 개념

영상의 픽셀(화소)들은 밝기, 색상, 질감 등 특정한 특징을 공유합니다. 분할은 비슷한 특징을 가진 화소들을 모아 하나의 영역으로 묶는 과정입니다. 예컨대 밝기가 비슷하면 하나의 영역으로 볼 수 있죠.

나. 입력 공간 vs. 특징 공간 군집화

• 입력 공간 군집화: 실제 이미지에서 인접 화소들의 연결성과 동질성 고려
• 특징 공간 군집화: 히스토그램, 색상 공간 등 화소 특징을 기준으로 묶음

히스토그램 임계값을 이용한 분할, 영역 성장/분할/합병 같은 방법들이 대표적입니다.

다. 명암도 기반 분할

• 단일 임계값 또는 이중 임계값으로 밝기 구간을 나누는 방법
• 가변 임계값: 이미지가 지역마다 평균 밝기 다른 경우, 부분 영역별로 다른 임계값 적용
• 반복 임계값: 초깃값에서 시작해 점차 최적 임계값을 찾아가는 방식

라. 불연속성(에지) 기반 분할

에지(Edge)는 화소 값이 급격히 변하는 지점입니다. 에지를 추출해 경계를 파악하면 물체 테두리를 분할하는 방법이 됩니다. 예를 들어 캐니(Canny), 소벨(Sobel) 같은 에지 검출 필터가 널리 쓰입니다.

내용 정리 표

기법특징예시

영역 성장	씨앗 픽셀부터 주변 유사 픽셀 확장	의료 영상에서 장기 추출
영역 분할/합병	영역을 4분할 후 유사 영역 합치는 방식	쿼드 트리 구조
히스토그램 임계값	전체 밝기 분포 사용해 구분	단일/이중/가변 임계값
에지 검출	밝기 급변 지점 파악	Sobel, Canny 필터

3) 맺음말

영상 분할은 사람이 이미지를 보는 것처럼, 중요한 영역을 구분해내는 과정입니다. 기초적인 임계값 분할부터 고급 에지 검출, 머신러닝 기반 군집화까지 방법은 다양하지요. 결국 영상 분할이 얼마나 정확하냐에 따라 물체 인식이나 분석 결과가 크게 달라지므로, 영상 처리의 핵심 중 하나라고 할 수 있습니다.