5장. 영상 향상과 학습용 전처리

용어 짚고 가기

영상 향상(image enhancement)사진을 사람이 보기 좋게, 또는 컴퓨터가 읽기 좋게 고치는 일입니다. enhance 는 "더 좋게 하다"라는 뜻입니다.
밝기 조정(brightness adjustment)모든 칸에 같은 값을 더하거나 빼서 사진 전체를 밝게 또는 어둡게 하는 일입니다.
대비 조정(contrast adjustment)밝은 곳과 어두운 곳의 차이를 넓히거나 좁히는 일입니다. 칸의 값에 같은 수를 곱해서 합니다.
넘침(overflow)담을 수 있는 범위를 넘은 값이 엉뚱한 값으로 바뀌는 일입니다. uint8 에서 256 은 0 으로 돌아갑니다. overflow 는 "넘쳐흐르다"라는 뜻입니다.
포화 연산(saturation arithmetic)계산 결과가 범위를 넘으면 끝 값(0 이나 255)에서 멈추게 하는 계산입니다. 1장에서 cv2.add 로 맛보았습니다. saturate 는 "가득 채우다"라는 뜻입니다.
cv2.convertScaleAbs칸마다 곱하고 더한 뒤 절댓값을 내어 0~255 로 맞추는 함수입니다. convert(바꾸다), scale(크기를 늘이다), abs(absolute, 절댓값)를 붙인 이름입니다.
alpha 와 beta대비 조정 식 g = alpha × f + beta 에서 곱하는 수(alpha)와 더하는 수(beta)입니다. 그리스 글자 α, β 의 이름입니다.
정규화(normalization)값의 범위를 정해 둔 범위로 맞추는 일입니다. 이 장에서는 가장 어두운 값을 0, 가장 밝은 값을 255 로 늘입니다. normal 은 "표준의"라는 뜻입니다.
NORM_MINMAXcv2.normalize 에서 가장 작은 값(min, minimum)과 가장 큰 값(max, maximum)을 정한 범위의 양 끝에 맞추라는 방식입니다.
감마 보정(gamma correction)밝기를 0~1 로 바꾼 뒤 거듭제곱해서, 어두운 쪽이나 밝은 쪽을 더 많이 바꾸는 일입니다. 그리스 글자 γ(감마)를 거듭제곱의 지수로 써서 붙은 이름입니다.
거듭제곱(power)같은 수를 여러 번 곱하는 일입니다. 0.5제곱은 제곱근과 같습니다.
조회표(LUT, Look-Up Table)입력 0~255 마다 바꿀 값을 미리 적어 둔 256칸짜리 표입니다. look up 은 "찾아보다"라는 뜻입니다.
cv2.LUT조회표를 보고 그림의 모든 칸을 한 번에 바꾸는 함수입니다.
누적 도수(cumulative frequency)어떤 밝기까지의 칸 수를 모두 더한 값입니다. cumulative 는 "쌓이는"이라는 뜻입니다.
히스토그램 평활화(histogram equalization)누적 도수의 비율로 밝기를 다시 매겨 막대를 0~255 에 고르게 펴는 일입니다. 4장 용어 절에서 미리 보았습니다.
cv2.equalizeHist흑백 그림 하나를 평활화하는 함수입니다. equalize histogram(히스토그램 고르게 하기)을 줄인 이름입니다.
밝기 채널(luminance channel)색공간에서 밝기만 담은 채널입니다. YCrCb 의 Y, HSV 의 V 가 그렇습니다. luminance 는 "빛나는 정도"라는 뜻입니다.
CLAHEContrast Limited Adaptive Histogram Equalization 의 머리글자로, 대비를 제한하며(contrast limited), 자리마다 알맞게(adaptive) 하는 히스토그램 평활화입니다. 사진을 바둑판 칸으로 나눠 칸마다 평활화합니다.
clipLimitCLAHE 에서 너무 높은 막대를 깎는 높이입니다. clip 은 "잘라 내다", limit 는 "한도"라는 뜻입니다.
tileGridSizeCLAHE 에서 사진을 몇 칸의 바둑판으로 나눌지입니다. tile 은 "타일 한 장", grid 는 "격자"라는 뜻입니다.
역광(backlight)찍는 물건 뒤에서 빛이 비치는 상태입니다. 배경은 밝게, 앞의 물건은 어둡게 찍힙니다.
전처리(preprocessing)AI 모델에 넣기 전에 사진을 다듬는 일입니다. pre 는 "미리", processing 은 "처리"라는 뜻입니다.
학습 데이터(training data)AI 모델이 보고 배우는 사진 묶음입니다. 모델을 실제로 쓸 때 들어오는 사진과 구분합니다.