이미지 출력 되는 방식과 종류

이미지는 기본적으로 구성 및/또는 색상을 통해 고정된 대상과 유사한 사진 또는 기타 2차원 이미지를 포함하여 시각적 감각을 나타내는 인공물입니다. 디지털 신호 처리의 맥락에서 이미지 데이터는 색상의 저주파, 고진폭(HRD) 스펙트럼입니다. HRD에는 대비가 없습니다. 즉, 장면의 모든 개체가 원래 밝기로 표시됩니다. HRD 이미지는 텍스처 맵이라고 하는 다른 유형의 이미지와 함께 가장 자주 사용됩니다.

이미지는 사람의 실수에 매우 취약하므로 신중하게 제어해야 합니다. 이미지 정의는 상황에 따라 흑백 또는 컬러로 만들 수 있습니다. 이미지 처리 프로세스의 출력은 이미지 파일, 벡터 이미지 또는 비트맵일 수 있습니다. 일부 이미지 형식은 다른 것보다 특정 컴퓨터 브랜드와 더 잘 호환됩니다. 대형 그래픽의 일반적인 형식은 많은 제조업체에서 사용하는 JPEG(Joint Management Format)입니다.

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최신 이미징 하드웨어에는 디지털 이미지를 지정된 모양과 치수로 변환하는 강력한 소프트웨어가 포함되어 있습니다. 이 변환 프로세스를 이미지 처리라고 합니다. 최신 디지털 이미지 처리 기술은 특히 최종 출력이 웹 디스플레이에 사용되는 경우 우수한 이미지 품질을 제공할 수 있습니다. 이러한 이미지는 디지털 사이니지를 위한 다른 이미지와 함께 사용할 수도 있습니다.

이미지 처리 방식

이미지 처리는 디지털 이미지를 특정 사양에 맞게 만드는 데 사용됩니다. 일반적으로 이 출력은 이미지의 압축된 표현인 비트맵 형식입니다. 그러나 어떤 경우에는 데이터의 사진 표현을 제공하기 위해 이미지 처리가 이미지 재생과 결합됩니다. 이를 이미지 확대라고 합니다. 예를 들어, 현미경이 장착된 카메라로 찍은 자동차의 이미지나 스틸 프레임 사진은 이미지 처리 기술을 사용하여 컴퓨터 이미지로 변환됩니다.

이미지 편집은 데이터에서 이미지를 수정, 수정 또는 생성하는 방법입니다. 데이터 자체를 변경하지 않고 이미지를 변경하거나 개선하는 데 사용됩니다. 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 일부 이미지 처리 방법은 개인용 컴퓨터에 로드한 다음 사용자의 데스크탑에서 조작할 수 있는 이미지 편집 응용 프로그램을 사용합니다. 다른 것들은 데이터의 범위를 캡처한 다음 사용자의 컴퓨터 화면에서 수정되고 재구성되도록 설계되었습니다.

이미지 품질의 영향

이미지 품질은 여러 요인에 따라 달라집니다. 카메라 사용, 주제, 조명 및 소프트웨어와 같은 요소는 모두 이미지 품질에 영향을 미칩니다. 따라서 이미지 처리 기술은 이미지의 요구 사항에 따라 이미지 품질을 높이거나 낮출 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 이미지 처리 기술은 다음과 같습니다.

사진 이미지의 경우 이미지 처리를 사용하여 적목 현상 제거, 원치 않는 고스팅 및 노이즈 제거, 색상 향상 및 이미지 자르기와 같은 필요한 수정 및 향상을 적용할 수 있습니다. 일부 이미지 처리 응용 프로그램은 곡선 조정, 적목 감소, 화이트 밸런스 조정, 확대/축소 및 패닝을 적용할 수 있습니다. 의료 영상의 경우 찢어지거나 변형된 조직을 복구하고, 워터마크를 제거하고, 깨진 픽셀을 복구하고, 노출 정보로 이미지 처리를 수행할 수 있습니다.

컴퓨터 그래픽의 경우 이미지는 먼저 시각적 데이터의 기하학적 정보와 합성됩니다. 그런 다음 텍스트 및 기타 이미지의 효과로 합성됩니다. 마지막으로 최종 구성이 완료된 이미지가 출력됩니다. 합성 기술의 몇 가지 예에는 이미지 필터링 및 이미지 흐림이 포함됩니다. 합성에 사용되는 다른 일반적인 방법에는 이미지 압축 및 크기 조정이 있습니다.

이미지 처리 기술의 발전과정

디지털 객체 인식(DOM)이나 기계 학습과 같은 비전통적인 방법을 사용하는 이미지 처리 기술이 있습니다. 디지털 물체 인식(Droid)은 고급 디지털 카메라를 사용하여 이미지를 촬영한 다음 고급 알고리즘을 사용하여 특징을 분석하여 고품질 이미지를 생성하는 이미지 처리의 한 형태입니다. 결과 이미지는 이미지 편집 및 사진 수정에 도움이 되는 데 사용됩니다. 또 다른 인기 있는 비전통적인 이미지 처리 방법은 인공 지능을 사용하여 기능이 풍부한 이미지를 빠르게 식별하는 기계 학습입니다.

특별한 훈련이 필요하지 않은 이미지 처리 기술이 있습니다. 이러한 기술은 이미지 처리의 기본 과정을 이수한 개인이 수행할 수 있습니다. 그러나 일부 이미지 처리 작업에는 많은 경험과 훈련이 필요합니다. 이러한 작업의 예로는 색상 보정, 얼굴 모양 보정, 어수선한 이미지 정리 및 기타 유사한 작업이 있습니다. 이미지 처리 회사는 이러한 이미지 처리 기술에 대한 교육을 제공합니다.

이미지 처리 회사는 기업과 개인이 목표를 실현하도록 도울 수 있습니다. 일부 이미지 처리 작업은 일부 이미지 처리 기술을 활용하여 가정이나 사무실에서도 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 개인은 일련의 사진을 찍은 다음 사진 처리 서비스를 사용하여 사진을 편집하여 적목 현상을 제거하고, 사진을 동일한 크기로 자르고, 밝기 및 대비 수준을 조정하고, 추가 정보를 제거할 수 있습니다. 태그 또는 기타 그래픽과 같은 사진에서. 전문 이미지 처리 회사는 개인이 디지털 카메라를 사용하여 촬영했거나 컴퓨터를 사용하여 편집한 사진을 수정하도록 도울 수도 있습니다.