Vision Theory [0] : 컴퓨터 비젼이란?

Computer Vision

 

컴퓨터 비전은 디지털 이미지나 비디오에서 정보를 추출하고 해석하여 컴퓨터가 시각적 인식을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 급속도로 발전하고 있는 인공지능(AI)과도 밀접하게 연관되어 있으며 이미지 분류, 객체 인식, 얼굴 인식, 행동 인식, 의료 영상 분석 등의 분야에서 광범위하게 활용된다. 컴퓨터 비전 기술은 이미지 처리, 패턴 인식, 머신 러닝 등을 포함하여, 데이터에서 의미 있는 인사이트를 얻는 것을 목표로 한다.

 

컴퓨터 비젼은 카메라 데이터를 다룰 때와 3D 개발에서 매우 중요하다. 컴퓨터 비전 기술은 카메라를 통해 수집된 2D 이미지 데이터를 3D 정보로 변환하는 데 핵심적인 역할을 하는데, 예를 들어 스테레오 비전이나 깊이 카메라를 이용하여 물체의 거리와 위치를 측정하고 이를 통해 현실 세계의 3D 모델을 생성할 수 있다. 이러한 과정은 AR/VR, 게임 개발, 로봇 비전 등에서 필수적이며 3D 환경에서의 객체 추적 및 인식, 공간 맵핑, 그리고 상호작용을 구현하는 데 필요한 기술들을 익히면 개발자는 현실 세계와 가상 세계를 효과적으로 연결할 수 있으며 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.

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컴퓨터 비젼의 활용

 

CV in AR

 

가상 현실(VR)과 증강 현실(AR) 분야에서 컴퓨터 비전과 영상처리는 사용자 경험을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 한다. 컴퓨터 비전은 주로 이미지와 비디오 데이터를 분석하여 환경을 인식하고, 사용자와 콘텐츠 간의 실시간 상호작용을 가능하게 한다. 예를 들어, 증강 현실 애플리케이션에서는 사용자의 얼굴이나 신체의 위치, 움직임을 인식하기 위해 2D/3D 객체 감지 기술을 사용한다. 이러한 기술은 머신러닝 알고리즘, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks)을 통해 학습된 모델을 활용하여 특정 피처(예: 얼굴 윤곽, 손의 형태)를 효과적으로 추출하고 인식한다. 이렇게 수집된 데이터는 AR 시스템에서 가상 객체와 실제 환경을 원활하게 결합하는 데 사용된다.

 

또한, VR에서는 사용자의 움직임을 실시간으로 추적하여 가상의 세계에서 적절한 반응을 생성하는 데 컴퓨터 비전 기술이 활용된다. 예를 들어, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 통해 사용자의 위치를 추적하고, 환경 맵을 생성하여 가상 객체가 사용자 주위에 정확하게 배치되도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 VR 환경 내에서 보다 몰입감 있는 경험을 할 수 있다.

 

영상처리는 이러한 기술이 보다 매끄럽고 자연스럽게 동작하도록 지원하는 과정에서 필수적이네 예를 들어, 필터링 기술을 통해 사용자의 얼굴을 선명하게 하고, 조명 보정 기법을 사용하여 실제 환경과 가상 객체 간의 조명이 일치하도록 조정합니다. 이러한 기술은 물체의 그림자, 반사, 투명도 등을 자연스럽게 표현하는 데 기여하며, 사용자에게 더욱 현실감 있는 시각적 경험을 제공한다. AR에서 실제 환경에 가상의 요소를 통합할 때도 영상처리는 중요하다. 환경 인식을 통해 바닥의 질감이나 색상에 맞춰 가상 객체의 그림자를 조절하여 더 자연스럽게 어우러지게 한다. 이러한 과정은 영상처리 기술을 통해 이루어지며 포토메트릭 분석이나 깊이 인식을 활용하여 실제 환경과 가상 요소의 경계를 모호하게 만드는 데 사용된다. 이처럼, 컴퓨터 비전과 영상처리는 VR 및 AR의 몰입감을 높이고, 사용자 경험을 극대화하는 데 필수적인 요소이다.

CV in Medical

컴퓨터 비젼과 영상처리는 X-ray, MRI, CT 스캔과 같은 의료 영상은 현대 의학에서 진단과 치료 계획 수립에도 필수적인 도구이다.  첫 번째 단계로, 의료 영상의 잡음 제거가 있다. 의료 영상은 다양한 원인으로 인해 잡음이 발생할 수 있으며, 이러한 잡음은 진단에 악영향을 미칠 수 있다. X-ray 이미지는 방사선 노출이나 촬영 조건에 따라 노이즈가 많아질 수 있는데, 이를 해결하기 위해 다양한 필터링 기법이 사용된다. 예를 들어, 가우시안 필터, 미디언 필터와 같은 공간 도메인 필터가 적용되어 노이즈를 효과적으로 제거하며, 이 과정은 이미지의 경계와 세부 정보를 유지하면서도 전체적인 품질을 향상시킨다. 해상도 향상도 중요한 요소이다. 저해상도의 이미지는 세부 사항을 놓칠 위험이 크기 때문에 슈퍼 레졸루션 기법이 사용된다. 이 기법은 여러 저해상도 이미지를 합성하여 고해상도 이미지를 생성하는 방법으로 주로 딥러닝 기반의 알고리즘이 활용된다. 이러한 기술을 통해 의사는 미세한 병변이나 이상 징후를 더욱 쉽게 관찰할 수 있다.

 

컴퓨터 비전 알고리즘은 또한 자동으로 질병의 징후를 감지하는 데 큰 역할을 합니다. 예를 들어 딥러닝 모델을 활용한 이미지 분류 기술을 통해 CT 스캔에서 암 세포나 종양의 징후를 자동으로 탐지할 수 있는데 이러한 알고리즘은 수많은 의료 이미지를 학습하여 특정 패턴이나 구조를 인식하도록 훈련된다. 결과적으로, 이러한 자동 감지 시스템은 의사의 진단을 보조하고, 더 빠르고 정확한 의학적 판단을 가능하게 한다. 특히 암 세포 탐지와 같은 미세한 조직 분석에서는 컴퓨터 비전의 정밀함이 빛을 발한다. 일반적으로 인간의 눈으로는 쉽게 인지할 수 없는 세포의 미세한 변화나 비정상적인 패턴을 컴퓨터 비전 기술이 감지해낼 수 있다. 이는 의사들이 보다 정확한 진단을 내리도록 도와주며 조기 발견을 통한 치료의 기회를 높인다. 마지막으로, 손상된 의료 영상을 복원하거나 강화하는 과정에서도 영상처리 기술이 사용된다. 예를 들어, MRI 스캔에서 발생할 수 있는 아티팩트를 제거하기 위한 알고리즘이나, 색상 보정 및 대비 조정 기술이 활용되는데 이러한 영상 처리 기법들은 최종적으로 진단의 정확성을 높이고 의료 서비스의 질을 개선하는 데 기여한다.

 

이 카테고리에서는 컴퓨터 비전이 여러 장의 이미지나 동영상 프레임을 활용해 각 프레임 간의 카메라 움직임을 계산하고 특징점을 추적하여 3차원 구조를 복원하는 방식을 통해 2D 이미지로부터 3차원으로 재구성하는 과정을 다룰 것이다.