Image Gradient

오늘은 Image Processing 방법론 중 Edge Detection에 기반이 되는 Image Gradient에 대해 알아보겠습니다.

 

 

<INDEX>

1. Image Pixel

2. Gradient Vector

3. Magnitude

4. Angle

5. 결론

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1. Image Pixel

이미지 픽셀은 이미지의 가장 최소 단위라고 생각하시면 됩니다. 예를들어 1024 by 1024 이미지가 있는데 픽셀로 생각해보면 1024개의 가로 픽셀과 1024개의 세로 픽셀로 구성된 이미지입니다. 아래 그림은 pixel을 block으로 하나하나 쌓아 직관적으로 확인할 수 있도록 표현한 이미지입니다.

2. Gradient Vector

그럼, Gradient Vector란 무엇일까요? 하나의 픽셀 지점에서 인접한 픽셀 value의 차분한 [x, y]값입니다.

Finally, Gradient Vector [gx, gy] = [120, 31]

이렇게 구해진 Gradient Vector를 가지고 이 벡터의 크기와 방향을 계산하여 어느 방향으로 얼만큼 변화가 가장 큰지 알 수 있습니다. 이때 벡터의 크기(Magnitude)와 방향(Angle)

 

3. Magnitude

벡터의 크기(Magnitude)은 유클리디언 Distance로 구해집니다.

4. Angle

벡터의 방향(Angle)은 arctan(gx/gy)

 

5. 결론

이렇게 픽셀마다 Gradinet Vector를 구하면, 픽셀의 가장 큰 변화량과 방향을 알 수 있습니다. 최종적으로 Edge Detection은 Gradient Vector의 방향과 수직하는 방향으로 구해집니다.