1 Introduction
1.1 What is Digital Image Processing?
1.2 The Origins of Digital Image Processing
1.3 Examples of Fields that Use Digital Image Processing
1.4 Fundamental Steps in Digital Image Processing
1.5 Components of an Image Processing
스터디 내용 도서:
앞에서 살펴본 디지털 영상 처리의 사례들은 대체로 사람이 결과를 보고 해석하는 상황을 전제로 했다. 그런데 디지털 영상 처리의 응용은 거기서 멈추지 않는다. 본 장 서두에서 언급한 것처럼 또 하나의 큰 축은 기계 인지와 관련된 문제 해결이다. 여기서는 사람이 보기 좋은 영상을 만드는 것보다, 컴퓨터가 처리하기 좋은 형태로 정보를 뽑아내는 것이 목적이 된다. 중요한 점은 이때 쓰이는 정보가 인간이 직관적으로 장면을 해석할 때 사용하는 시각적 특징과 닮지 않은 경우가 많다는 것이다. 기계 인지에서는 통계적 모멘트, 푸리에 변환 계수, 다차원 거리 척도처럼 숫자적 표현으로 변환된 특징들이 핵심 역할을 한다.
정리하면 이 절은 디지털 영상 처리가 단지 영상을 예쁘게 만드는 기술이 아니라, 다양한 물리적 대역과 센서에서 만들어진 데이터를 처리해 의미 있는 정보를 추출하고, 때로는 기계가 자동으로 판단까지 하게 만드는 기반 기술이라는 점을 보여준다. 그리고 그 폭이 얼마나 넓은지 설명하기 위해 전자기 스펙트럼 전체를 따라가며 대표 응용들을 소개한다.
이 절의 핵심 관점은 두 가지다
첫째, 사람 중심 처리에서 기계 중심 처리로 응용이 확장된다
둘째, 영상은 가시광 사진에만 국한되지 않고 전자기 스펙트럼 전반과 다양한 센서 데이터를 포함한다
전자기 스펙트럼 관점에서 보는 영상화
전자기 스펙트럼을 광자 1개당 에너지 기준으로 나열하면 감마선에서 전파까지 이어지는 연속적인 대역을 얻는다. 여기서 대역을 음영으로 표현하는 이유는 대역 간 경계가 칼처럼 끊어져 있는 게 아니라, 실제로는 한 대역에서 다른 대역으로 부드럽게 전이하기 때문이다. 이 관점은 왜 영상 처리가 특정 분야의 전용 기술이 아니라 여러 분야를 관통하는 공통 도구가 되는지 이해하게 해준다. 영상화 가능한 에너지원이 다양할수록 영상 데이터의 종류도 달라지고, 그에 맞춘 처리 기법과 목적도 달라지기 때문이다.
전자기 스펙트럼 기반 분류가 중요한 이유
같은 대상이라도 어떤 대역으로 촬영하느냐에 따라 관측되는 정보가 달라진다
결국 영상 처리는 센서와 대역의 선택까지 포함하는 문제로 확장된다
-> 대역별 영상화 방식과 대표 응용
| 대역 | 주요 에너지원 | 대표 응용 |
| 감마선 | 방사성 붕괴 | 핵의학, PET, 천문 관측 |
| X선 | 전자 충돌 | 의료 진단, CT, 산업 검사 |
| 자외선 | 고에너지 광자 | 형광 현미경, 생물학 |
| 가시광 | 가시광선 | 현미경, 산업 검사, 법 집행 |
| 적외선 | 열 복사 | 원격탐사, 기상, 야간 관측 |
| 마이크로파 | 마이크로파 펄스 | 레이더, 지형 탐사 |
| 전파 | RF 신호 | MRI, 천문학 |
| 음향 | 음파 | 초음파, 지질 탐사 |
| 전자 | 전자 빔 | 전자 현미경 |
| 합성 | 수학적 모델 | 프랙탈, 3D 모델링 |
감마선 영상화
감마선 영상화의 대표 응용은 핵의학과 천문 관측이다. 핵의학에서는 환자에게 붕괴 과정에서 감마선을 방출하는 방사성 동위원소를 주입하고, 방출되는 감마선을 검출기로 수집해 영상을 만든다. 전신 골 스캔처럼 뼈의 병변을 찾는 데 쓰이는 영상이 대표적이다. 이 방식의 핵심은 신체 내부에서 스스로 나오는 방사선을 관측한다는 점이다. 즉 외부에서 에너지를 쏘아 보내고 통과시키는 방식이 아니라, 생체 내부에서 생성되는 신호를 영상으로 구성한다.
같은 핵영상 영역에서 PET는 더 중요한 사례다. PET는 원리가 단층촬영과 연결되지만, 외부 X선 대신 양전자를 방출하는 동위원소를 체내에 투여한다. 양전자가 전자와 만나면 소멸하면서 두 개의 감마선이 나오고, 이 감마선을 검출해 단층 영상을 만든다. 이렇게 얻는 것은 단일 장면이 아니라 연속된 단면들의 집합이며, 결국 환자를 3차원으로 재현하는 시퀀스를 구성한다. 그래서 PET는 종양처럼 대사 활동이 높은 영역을 강조해 보여주는 데 특히 강점을 가진다.
천문학에서는 대상 자체가 방출하는 자연 방사선을 이용해 감마선 영상을 얻을 수 있다. 백조자리 고리처럼 강하게 빛나는 천체는 감마선 대역에서 전혀 다른 형태와 구조를 보여준다. 산업적으로는 원자로 부품 같은 곳에서 누출되거나 집중된 방사선 영역을 시각화하는 데도 활용된다. 이 경우 영상은 단순한 그림이 아니라 안전과 직결되는 측정 결과에 가까워진다.
감마선 영상화의 포인트
핵의학에서는 체내 방출 신호로 영상을 구성한다
PET는 소멸 과정에서 나오는 감마선을 이용해 단층 영상을 만든다
천문 및 원자력 분야에서는 대상이 방출하는 감마선을 직접 관측한다
(좌) 감마선 영상화
(a) 골 스캔 (b) PET 영상 (c) 백조자리 고리(Cygnus Loop) (d) 원자로 밸브에서 방출되는 감마선(밝은 영역)
(우) X-RAY 영상화
(a) 흉부 X선 (b) 대동맥 혈관조영영상 (c) 두부 CT (d) 회로 기판 (e) 백조자리 고리(Cygnus Loop)
X선 영상화
-> 디지털 X선 영상 획득 방식
| 필름 디지타이즈 | 기존 X선 필름을 스캔해 디지털화 |
| 직접 검출 | X선을 바로 디지털 센서로 변환 |
X선은 영상화에 사용된 가장 오래된 전자기 방사선원 중 하나로, 의료 진단에서 가장 대중적으로 알려져 있다. X선 영상이 만들어지는 기본 원리는 X선 튜브에서 시작한다. 음극을 가열하면 전자가 방출되고, 이 전자들이 양극으로 고속 이동해 원자핵에 충돌할 때 X선이 발생한다. 이때 X선의 투과력은 전압과 전류로 제어된다. 의료에서 흔히 보는 흉부 X선은 환자를 X선 소스와 필름 또는 검출기 사이에 두고, 인체를 통과하면서 흡수량이 달라져 생기는 강도 차이를 기록한 결과다. 뼈가 하얗게 보이고 폐가 상대적으로 어둡게 보이는 것도 이 흡수 특성 차이 때문이다.
디지털 방사선 촬영에서는 두 가지 방식이 핵심이다. 하나는 기존의 필름 영상을 디지타이즈해 디지털로 변환하는 방식이고, 다른 하나는 환자를 통과한 X선을 직접 장치에 받게 해서 X선을 빛으로 바꾼 뒤 그 빛을 디지털로 읽어들이는 방식이다. 둘 다 결과적으로는 동일한 목표를 가진다. X선의 정보를 픽셀 데이터로 만들어 컴퓨터 처리가 가능하게 만드는 것이다.
X선 영상화에서 혈관조영술은 디지털 영상 처리의 필요성이 특히 크게 드러나는 예다. 카테터를 혈관에 넣고, 관찰 부위로 유도한 다음, X선 조영제를 주입해 혈관을 또렷하게 보이게 한다. 여기서 중요한 기술 중 하나가 영상 감산이다. 조영제 주입 전후 영상을 비교해 배경을 제거하고 혈관 구조만 강조하는 방식인데, 전형적인 의미의 영상 처리 기법이 임상 영상의 해석 가능성을 직접 끌어올린 사례로 볼 수 있다.
또 하나의 핵심은 CAT, 즉 CT다. CT는 검출기 링과 X선 소스를 회전시키며 다양한 각도에서 데이터를 모으고, 알고리즘으로 단면 영상을 재구성한다. 한 장의 CT는 단면 한 장이지만, 여러 장을 쌓으면 신체 내부를 3차원으로 표현할 수 있다. 여기서 영상 처리는 단순한 보정이 아니라, 물리적으로 직접 볼 수 없는 내부 구조를 계산으로 구성하는 단계까지 포함한다.
산업 분야에서는 X선이 검사 도구로 쓰인다. 회로 기판 내부의 결함, 누락 부품, 단선 등을 확인하는 데 X선 영상이 사용되고, 더 높은 에너지 X선과 CT 방식이 결합되면 플라스틱 조립체나 대형 로켓 모터 같은 것의 내부 검사도 가능해진다. 천문학에서는 같은 대상이라도 대역을 바꿔 관측하면 완전히 다른 정보를 얻는다는 점을 보여주기 위해 백조자리 고리를 X선 대역으로 촬영한 사례가 자주 언급된다.
X선 영상화의 포인트
X선은 투과와 흡수 차이를 이용해 내부 구조를 시각화한다
디지털 방사선 촬영은 필름 디지타이즈 또는 직접 검출 방식으로 구현된다
혈관조영술은 감산 기법 같은 영상 처리가 해석력을 높이는 대표 사례다
CT는 다각도 측정 데이터를 알고리즘으로 단면 영상으로 재구성한다
자외선 대역에서의 영상화
-> 형광 현미경의 핵심 요소
| 여기광 | 전자를 들뜨게 함 |
| 형광 방출 | 관측 대상 신호 |
| 필터 | 여기광 제거, 방출광 선택 |
자외선 영상화는 산업과 과학 전반에서 응용 범위가 넓지만, 이 절에서는 특히 형광 현미경을 중심으로 설명한다. 자외선 자체는 눈에 보이지 않지만, 자외선 광자가 형광 물질의 전자와 상호작용하면 전자가 높은 에너지 준위로 들뜨고, 다시 안정 상태로 내려오면서 가시광 영역의 빛을 방출한다. 이 방출광을 관측하면 자외선이 직접 보이지 않아도 결과적으로 형광 이미지를 얻을 수 있다.
형광 현미경에서 핵심 과제는 준비된 시료에 여기광을 조사하고, 훨씬 약한 형광 방출광만을 분리해 검출기로 보내는 것이다. 여기광이 너무 강하기 때문에 분리가 잘 되지 않으면 영상이 흐려지고 대비가 떨어진다. 그래서 배경을 최대한 어둡게 만들고, 방출광만 남기는 것이 장비의 효율을 좌우한다. 이런 방식은 자연적으로 형광을 내는 물질을 관측하는 경우에도 유용하고, 형광 물질로 시료를 염색하거나 처리해 특정 구조를 강조하는 경우에도 매우 강력하다.
예시로 정상 옥수수와 스머트에 감염된 옥수수의 형광 영상은 질병 감염이 영상에서 어떻게 구분되는지 보여준다. 여기서 중요한 건 형광 영상이 단지 예쁜 사진이 아니라, 생물학적 상태의 차이를 시각적으로 분리하는 도구라는 점이다. 같은 맥락에서 백조자리 고리를 자외선 대역에서 촬영한 영상은 천체가 자외선 영역에서 어떤 에너지 분포와 구조를 갖는지 보여주는 데이터가 된다.
자외선 영상화의 포인트
자외선은 직접 보이지 않지만 형광 방출광을 통해 간접적으로 영상화한다
형광 현미경의 핵심은 여기광과 방출광의 분리다
생물학적 상태나 구조 차이를 대비로 분리하는 데 강하다
가시광 및 적외선 대역에서의 영상화
-> 다중 스펙트럼 영상의 장점
| 정보 분리 | 서로 다른 물리 특성 강조 |
| 환경 분석 | 식생, 수분, 오염 평가 |
| 시계열 분석 | 변화 추적 가능 |
가시광 대역은 인간에게 가장 익숙한 영역이기 때문에 응용 범위가 압도적으로 넓다. 동시에 적외선은 가시광과 함께 쓰일 때 정보량이 크게 늘어나기 때문에, 이 절에서는 두 대역을 함께 묶어 다룬다. 광학 현미경 영상은 약물 결정, 소재 표면, 미세 구조 등 다양한 대상을 관찰할 수 있고, 영상 처리의 관점에서는 향상, 측정, 분할, 결함 탐지 같은 작업이 모두 자연스럽게 연결된다.
원격탐사는 가시광과 적외선의 결합이 가진 힘을 가장 직관적으로 보여준다. LANDSAT 같은 위성은 여러 테마 대역을 통해 지표를 촬영하며, 각 대역은 수분, 식생, 광물, 열 특성 등 서로 다른 정보를 강조한다. 워싱턴 D.C. 지역을 대역별로 촬영한 예를 보면, 같은 도시라도 대역에 따라 강, 식생, 건물의 대비와 표현이 달라진다. 즉 하나의 대상이 아니라 여러 관측 채널의 조합으로 환경을 해석하는 방식이 가능해진다.
기상 관측에서도 다중 스펙트럼 영상은 결정적이다. 허리케인 카트리나 같은 폭풍의 눈 구조가 위성 영상에서 뚜렷하게 보이는 것도 가시광과 적외선 센서의 조합 덕분이다. 또한 Nighttime Lights 데이터셋처럼 야간의 인공 조명과 근적외 방출원을 관측하면, 인간 정착지 분포를 전 지구적으로 파악할 수 있다. 이런 영상은 단순한 시각 자료가 아니라 사회적 활동의 밀도, 에너지 사용 패턴 같은 지표로 확장될 수 있는 데이터다.
산업 자동 검사에서는 가시광 영상 처리가 매우 직접적으로 가치로 이어진다. 회로 기판에서 누락된 부품을 찾거나, 포장된 알약에서 결함을 탐지하거나, 병의 충전 높이를 판정하고, 플라스틱 부품 내부의 공기 방울 같은 이상을 검출하는 일은 모두 영상 처리를 통해 자동화될 수 있다. 인공수정체 검사처럼 구조화 조명을 이용해 변형을 강조하는 사례는 조명 설계와 영상 처리의 결합이 어떻게 검사 성능을 끌어올리는지 보여준다. 여기서는 결함을 눈으로 확인하는 것이 아니라, 결함을 안정적으로 검출할 수 있는 영상 조건을 만들고 알고리즘으로 판정하는 것이 핵심이다.
법 집행과 보안 분야에서도 가시광 영상 처리는 대표적이다. 지문 영상은 향상과 특징 추출을 통해 데이터베이스 검색에 쓰이고, 지폐의 경우는 자동 계수뿐 아니라 일련번호 인식 같은 문자 인식 문제가 연결된다. 번호판 인식은 전형적인 파이프라인 예시인데, 먼저 번호판이 있을 법한 영역을 검출하고, 그 영역의 문자를 분리한 뒤 인식 결과를 출력하는 단계로 이어진다. 여기서 영상 처리의 역할은 문자를 읽는 단계 자체뿐 아니라, 읽을 수 있는 상태로 영상을 만들어주는 전 단계 전체에 걸쳐 있다.
가시광 및 적외선 영상화의 포인트
현미경 영상은 향상과 측정 같은 기본 처리의 출발점이 된다
원격탐사는 다중 스펙트럼 대역으로 서로 다른 환경 정보를 강조한다
야간 조명 영상은 정착지 분포와 같은 사회적 지표로 확장될 수 있다
산업 검사는 결함을 자동으로 탐지하는 것이 목표이며 조명과 처리의 결합이 중요하다
지문과 번호판 인식은 향상, 검출, 분할, 인식이 이어지는 대표 파이프라인이다
마이크로파 대역에서의 영상화
마이크로파 영상화의 핵심 응용은 레이더다. 레이더의 가장 중요한 장점은 날씨와 조명 조건에 크게 좌우되지 않는다는 점이다. 구름이 껴도 관측할 수 있고, 밤에도 관측할 수 있으며, 특정 조건에서는 식생이나 얼음, 마른 모래를 어느 정도 투과해 지표 정보를 얻을 수 있다. 그래서 접근이 어려운 지역을 탐사해야 하는 상황에서는 레이더가 사실상 유일한 방법이 되기도 한다.
레이더는 플래시 카메라처럼 자체적으로 마이크로파 펄스를 쏘아 지표를 비추고, 되돌아오는 반사 신호만으로 영상을 구성한다. 카메라가 렌즈로 빛을 모으는 것과 달리, 레이더는 안테나와 디지털 처리로 반사 강도를 기록하고 그 결과를 영상으로 만든다. 이때 레이더 영상에서 보이는 것은 반사되어 돌아온 에너지이므로, 표면의 물질 특성이나 거칠기, 구조에 따라 표현이 달라진다. 티베트 산악 지대를 촬영한 우주 레이더 영상에서 구름 없이 선명한 지형 디테일이 나오는 것도 바로 이런 특성 때문이다.
마이크로파 영상화의 포인트
기상과 조명에 덜 민감해 언제든 관측 가능하다
자체 조명으로 반사 신호만 기록해 영상을 만든다
지형 탐사나 접근 불가능 지역 관측에서 강점이 크다
전파 대역에서의 영상화
전파 대역 영상화는 의학과 천문학에서 중심적이다. 의학에서는 MRI가 대표적이다. MRI는 강한 자기장 안에 환자를 두고 전파를 짧은 펄스로 통과시킨다. 그러면 조직에서 응답 신호가 나오고, 컴퓨터는 그 신호의 발생 위치와 강도를 계산해 신체 단면 영상을 만든다. MRI는 원하는 평면에서 영상을 만들 수 있다는 점도 큰 장점이다. 무릎이나 척추 같은 구조를 다양한 각도로 관찰할 수 있고, 방사선 노출이 없다는 점도 중요한 특성이다.
천문학에서는 같은 대상이라도 감마선, X선, 가시광, 적외선, 전파 등 대역이 바뀌면 전혀 다른 모습이 나타난다. 게 성운 펄서를 여러 대역으로 촬영한 이미지는 이 사실을 가장 상징적으로 보여준다. 결국 어떤 대역은 뜨거운 가스와 고에너지 현상을 강조하고, 어떤 대역은 먼지나 차가운 구조를 드러내며, 전파는 또 다른 물리 과정의 흔적을 보여준다. 영상 처리는 이런 서로 다른 관측 결과들을 다루고 비교 가능하게 만드는 공통 언어 역할을 한다.
전파 대역 영상화의 포인트
MRI는 전파 응답 신호를 계산해 단면 영상을 구성한다
천문학에서는 대역별 관측이 서로 다른 물리 현상을 드러낸다
같은 대상의 다대역 영상은 완전히 다른 정보를 제공한다
기타 영상화 방식
-> 비전자기적 영상화 방식
| 방식 | 핵심 신호 | 대표 응용 |
| 음향 | 음파 | 초음파, 지질 탐사 |
| 전자 | 전자 빔 | 전자 현미경 |
| 합성 | 수학 모델 | 프랙탈, 3D 모델 |
전자기 스펙트럼 기반 영상화가 지배적이지만, 실제 응용에서는 그 밖의 방식도 매우 중요하다. 이 절에서 다루는 대표는 음향 영상, 전자 현미경, 컴퓨터 생성 영상이다.
먼저 음향 기반 영상화는 지질 탐사, 산업, 의학에서 핵심적이다. 지질 탐사에서는 낮은 주파수의 음파를 지반에 전달하고, 되돌아오는 반사파의 세기와 속도를 분석해 지하 구조를 추정한다. 육상에서는 트럭과 강철 판을 이용해 지면에 진동을 주고, 해양에서는 두 개의 에어 건을 번갈아 발사해 음향 에너지를 만들어낸다. 돌아오는 신호는 하이드로폰으로 수집되고, 선박의 이동이 횡방향 스캔을 제공하면서 3차원 지하 구조 지도가 만들어진다. 단면 영상에서 탄화수소 트랩이 밝은 점으로 나타나는 이유는 그 영역의 밀도 변화가 주변보다 크기 때문이다. 해석가는 이런 밝은 점을 단서로 석유나 가스를 찾지만, 위쪽에 단층이 존재하면 신호가 왜곡되어 재구성이 어려워지는 문제가 생긴다. 여기서 영상 처리는 단순 향상 문제가 아니라, 물리적 신호가 복잡하게 얽힌 환경에서 구조를 복원하는 문제로 바뀐다.
초음파는 의학에서 가장 잘 알려져 있다. 고주파 음파 펄스를 인체에 보내고, 조직 경계에서 반사되어 돌아오는 에코를 받아 거리를 계산해 단면 영상을 만든다. 조직 내 음속과 에코의 귀환 시간을 이용해 경계의 위치를 계산하고, 에코의 강도를 픽셀 밝기로 표현한다. 실제로는 초당 수백만 번의 송수신이 이루어지고, 프로브를 움직이며 다양한 시야를 얻는다. 즉 초음파 영상은 물리 신호의 시간 정보를 공간 정보로 변환한 결과이며, 여기서도 영상 처리의 역할은 잡음과 아티팩트를 다루고 의미 있는 구조를 안정적으로 보이게 만드는 데 있다.
전자 현미경은 빛 대신 전자 빔을 사용한다. 전자 흐름을 가속하고 집속해 얇고 단색의 빔을 만들고, 시료에 조사했을 때 일어나는 상호작용을 검출해 영상을 구성한다. TEM은 전자 빔이 시료를 통과해 형광 스크린에 투영되는 방식으로 슬라이드 프로젝터에 비유할 수 있고, SEM은 빔을 래스터 방식으로 주사하며 각 위치에서의 상호작용을 점으로 기록해 전체 영상을 만든다. SEM은 두꺼운 시료에 적합하고, TEM은 매우 얇은 시료가 필요하다. 전자 현미경이 광학 현미경보다 훨씬 높은 배율을 얻을 수 있다는 점은, 영상 처리의 대상이 어디까지 확장되는지를 상징적으로 보여준다.
마지막으로 컴퓨터 생성 영상은 물리적 대상이 아니라 수학적 규칙과 모델링으로부터 만들어진다. 프랙탈은 간단한 규칙을 반복 적용해 복잡한 패턴을 만들어내는 대표적인 예다. 타일링처럼 분할을 반복하고 채움 규칙을 적용하는 방식은 단순하지만, 규칙이 복잡해질수록 매우 다양한 형태가 나온다. 더 구조화된 생성 방식은 3차원 모델링이다. 3차원으로 객체를 만들면, 그 부피를 평면에 투영해 어떤 관점에서도 영상을 생성할 수 있다. 이는 의료 교육, 범죄 수사 시뮬레이션, 특수 효과처럼 현실을 재현하거나 이해시키는 응용으로 연결된다. 이 지점은 영상 처리와 컴퓨터 그래픽스가 만나는 중요한 교차점이기도 하다.
기타 영상화 방식의 포인트
지질 탐사는 음향 반사파를 분석해 지하 구조를 영상으로 재구성한다
초음파는 에코의 시간 정보를 거리로 바꿔 단면 영상을 만든다
전자 현미경은 전자 빔과 시료 상호작용을 영상으로 변환한다
컴퓨터 생성 영상은 규칙 기반 프랙탈이나 3차원 모델링으로 만든다
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