화상 처리 에서 의 컬러 | Vision Campus 
 화상 처리 에서 컬러 의 역할 은 무엇 인가요 ? 
 거의 모든 사람 들 이 컬러 의 개념 과 개인 적 인 경험 을 연계 해 생각 합니다 . 우리 의 눈 이 수백만 개 의 색조 를 구분 할 수 있 다는 점 은 진화 의 과정 에서 커다란 장점 으로 작용 했 습니다 . 무엇 보다 우리 가 갖 고 있 는 컬러 시각 덕분 에 우리 는 식품 을 유해 하 거나 상한 것 들 과 구분 할 수 있 습니다 . 이것 이 사람 의 눈 이 최종 적 인 이해 를 하 게 될 많 은 화상 처리 애플리케이션 이 컬러 재현 을 사람 의 눈 에 특별히 최적 화 되 도록 설계 하 는 이유 입니다 . 
 컬러 란 ? 인체 관점 에서 볼 때 컬러 에 대한 인상 은 380 nm 와 780 nm 사이 의 파장 을 가진 전자기파 로 인해 발생 합니다 . 이 범위 를 벗어난 파장 은 사람 의 눈 에 는 보이 지 않 지만 특수 한 기술 을 사용 한 장비 에 는 감지 됩니다 . 우리 의 눈 은 세 가지 서로 다른 색 감도 를 가진 수용체 를 통해 우리 에게 보이 는 범위 를 인식 합니다 . 우리 의 뇌 는 이 신호 를 처리 해 컬러 에 대한 인상 으로 전달 합니다 . 
 컬러 를 활용 하 는 안과 ( 망막 이미지 ) 
 모노크롬 이미지 로 충분 한 경우 도 자주 있 습니다 . 
 컬러 카메라 를 사용 해 컬러 정보 를 만드 는 일 은 결코 사소 한 일 이 아닙니다 : 가장 단순 한 형태 의 일반 적 인 컬러 카메라 는 소위 Bayer 패턴 에서 픽셀 의 컬러 값 을 계산 하 는 데 2 x 2 픽셀 의 정보 를 필요 로 합니다 ( 2 x 2 디 베이어링 ) . 
 이것 은 보간법 이 기 때문 에 2 x 2 매트릭스 의 결과 는 상대 적 으로 좋 지 않 습니다 . 3 x 3 이상 의 매트릭스 가 더 자주 사용 됩니다 . 모노크롬 카메라 는 픽셀 에 대한 정보 를 훨씬 선형 적 인 방식 으로 , 즉 픽셀 어레이 로부터 1 : 1 로 받아들입니다 . 하지만 사람 의 눈 은 만능 입니다 . 컬러 인식 능력 이 항상 필요 한 것 은 아닙니다 . 인식 된 물체 의 밝기 값 으로 제공 된 정보 만 으로 도 충분 한 경우 가 많 습니다 . 이 는 화상 처리 와 매우 유사 합니다 . 많 은 경우 에 컬러 카메라 를 사용 한 컬러 묘사 는 불 필요 하 며 애플리케이션 요구 사항 을 꼼꼼히 분석 한 뒤 에 이 와 관련 된 기술 적 어려움 은 피할 수 있 습니다 . 많 은 애플리케이션 의 화상 처리 과정 에서 컬러 정보 를 완전히 배제 할 수 있 습니다 . 한편 , 유색 조명 이나 컬러 필터 그리고 모노크롬 카메라 를 사용 해 선택 적 컬러 정보 를 만들 수 있 습니다 . 예 를 들 어 적색 물체 에 적색 조명 을 사용 하 면 녹색 부분 은 검 게 보 입니다 . 
 컬러 라는 주제 의 중요 성 은 점점 더 커 지 고 있 습니다 . 
 그럼에도 컬러 카메라 에 대한 수요 는 계속 증가 하 고 있 습니다 . 이렇게 많 은 관심 은 이미지 를 더 이상 컴퓨터 기반 분석 용 으로 만 사용 하 지 않 고 오히려 사람 의 눈 으로 감상 하 기 에 좋 은 수준 의 품질 이 어야 하 는 새로운 애플리케이션 들 의 등장 으로 설명 할 수 있 습니다 . 아울러 , 이미지 의 추가 적 인 컬러 정보 는 화상 처리 및 분석 에서 점점 더 광범위 하 고 다양 한 가능 성 을 열 어 줍니다 . 
 컬러 카메라 에서 의 애플리케이션 분야 
 산업 용 컬러 화상 처리 의 예 로 인쇄 검사 분야 를 들 수 있 습니다 . 첨단 기술 덕분 에 인쇄물 검사 가 이제 자동 화 된 공정 이 되 었 습니다 . 정교 한 카메라 기반 검사 시스템 이 라벨 및 포장 등 을 검사 합니다 . 구매 욕구 를 자극 하 기 위해 식품 이 소비자 에게 “ 아삭아삭 ” 하 고 “ 신선 ” 해 보여야 하 는 식품 포장 검사 와 같 은 경우 에 연색 제어 는 특히 중요 한 작업 입니다 . 
 컬러 확인 을 위한 검사 시스템 은 최적 화 및 표준 화 된 컬러 표현 에 의지 하 는데 이 는 이것 만 이 다양 한 장치 및 시스템 에서 동일 한 컬러 데이터 가 전달 되 었 을 때 동일 한 결과 를 만들 어 내 도록 할 수 있 는 유일 한 방법 이 기 때문 입니다 . “ 고객 ” 은 그리고 모든 사물 의 평가 기준 은 사람 입니다 . 예 를 들 어 인쇄업 계 에서 모니터 를 통해 최종 인쇄 될 이미지 관리 를 수행 하 는 것 은 언제나 사람 의 눈 입니다 . 우리 의 시각 기관 은 아주 작 은 차이 에 도 민감 하 기 때문 에 모니터 의 연색 은 실수 를 피할 수 있 도록 가능 한 한 사실 적 이 어야 합니다 . 이 는 높 은 색 정밀도 가 중요 한 많 은 잠재 적 애플리케이션 들 중 하나 에 지나 지 않 습니다 . 
 컬러 는 중요 한 정보 매체 이 며 다양 한 애플리케이션 에서 화상 처리 중 의 검사 작업 을 다루 는 데 사용 할 수 있 습니다 . 하지만 사람 의 뇌 는 컬러 이미지 를 처리 하 는 능력 이 엄청난 데 이 는 우리 가 컬러 이미지 의 화상 처리 를 올바로 수행 하 는 일 이 얼마나 어려운지 과소평가 하 는 경우 가 자주 있 음 을 의미 합니다 . 다행히 도 많 은 애플리케이션 들 은 모노크롬 카메라 만 필요 로 합니다 . 실제로 컬러 카메라 가 필요 한 다른 경우 들 을 위해 많 은 컬러 카메라 에 는 프로세서 의 부하 를 너무 높이 지 않 으면서 컬러 이미지 를 다루 는 데 도움 이 되 는 유용 한 기능 들 이 내장 되 어 있 습니다 .