사진을 분석하기 위해서 Image J를 이용해서 에지 검출하기(Edge Detection)

 

 

1. 에지(Edge)의 의미

 

사진에 있어서 에지(Edge) 검출을 하고는 합니다.

에지는 어떤한 것이든 사진내에서 밝기나 색상이 급격하게 변하는 구간을 의미합니다.

보통은 물체의 물리적인 경계선이나 윤곽선일 경우입니다.

 

물체의 경계선에서 색이 확 변합니다.

 

대부분의 이미지 분석은 먼저 특이점을 기준으로 진행을 하는데 이 에지가 가장 많이 사용됩니다.

아래사진은 에지를 이해하기 위해 경계면을 확대시킨 사진입니다.

경계가 넘어가는 지점에서 크게 어두운 한픽셀의 선이 발생하는 것이 알 수 있습니다.

에지 검출 알고리즘은 이런 지점을 특이점으로 추적하도록 만들어져 있습니다.

 

경계면을 확대하기

 

 

 

 

2. Image J에서 사용하는 에지 검출 방법

 

에지를 파악하기 위해서는 주변 픽셀과의 변화량을 알아야 하니 미분연산을 많이 사용하게 됩니다.

Image J에서는 Sobel 에지 검출 알고리즘을 사용하는 엣지 검출 방법을 지원합니다.

이 방법은 자신을 중심으로 인접한 3 x 3의 픽셀을 변화량, 그러니까 기울기(Gradient)를 구합니다.

자신 주변의 픽셀값에 아래와 같이 수평과 수직 방향으로 각각 행렬을 적용합니다.

 

수평(x) 방향 변화량의 정의

 

수직(y) 방향 변화량의 정의

 

이렇게 적용하여 수평, 수직 방향의 변화량에 아래와 같은 연산을 통해서 최종 변화량을 계산합니다.

이게 Sobel 변화량이며 이 변화량 G > 임계치(threshold)이면 에지로 간주하는 방식을 사용합니다.

 

최종 변화량

 

다만 Image J에서는 별도로 임계값을 변화시킬 수가 없고 유동적으로 조절하는 알고리즘을 사용합니다.

만일 사용자가 에지 추출 민감도를 조정하고 싶으면 별도로 이미지를 흐리거나 선명하게 편집해서 사용해야 합니다.

 

 

 

3. Image J의 에지 검출 방법

 

Image J에서 이지를 검출하는 기본방법은 아주 간단합니다.

여러 이미지가 열려 있는 경우라면 추출할 이미지를 선택하고, [Process] - [Find Edges] 를 클릭하면 됩니다.

바로 내부 알고리즘을 통해서 에지를 찾고 이진화된 이미지를 보여줍니다.

 

Find Edge 사용하기

 

Image J의 에지 검출은 그 자체로도 사용하기도 합니다.

하지만 공식적인 알고리즘으로 얼마나 이미지가 잘 촬영되었나 용도로도 사용할 수 있습니다.

바로 이진화된 이미지를 보여주기 때문에 여기저기 쓸모가 많습니다.

 

엣지가 검출된 이진화된 이미지

 

위의 그림처럼 경계선이 그려지고 이미지가 흑백으로 이진화 되었습니다.

많은 이미지 해석 알고리즘이 이진화를 기본으로 하기 때문에 공부하시는 분은 이 그림에 집중해야 합니다.

 

 

 

4. 에지를 이용한 이미지 검출의 예

 

에지 검출과 이진화 한 이미지에 대해서 하나 예시를 보여드리겠습니다.

두 개의 건축자제를 접착제로 붙인 사진입니다. 그리고 1년 뒤에 어떻게 되었는지 확인하려고합니다.

1년이 지나다보니 화질이나 각도가 똑같이 촬영되지 못해 상황을 알기가 어렵습니다.

 

실험한 사진

 

이제 Image J를 이용하여 에지를 검출하고 이미지를 이진화를 시켰습니다.

이러면 색상이나 화질에 의한 변화가 거의 없어집니다.

 

두 사진을 이진화 한 후

 

이 영상 분석에 대해서는 접착층이 처음에는 균일하고 고루 작업이 되었습니다.

1년이 지난후 접착층이 아래위에 잘 흡착되어 흡수되었으며 시간이 지난 후에도 안정적으로 균열없이 잘 있습니다.

외부만 보고 판단하면 그렇다는 것이지만 실제로도 꽤 안정적이였습니다.

이렇게 이진화된 이미지는 객관적인 결과를 도출하는데 많은 도움이 됩니다.