이미지 처리(Image Processing)란

넓게는 입출력이 영상인 모든 형태의 정보 처리를 가리키며, 사진이나 동영상을 처리하는 것이 대표적인 예입니다.
대부분의 영상 처리 기법은 화상을 2차원 신호로 보고 여기에 표준적인 신호 처리 기법을 적용하는 방법을 사용하고 있습니다.
초기 영상 처리 기법에는 영상의 확대, 축소와 같은 기하학적인 변환, 색상 변환, 영상 합성과 같이 비교적 간단한 응용으로 사용되었으나
컴퓨터와 임베디드 디바이스 처리 속도가 향상되면서 특징 검출, 객체 검출과 같은 영상 해석, 인식 분야까지 처리하게 되었고
최근에는 Machine Learning , Deep Learning처럼 보다 복잡한 분야에 중요한 요소 기술로 자리 잡고 있습니다.

자사는 Image Processing 영상 처리를 위해 Python과 OpenCV 이외에도 c/c++로 구현된 다양한 영상 처리 Library를 보유하고 있어
OpenCV나 Python을 지원하지 못하는 임베디드 디바이스에도 이미지 처리가 가능하도록 준비되어 있습니다.

라인 검출용 필터

● ZS_Thinning
● HoughLineTrans
● Canny
● Sobel
● Roberts
● Prewitt
● OuterLine

영상 변형용 필터

● ConvertGrayScale
● Brightness
● BitPlane
● Rotate
● DoG
● Unsharp
● Opening
● Closing
● Contrast
● Inverse
● ResizeCubic

이진화 용 필터

● Binarization
● Binarization_Iterate
● Binarization_Adaptive
● Binarization_Otsu
● Binarization_ITG_Adaptive
● Binarization_DeNoise

객체 검출용 필터

● Histogram
● HistogramEqual
● SubImage
● LightInfo

노이즈 제거용 필터

● DoG
● Gaussian
● Opening
● Closing
● Erosion
● Dilation
● Median
● Mean
● WeightedMean
● Diffusion
● MMSE


OCR 특징점 추출 Flow

또한 검출된 이미지에서 “Morphology 특징점 추출”, “Haar like 특징점 추출“, “불면 모멘트 특징점 추출” 알고리즘을 통해
영상 특정점을 추출하여 영상 인식 신경망의 입력단으로 사용할 수 있습니다.


자사 주요 Image Processing SW 개발 내용

● OS : Window / Visual C++ / C

● 영상 노이즈 제거
● 영상 보정
● 영상 이진화
● 번호판 영역 검출
● 특징점 추출
● 문자 판독 신경망