(TMS320C6416용)(C언어용)코드 첨부- 영상처리 레포트,(DCT,Histogram 평활화, Averaging 등등)

소개

대학교 석사과정에서 실험한 영상처리 입니다.
2번에 걸친 실험으로써, C코드와, 두개의 보고서가 있습니다.

실험에서는 TMS320C6416 DSK 와 CCS program 을 이용하여 RGB에서 YCbCr Color Coordinate 변환, Spatial Domain 에서 Image Resizing(Averaging, Interpolation) , Histogram Equalization, Image Sharpening Filter(Laplacian Filter, Sobel Filter ),DCT, inverse DCT, Block-DCT, 주파수 도메인에서의 Image Resizing 및 공간 도메인에서 수행했던 Image Resizing과 PSNR 비교, 양자화 과정 및 영상 압축을 수행하는 코드를 작성하고 확인함으로써, 영상처리에서 영상의 변환과, PSNR의 의미, 그리고 압축에 대해서 자세하게 알아보았습니다.

중요: 첨부한 코드는 (TMS320C6416용) 과 (C언어용) 두가지입니다. TMS320C6416용은 단순히 C에서 컴파일 하면 실행이 되지 않고 TMS320C6416보드가 필요합니다. 하지만 TMS320C6416용 코드를 보시면 함수는 다 똑같기 때문에, 파일인풋 아웃풋 함수만 생성해서, 약간만 코드변환하면 C언어 자체에서도 영상처리가 가능하며, 그 예로 C언어용 코드를 몇개 첨부하였습니다

컴파일 실행환경

첫번째 보고서
1. 실험 목적
2. RGB to YCbCr Color Coordinate Conversion
3. Image Resizing
3.1 Averaging
3.2 Bilinear Interpolation
4. Histogram Equalization
5. Image Sharpening Filter
5.1 Laplacian Filter
5.2 Sobel Filter
6. Demo
7. 느낀 점 및 소감

두번째 보고서
1. Purpose of Experiments
2. Image Transform
2.1 DCT and Inverse DCT
2.2 Block DCT and Block Inverse DCT
3. Image Resizing
3.1 Downsizing by Discarding High Frequency Components
3.2 Upsizing by zero-padding
3.3 Compare PSNR with the Image Performed in Spatial Domain
4. Image Quantization
5. Image Compression
6. Demo
6. Demo

본문내용

④3D DCT만을 해도 따로 한 것보다 압축이 잘되는 이유는?
3D DCT는 2차원 이미지를 높이로 쌓아놓은 이미지(동영상) 을 DCT한 것이라고 생각할 수 있다. 2차원 DCT를 N번 수행하는 것보다, 3차원 DCT를 1한번 수행하는 것이 압축이 더 잘되는 이유는 쌓아 올린 영상 사이에서의 코릴레이션이 제거가 되기 때문이다.

⑤block 사이즈가 커지면 압축률은 어떻게 되는가?
기본적으로 압축률은 DCT로 압축을 하였을 때가 Block DCT로 했을 때보다 좋다. Block Size가 커진다는 말은 점점 더 DCT와 비슷해진다는 말로써 Block size가 커질수록 압축률은 커지게 된다. 예를 들어 128x128 픽셀의 영상에서 8x8 Block DCT보다는 16x16 Block DCT가, 이보다는 32x32 DCT가 압축률이 더 좋고, 최종적으로 128x128 Block DCT가 압축률이 가장 좋은데 128x128 Block DCT는 단순한 DCT와 같다.

⑥Block DCT를 쓰는 이유는 무엇인가
일반적인 2차원 DCT는 영상의 크기가 커질수록 변환 속도가 현저하게 떨어진다. 이를 보완하기 위해서 Block DCT를 사용한다. Block DCT는 영상을 몇 개의 Block으로 나누어서 DCT 과정을 수행하기


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64 와 같이 4가지의 색을 하나로 표시한 것이고 Step Size가 64일 때는 64가지의 색을 하나로 표시한 것이고, 결국 총 0,1,2,3 의 4개의 명암만 표시하게 된다. 따라서 Step Size가 작을수록 원본 영상에 가깝게 복원이 되고 Step Size가 커질수록 원본 영상의 정확한 복원은 거의 불가능해진다. 하지만 이점은 데이터량이 줄어들어 압축률이 높아진다는 이점이 있다.
Block DCT를 통하여 8x8 Block 마다 따로 DCT를 수행하고 양자화 과정을 거치기 때문에 Block 경계면 에서 Blocking Artifact가 존재하게

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2.1 DCT and Inverse DCT
DCT는 Discrete Cosine Transform 의 약자로써 Transform후의 Cosine 함수의 계수를 사용한다. 1차원 DCT를 수행하였을 경우 왼쪽에서 오른쪽으로 수행한다고 하였을 때, 왼쪽은 저주파 성분의 에너지를 표시하고 오른쪽으로 진행할수록 고주파 성분의 에너지를 표시한다. 영상에서는 2차원 DCT를 수행하는데 코드를 작성할 경우 가로, 세로로 한번씩 1차원 DCT를 수행하면 된다. 따라서 2차원 DCT 후에는 왼쪽 위의 성분이 저주파 성분이고 특히 (0,0)은 직류 에너지를 표시한다. 오른쪽 아래로 갈수록 고주파 성분의 에너지를 표시하게 된다. 영상의 에너지는 대부분 저주파에 몰려있기 때문에 2차원 DCT를 수행하면 왼쪽 위 부분은 하얀색(에너지 집중)으로 표시되다가 오른쪽 아래로 갈 수록 검정색(에너지 미비함)을 띄게 된다. 가장 에너지가 많은 부분은 DC 부분이다.

참고자료

· 없음