VisualApplets
Operator Reference

블롭 분석 연산은 이진 이미지 내의 객체를 탐지하고, 이러한 객체를 기하학적 및 통계적 특징을 사용하여 설명합니다. 그림 392, ‘색상 상자로 시각화된 객체’는 네 개의 객체로 구성된 이진 이미지를 보여줍니다. 이 그림에서, 이 네 개의 객체는 색상 상자로 시각화되어 있습니다.

블롭 분석에서, 객체는 배경과 구별되며 직접 인접한 픽셀 집합으로 정의됩니다. 따라서 먼저 이미지의 모든 픽셀을 이진 이미지로 변환해야 합니다. 이때 ‘ VisualApplets ’ 기능을 통해 간단한 임계값 처리부터 복잡한 적응형 이진화 알고리즘에 이르기까지 다양한 방법을 설계할 수 있습니다. 다음으로, 생성된 이진 이미지의 모든 검은색 픽셀은 배경 픽셀로 간주되는 반면, 모든 흰색 픽셀은 전경 픽셀로 간주되어 물체에 속하는 것으로 간주됩니다.

모든 흰색(전경) 픽셀은 하나의 객체에 할당됩니다. 객체는 인접한 전경 픽셀들의 집합으로 정의됩니다. 따라서 흰색(전경) 픽셀이 다른 흰색 픽셀과 직접 인접해 있다면, 이 두 픽셀은 동일한 객체에 속합니다. 이러한 데이터 해석 방식 때문에, 그림 392 ‘색상 상자로 시각화된 객체 ’에 표시된 이미지에서는 네 개의 객체가 도출됩니다.

한 픽셀이 특정 객체에 속하는 것으로 해석되는지는 해당 픽셀과 인접 픽셀들 간의 관계에 달려 있다.

이진 이미지의 각 픽셀 I(u,v)에는 그 근방에 직접 연결된 네 개의 픽셀이 있습니다. 이 관계를 4-연결 이웃라고 합니다. 만약 전경 픽셀 I(u,v)의 4-연결 이웃 영역 내에 하나 이상의 다른 전경 픽셀이 있다면, 해당 픽셀들은 동일한 객체에 속합니다.

바로 인접한 픽셀 외에도, 한 픽셀은 다른 픽셀과 대각선으로도연결될 수 있습니다. 이 관계를 8-연결 이웃이라고 합니다:

블롭 탐지 연산자는 4-연결 또는 8-연결 이웃 영역 중 하나와 함께 작동하도록 매개변수화할 수 있습니다.

일반적으로 8-연결 이웃을 사용하면, 연결성이 약한 물체들조차 서로 연결되고 가장자리가 매끄러워지기 때문에 물체 탐지 성능이 향상됩니다.

예:

아래 이미지는 한 이미지의 일부를 잘라낸 것입니다. 왼쪽에는 4-연결 이웃을 사용한 블롭 분석 결과가 표시되어 있습니다. 오른쪽에는 8-연결 이웃을 사용한 블롭 분석 결과가 표시되어 있습니다. (객체 할당은 색상을 통해 시각화되었습니다.) 인접 영역의 매개변수 설정(4-연결 대 8-연결)에 따라 픽셀이 객체에 할당되는 방식이 달라집니다. 이미지에 4-연결 인접 영역을 적용하면 6개의 객체가 생성되는 반면, 8-연결 인접 영역을 적용하면 4개의 객체만 생성됩니다.