Pixel Intensity(화소 강도)

 이미지 처리에 있어 해당 이미지의 기초 단위인 화소는 매우 중요한 요소라 할 수 있습니다. Pixel intensity란 특정 화소의 밝은 정도를 나타낸다고 할 수 있겠습니다. 직관적인 예제를 보도록 합시다.

 위 그림은 Grayscale 관점에서 Pixel intensity를 나타낸 것입니다. 검은색의 경우 low값을 나타내고 흰색의 경우 high값을 나타내고 있으며 그 중간인 회색의 경우 middle값을 가지고 있음을 볼 수 있습니다.

 만약 각 픽셀이 0에서 255 사이의 값을 가진다 하였을 때 검은색은 0을, 흰색은 255, 회색은 0~255 사이의 값을 가질 것으로 예상할 수 있습니다.

 아래의 그림은 15×15 크기의 이미지입니다.

 각 픽셀의 intensity는 아래와 같은 숫자로 나타내게 됩니다. 위에서 보았듯이 검은색에 가까울수록 값은 0에 가깝고 흰색에 가까울수록 255에 가까운 값이 나타남을 알 수 있습니다. 

 여기까지 설명을 들으셨다면 pixel intensity의 개념에 대해 어느 정도 감이 잡혔으리라 생각합니다. 이번에는 grayscale과 같은 단색이 아닌 흔히 쓰이는 RGB 컬러 사진을 보도록 하겠습니다.

 우리들이 흔히 사용하는 이미지는 빨강,초록,파랑의 3개의 색을 조합하여 색을 만듭니다. 각각의 색상 또한 grayscale처럼 색깔의 강도를 조절함으로서 다양한 색을 나타낼 수 있게 되는 것이지요.

 RGB 이미지는 마치 3개의 grayscale로 이루어져 있다고 생각할 수 있습니다. 즉 픽셀 1개당 3개의 값을 가진 벡터 (r, g, b)로 표현할 수 있으며 각 값은 0에서 255 사이의 값을 갖고 있는 것입니다.

 그렇다면 위 이미지의 pixel intensity를 histogram을 통해 확인해보도록 하겠습니다. 이를 위해 Matlab을 사용하여 histogram을 그려보았습니다.

img = imread('sample.png')
 
Red = imag(:,:,1);
Green = img(:,:,2);
Blue = img(:,:,3);
 
[yRed, x] = imhist(Red);
[yGreen, x] = imhist(Green);
[yBlue, x] = imhist(Blue);
 
plot(x, yRed, 'Red', x, yGreen, 'Green', x, yBlue, 'Blue');

 위 코드를 Matlab에서 실행하면 다음과 같은 그래프를 얻을 수 있습니다.

 위 이미지와 만들어진 histogram을 비교해본다면 각 column에서 가장 많이 차지하는 색상을 어느정도 비슷하게 나타내고 있음을 확인할 수 있습니다.

 특정 이미지에서의 pixel intensity는 의학 분야에서 상당히 중요하게 사용되고 있습니다.

 신체검사 등을 할 때 컴퓨터단층촬영을 한 모습입니다. 각 단면의 pixel intensity의 차이값으로 환자의 몸에 어느 부분에서 문제가 발생하였는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

 또한 최근에는 Vision 분야가 발전함으로서 카메라에 들어오는 image를 처리하여 정보를 얻는 등의 방법으로 유용하게 사용되고 있습니다.