인공지능 8강 - 컴퓨터 시각과 패턴인식(1) 컴퓨터 시각은 픽셀로 주어진 영상에서 사람의 시각에 대응하는 정보를 추출하고 해석하는 인공지능 분야입니다. 이번 강의에서는 영상의 취득부터 분석까지 이어지는 처리 흐름을 살펴보고, 디지털 영상의 표본화·양자화, 잡음 제거 필터, 이진화·영역 분할·경계 검출의 원리를 학습합니다. 컴퓨터 시각의 개념과 처리 흐름 컴퓨터 시각이란 무엇인가 컴퓨터 시각(computer vision)은 컴퓨터에 인간의 시각 체계에 대응하는 능력을 부여하는 방법을 연구하는 인공지능 분야입니다. 카메라나 센서가 얻은 영상은 컴퓨터 안에서 픽셀값의 행렬로 저장되므로, 컴퓨터가 장면을 이해하려면 수치 배열로부터 물체의 종류·위치·크기와 같은 시각 정보를 추론해야 합니다. 영상은 일반 카메라나 적외선 센서뿐 아니라 거리 센서와 X선 단층 촬영 장치 등에서도 취득할 수 있습니다. 센서의 종류가 달라도 입력 영상을 정돈하고 의미 있는 영역과 특징을 찾아 분석한다는 기본 목표는 같습니다. 영상 취득에서 분석까지 단계 핵심 역할 대표 작업 영상 취득 분석할 시각 데이터를 센서로 얻음 카메라 영상, 적외선 영상, 거리 영상, X선 CT 전처리 입력 영상의 품질을 개선함 잡음 제거, 밝기·대비 개선, 변환 영상 분할 해석 가능한 영역을 서로 구분함 유사 영역의 묶음과 다른 영역의 분리 정규화 영상의 변이를 표준적인 상태로 복원함 크기·위치·방향 및 밝기·대비 보정 영상 표현 영역을 분석에 유용한 특징으로 기술함 선, 경계, 모서리, 블롭 표현 분석 표현된 특징으로 최종 의미를 판단함 인식, 위치·크기 측정, 결함 검사 시험 핵심: 처리 순서는 영상 취득...