컬러 영상의 화질 개선

디지털 카메라가 보편화되면서 많은 사람이 디지털 파일의 형태로 사진을 저장하고 있다. 디지털 카메라는 내부적으로 10~16비트를 이용하여 RAW 영상을 획득하고, 이를 JPG 파일 포맷으로 저장하기 위하여 8비트 영상으로 변환한다. 10~16비트 영상을 8비트 영상으로 변환하면서 화질을 최상으로 유지하기 위하여 각 카메라 제조사마다 나름대로의 영상 처리 알고리즘을 개발하여 사용하고 있다. 이 외에도 역광의 상황에서 사진을 촬영할 때 적정 노출보다 조금 어둡거나 조금 더 밝은 사진을 함께 찍은 후 합성하여 전체적으로 세부 윤곽이 잘 드러나는 사진을 만드는 HDR^{High Dynamic Range} 사진도 현재 널리 사용되고 있는 기술이다. 그림 1-3은 HDR 기법을 이용하여 촬영한 영상의 예를 보여주는데, 윗줄의 사진은 일반 사진이고 아랫줄의 사진은 HDR 기법이 적용된 사진이다. 일반 사진에서는 너무 어둡게 표현되는 부분도 효과적으로 잘 보이도록 처리된 것을 확인할 수 있다.

의료 영상 분야

병원에서 사용되는 X-ray 영상 또는 CT 영상은 사람의 생명을 다루는 용도로 사용되기 때문에 일반적인 영상에 비하여 매우 정밀한 분석이 요구된다. 의료 영상은 의사에게 필요한 정보를 좀 더 정확하게 제공할 수 있도록 화질을 개선하는 형태의 영상 처리가 주로 사용되었다. 최근에는 의료 영상 자체를 영상 처리 알고리즘을 이용하여 자동으로 분석하는 형태의 연구도 활발히 진행 중에 있다. 그림 1-4는 손의 X-ray 사진을 이용하여 뼈의 성장이 정상적으로 이루어지고 있는지를 검사하는 과정을 보여준다.

문서 처리

흔히 OCR^{Optical Character Recognition}이라고 부르는 문자 인식 기법이 문서 영상 처리에 사용되고 있다. 영어, 한글, 한자에 이르기까지 다양한 언어에 대한 OCR 기술이 연구되고, 이미 상용화된 제품까지 출시되었다. Adobe Acrobat 프로그램의 경우 문서 영상을 스캐너로 입력 받아 이를 자동으로 텍스트 형태로 바꾸어 저장하는 등의 기능을 가지고 있다. 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 구글 번역 앱은 카메라로 영어 단어를 가리키면 곧바로 원하는 나라의 언어로 번역하여 보여준다. 그러나 아직 사람이 필기체로 쓴 글씨까지 완벽하게 인식하는 것은 어렵기 때문에 여전히 많은 연구가 필요한 분야이다. 그림 1-5는 구글 번역 앱에서 영어 단어를 자동으로 구분하고, 사용자가 선택한 단어를 한글로 번역하여 보여주는 화면이다.