간단한 컴퓨터 비전 애플리케이션인 얼굴 인식을 예로 들어보겠습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘이 얼굴을 인식하기 전에 입력 이미지는 여러 이미지 처리 단계를 거치는 경우가 많습니다. 여기에는 이미지를 그레이 스케일로 변환(grayscale conversion)하고, 각 픽셀의 값을 정규화(normalization)하고, 존재하는 모든 노이즈를 제거(denoising)하는 작업이 포함될 수 있습니다. 이러한 단계를 거친 후에야 컴퓨터 비전 알고리즘으로 이동하고 이미지에 컴퓨터 비전 알고리즘을 적용하여 이미지에 있는 얼굴을 식별하거나 인식합니다.

두 분야의 관계는 단순히 순차적일 뿐만 아니라 상호 보완적인 관계이기도 합니다. 예를 들어 이미지 처리의 분할 기술은 개별 물체를 배경에서 분리해야 하는 객체 인식 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전 기술 중 딥러닝 기술을 이용하여 이미지를 고품질로 만들거나 복원하는 작업에 사용하기도 합니다.

즉, 이미지 처리와 컴퓨터 비전은 목적과 기술은 다르지만 기계가 ‘볼 수 있도록’ 하는 과정과 ‘봐왔던 것을 재창조’하는 과정에서 서로 보완해주며 밀접하게 얽혀 있는 분야입니다. 또한 두 분야는 인공지능 산업 혁명의 최전선에서 그 한계를 확장해가며 계속 발전할 것입니다.