이미지 전처리

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익명

작성일

2026.01.07

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이미지 전처리

이미지 전처리(Image Preprocessing)는 디지털 이미지를 컴퓨터 비전(Computer Vision) 또는 머신러닝 모델에 입력하기 전에 특정 목적에 맞게 변환하고 개선하는 일련의 과정을 말합니다. 이 과정은 원본 이미지의 노이즈를 제거하고, 특징을 강조하며, 모델의 학습과 추론 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 딥러닝 기반의 이미지 인식, 객체 탐지, 세그멘테이션 등의 작업에서 전처리는 정확도와 안정성 확보를 위한 필수 단계로 간주됩니다.

개요

이미지 전처리는 원시 이미지 데이터를 모델이 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 절차입니다. 카메라 해상도, 조명 조건, 배경 복잡성, 노이즈 등 다양한 외부 요인으로 인해 이미지 데이터는 일관성이 떨어질 수 있으며, 이를 보정하고 표준화하는 것이 전처리의 주요 목표입니다. 전처리 기법은 일반적으로 노이즈 제거, 정규화, 크기 조정, 색상 변환, 증강(Augmentation) 등으로 분류됩니다.

주요 전처리 기법

1. 이미지 정규화(Normalization)

정규화는 픽셀 값의 범위를 일정한 범위(예: 0~1 또는 -1~1)로 조정하는 과정입니다. 딥러닝 모델은 입력 데이터의 스케일이 너무 크거나 불균형할 경우 학습 속도가 느려지거나 발산할 수 있기 때문에, 정규화는 매우 중요합니다.

예시:
원본 픽셀 값: 0~255
정규화 후: ( \frac{I}{255} ) → 0~1 범위

import numpy as np
normalized_image = image / 255.0

2. 크기 조정(Resizing)

모델에 입력되는 이미지의 크기는 통일되어야 합니다. 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network)은 고정된 입력 크기를 요구하므로, 모든 이미지를 동일한 해상도(예: 224×224)로 조정해야 합니다.

보간 방법:
[bilinear](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EC%98%81%EC%83%81%20%EC%B2%98%EB%A6%AC/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%20%EB%B3%80%ED%99%98/bilinear), [bicubic](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EC%98%81%EC%83%81%20%EC%B2%98%EB%A6%AC/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%20%EB%B3%80%ED%99%98/bicubic), [nearest](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EC%98%81%EC%83%81%20%EC%B2%98%EB%A6%AC/%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%20%EB%B3%80%ED%99%98/nearest) 등이 사용됨
고해상도 이미지 축소 시 bilinear 또는 bicubic이 일반적

3. 색상 공간 변환

이미지를 RGB 외의 색상 공간으로 변환하면 특정 특성을 강조할 수 있습니다.

Grayscale 변환:
컬러 이미지를 흑백으로 변환하여 계산량 감소
( I = 0.299R + 0.587G + 0.114B )
HSV/HSL 변환:
조명 변화에 강하므로 조명 보정에 유리
색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)로 분리

4. 노이즈 제거

이미지에 포함된 전자 노이즈, 압축 아티팩트 등을 제거하기 위해 다양한 필터를 사용합니다.

가우시안 블러(Gaussian Blur):
고주파 노이즈 제거에 효과적
커널을 사용한 컨볼루션 적용
중앙값 필터(Median Filter):
소금-후추 노이즈(Salt-and-pepper noise) 제거에 우수

5. 대비 향상

이미지의 명암 대비를 개선하여 특징을 더 뚜렷하게 만듭니다.

히스토그램 평활화(Histogram Equalization):
히스토그램을 균일하게 분포시켜 명암 범위 확장
CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)는 지역 기반 향상 기법

6. 기하학적 변환

이미지를 회전, 이동, 스케일링, 왜곡 등으로 변형하여 데이터 다양성을 확보하거나 정렬합니다.

어파인 변환(Affine Transformation):
평행 이동, 회전, 기울이기 등 선형 변환
투영 변환(Perspective Transform):
3D 효과 시뮬레이션 또는 문서 스캔 정렬에 사용

데이터 증강(Data Augmentation)

데이터 증강은 기존 이미지에 다양한 전처리 기법을 적용해 인공적으로 데이터를 늘리는 방법입니다. 과적합(Overfitting)을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높이는 데 효과적입니다.

주요 증강 기법

회전 및 반전: ±30도 회전, 수평/수직 반전
이동(Translation): 이미지 일부를 이동
확대/축소(Zoom)
색상 왜곡: 밝기, 채도, 색조 조정
랜덤 크롭(Random Crop)

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    zoom_range=0.2
)

전처리의 중요성

모델 성능 향상: 정제된 입력 데이터는 학습 속도와 정확도를 높임
노이즈 강인성 강화: 외부 환경 변화에 덜 민감한 모델 구성 가능
계산 효율성: 불필요한 정보 제거로 처리 시간 단축
데이터 일관성 확보: 다양한 출처의 이미지를 동일한 형식으로 통합

참고 자료

Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital Image Processing. Pearson.
OpenCV 공식 문서: https://docs.opencv.org
TensorFlow Image Preprocessing: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation

이 문서는 이미지 전처리의 핵심 개념과 실용적 기법을 정리하였으며, 컴퓨터 비전 및 딥러닝 분야에서 실무 적용 시 참고할 수 있습니다.

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

# 이미지 전처리

이미지 전처리(Image Preprocessing)는 디지털 이미지를 컴퓨터 비전(Computer Vision) 또는 머신러닝 모델에 입력하기 전에 특정 목적에 맞게 변환하고 개선하는 일련의 과정을 말합니다. 이 과정은 원본 이미지의 노이즈를 제거하고, 특징을 강조하며, 모델의 학습과 추론 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 딥러닝 기반의 이미지 인식, 객체 탐지, 세그멘테이션 등의 작업에서 전처리는 정확도와 안정성 확보를 위한 필수 단계로 간주됩니다.

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## 개요

이미지 전처리는 원시 이미지 데이터를 모델이 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 절차입니다. 카메라 해상도, 조명 조건, 배경 복잡성, 노이즈 등 다양한 외부 요인으로 인해 이미지 데이터는 일관성이 떨어질 수 있으며, 이를 보정하고 표준화하는 것이 전처리의 주요 목표입니다. 전처리 기법은 일반적으로 **노이즈 제거**, **정규화**, **크기 조정**, **색상 변환**, **증강**(Augmentation) 등으로 분류됩니다.

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## 주요 전처리 기법

### 1. 이미지 정규화(Normalization)

정규화는 픽셀 값의 범위를 일정한 범위(예: 0~1 또는 -1~1)로 조정하는 과정입니다. 딥러닝 모델은 입력 데이터의 스케일이 너무 크거나 불균형할 경우 학습 속도가 느려지거나 발산할 수 있기 때문에, 정규화는 매우 중요합니다.

- **예시**:  
  - 원본 픽셀 값: 0~255  
  - 정규화 후: \( \frac{I}{255} \) → 0~1 범위

```python
import numpy as np
normalized_image = image / 255.0
```

### 2. 크기 조정(Resizing)

모델에 입력되는 이미지의 크기는 통일되어야 합니다. 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network)은 고정된 입력 크기를 요구하므로, 모든 이미지를 동일한 해상도(예: 224×224)로 조정해야 합니다.

- **보간 방법**:  
  - `bilinear`, `bicubic`, `nearest` 등이 사용됨
  - 고해상도 이미지 축소 시 `bilinear` 또는 `bicubic`이 일반적

### 3. 색상 공간 변환

이미지를 RGB 외의 색상 공간으로 변환하면 특정 특성을 강조할 수 있습니다.

- **Grayscale 변환**:  
  - 컬러 이미지를 흑백으로 변환하여 계산량 감소
  - \( I = 0.299R + 0.587G + 0.114B \)

- **HSV/HSL 변환**:  
  - 조명 변화에 강하므로 조명 보정에 유리
  - 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)로 분리

### 4. 노이즈 제거

이미지에 포함된 전자 노이즈, 압축 아티팩트 등을 제거하기 위해 다양한 필터를 사용합니다.

- **가우시안 블러**(Gaussian Blur):  
  - 고주파 노이즈 제거에 효과적
  - 커널을 사용한 컨볼루션 적용

- **중앙값 필터**(Median Filter):  
  - 소금-후추 노이즈(Salt-and-pepper noise) 제거에 우수

### 5. 대비 향상

이미지의 명암 대비를 개선하여 특징을 더 뚜렷하게 만듭니다.

- **히스토그램 평활화**(Histogram Equalization):  
  - 히스토그램을 균일하게 분포시켜 명암 범위 확장
  - CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)는 지역 기반 향상 기법

### 6. 기하학적 변환

이미지를 회전, 이동, 스케일링, 왜곡 등으로 변형하여 데이터 다양성을 확보하거나 정렬합니다.

- **어파인 변환**(Affine Transformation):  
  - 평행 이동, 회전, 기울이기 등 선형 변환
- **투영 변환**(Perspective Transform):  
  - 3D 효과 시뮬레이션 또는 문서 스캔 정렬에 사용

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## 데이터 증강(Data Augmentation)

데이터 증강은 기존 이미지에 다양한 전처리 기법을 적용해 인공적으로 데이터를 늘리는 방법입니다. 과적합(Overfitting)을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높이는 데 효과적입니다.

### 주요 증강 기법
- **회전 및 반전**: ±30도 회전, 수평/수직 반전
- **이동**(Translation): 이미지 일부를 이동
- **확대/축소**(Zoom)
- **색상 왜곡**: 밝기, 채도, 색조 조정
- **랜덤 크롭**(Random Crop)

```python
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    zoom_range=0.2
)
```

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## 전처리의 중요성

- **모델 성능 향상**: 정제된 입력 데이터는 학습 속도와 정확도를 높임
- **노이즈 강인성 강화**: 외부 환경 변화에 덜 민감한 모델 구성 가능
- **계산 효율성**: 불필요한 정보 제거로 처리 시간 단축
- **데이터 일관성 확보**: 다양한 출처의 이미지를 동일한 형식으로 통합

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## 관련 기술 및 도구

- **OpenCV**: 이미지 필터링, 변환, 색상 공간 조작 등에 널리 사용
- **Pillow(PIL)**: 간단한 전처리 작업에 적합
- **TensorFlow / PyTorch**: 딥러닝 프레임워크 내장 전처리 함수 제공
- **Albumentations**: 고성능 데이터 증강 라이브러리

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## 참고 자료

- Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). *Digital Image Processing*. Pearson.
- OpenCV 공식 문서: [https://docs.opencv.org](https://docs.opencv.org)
- TensorFlow Image Preprocessing: [https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation](https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation)

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이 문서는 이미지 전처리의 핵심 개념과 실용적 기법을 정리하였으며, 컴퓨터 비전 및 딥러닝 분야에서 실무 적용 시 참고할 수 있습니다.

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개요

주요 전처리 기법

1. 이미지 정규화(Normalization)

2. 크기 조정(Resizing)

3. 색상 공간 변환

4. 노이즈 제거

5. 대비 향상

6. 기하학적 변환

데이터 증강(Data Augmentation)

주요 증강 기법

전처리의 중요성

관련 기술 및 도구

참고 자료

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