포인트 연산 - 두 프래임간의 산술 연산

 이번시간에는 포인트 연산 중 두 프레임간의 산술연산에 대해 포스팅하겠습니다.
 많이 어려운 내용은 아니지만, 실제로 많이 사용되는 기본중 기본이라고 하니 자세히 알아두는게 좋겟습니다-
 
 구현된 결과는 파일로 첨부 해 봅니다.
(글을 수정하면 동영상도 올려보도록 하겠습니다.
 아직까지 만족할만한 예쁜동영상이 안나와서 ㄷㄷㄷ)

 픽셀단위의 산술연산을 할 경우는 상수에 의한 연산과 마찬가지로 ..
 기본 산술연산에 있는 네가지 + (덧셈) - (뺄셈) * (곱셈) / (나눗셈) 가 있습니다.

 간단하게 말하자면 산술연산시 상수값을 더하거나 빼는 것처럼
같은 위치의 픽셀의 밝기 값에 같은 위치의 픽셀의 밝기를 더하거나 빼서
새로운 영상을 만드는 처리방법입니다.

서로다른 두 영상의 합(SUM)

원숭이와 동그라미 영상의 합

레나와 원 영상의 합

서로 다른 두 영상내에서 각각의 대응 픽셀의 밝기 값을 합해서 나온 결과 영상입니다.
물론 합한후의 픽셀의 밝기 값이 255를 초과하는 경우 255의 값을 가지게한 saturation기법을 사용하였습니다.
이를 통하여 원하는 부분의 그림만을 추출할 수 있도록 할 수 있어. 이미지 추출에 많이 사용된다고 합니다.



서로 다른 두 연산의 차 (SUB)

빼기연산을 이용한 불량검사

빼기연산을 이용한 불량검사2

빼기연산을 이용한 움직임 검출

 실제로 많이 사용한다고 하는 빼기연산의 예들입니다.
 처음과 두번째 그림처럼 어떠한 물체의 결함을 찾기 위해서 많이 사용된다고 합니다.
 또한 침입자 검출을 위하여 다음과 같은 연산을 하여도 침입자가 발생하엿다는 사실을 쉽게 알 수 있습니다.

 하지만, 이러한 빼기 연산을 통하여 결함을 찾거나, 침입자를 검출하기 위해서는, 촬영하는 카메라의 이동이 없어야 하는것!.
 만약 카메라 자체의 이동이 있다면 빼기연산을 하여도 결과가 무지 이상하게 나옵니다. -_-;;;
(적당한 이미지를 찾지못해서 이미지 첨부는.. 수정으로 미루겠습니다. ㅠ)

 곱하기, 나누기 연산-_-ㅋ

 물론 상수를 이용한 산술연산처럼 두 이미지에서도 곱하기 나누기 연산을 사용할 수 있습니다.
 위의 이미지를 사용하여 나온 결과는 이러합니다...

두 이미지 같의 곱셈연산

두 이미지 간의 나눗셈연산

 만..
 적당히,, 좋은 예의 이미지를 찾지 못하였기 때문에,, 구현결과는 다음과 같습니다..
 (사실 이 연산들을 어디에 사용해야할 지 잘 모르겠습니다.. ㅠㅠ)
 추후에 어디에 사용되는 연산인고-_-; 를 알게되면 이 내용을 초금 수정할 예정.....입니다..


 p.s 앗 한가지 신기한것

 두 프래임간의 덧셈 연산인데,
 이를 통하여 손을 거쳐서 뒷모습이 보이는 모습을 볼 수 있지 않은가요??ㅋ
 ... 저만 신기하다면 쿨럭..;;;


 구현된 내용의 소스는 이러합니다. 
 

public Image AddImage(Image Data)         {             int TempNum;                         Image Result = new Image();             Result.SetUp();             for (int X = 0; X < 256; X++)             {                 for (int Y = 0; Y < 256; Y++)                 {                     TempNum = TestData[X][Y] + Data.TestData[X][Y];                     TempNum = TempNum < 0 ? 0 : TempNum;                     TempNum = TempNum > 255 ? 255 : TempNum;                     Result.TestData[X][Y] = (Byte)TempNum;                 }             }             return Result;         }

public Image SubImage(Image Data)         {             int TempNum;             Image Result = new Image();             Result.SetUp();             for (int X = 0; X < 256; X++)             {                 for (int Y = 0; Y < 256; Y++)                 {                     TempNum = TestData[X][Y] - Data.TestData[X][Y];                     TempNum = TempNum < 0 ? 0 : TempNum;                     TempNum = TempNum > 255 ? 255 : TempNum;                     Result.TestData[X][Y] = (Byte)TempNum;                 }             }             return Result;         }

public Image MulImage(Image Data)         {             int TempNum;             Image Result = new Image();             Result.SetUp();             for (int X = 0; X < 256; X++)             {                 for (int Y = 0; Y < 256; Y++)                 {                     TempNum = TestData[X][Y] * Data.TestData[X][Y];                     TempNum = TempNum < 0 ? 0 : TempNum;                     TempNum = TempNum > 255 ? 255 : TempNum;                     Result.TestData[X][Y] = (Byte)TempNum;                 }             }             return Result;         }

public Image DivImage(Image Data)         {             int TempNum;             Image Result = new Image();             Result.SetUp();             for (int X = 0; X < 256; X++)             {                 for (int Y = 0; Y < 256; Y++)                 {                     if (Data.TestData[X][Y] != 0)                     {                         TempNum = TestData[X][Y] / Data.TestData[X][Y];                         TempNum = TempNum < 0 ? 0 : TempNum;                         TempNum = TempNum > 255 ? 255 : TempNum;                         Result.TestData[X][Y] = (Byte)TempNum;                     }                 }             }             return Result;         }

 어렵지 않아서 쉽게 이해하 실 수 있으실 겁니다.