[이미지] 이미지 데이터 - 이미지 데이터란?

- 왜 CNN과 이미지 데이터인가?

 

이미지와 CNN의 관계

 

CNN은 대표적인 딥러닝 모델입니다. 이미지 분석 작업에 최적화된 성능을 보입니다.

앞에서 설명했던 개와 고양이의 이진분류를 진행할 때 사용할 수 있는 모델이 바로 이 CNN이며, CNN이 이미지 데이터를 잘 학습하는 원리를 알기 위해서 이미지 데이터를 이해할 필요가 있습니다.

 

 

 

- 이미지 데이터

 

이미지 데이터 예시

 

이미지 데이터란 사진, 그림 등을 컴퓨터로 저장한 데이터를 나타냅니다.

흔히 우리가 이미지를 저장 할 때의 형식인 JPG이미지와 PNG이미지로 유명합니다.

 

 

 

- 픽셀(Pixel)

 

이미지 구성요소

 

이미지는 픽셀이라는 불리는 점을 기반으로 구성됩니다.

그렇다면 여기서 픽셀이라는 것은 어떤것일까요?

픽셀은 Pictures Elements의 약자입니다. 위에서 본 그림처럼 이미지는 수많은 픽셀로 이루어진 집합체이며, 이러한 픽셀들은 각 픽셀은 색깔이나 밝기 정보를 가집니다. 즉, 이미지는 픽셀이 가로, 세로로 모여 2차원의 이미지를 형성하게 됩니다.

 

 

 

- 이미지 데이터의 종류 - 컬러이미지

 

컬러 이미지의 구성요소

 

우리가 학창시절에 배웠던 빛의 3원색을 기억하고 계신가요?

위 사진을 통해 이미지는 RGB 3개의 영역을 가지고 있으며, 이 영역들이 모여 이미지를 이룬다는 것을 확인할 수 있습니다.

따라서 각 픽셀은 3가지 값을 가지게 됩니다. 이를 RGB 채널 (예 : [R:102, G:243, B:19])이라고 부릅니다.

각 채널은 8비트의 수로 이루어져 있으며 총 3개의 채널로 이루어져있기 때문에 24비트(2^24개의 색을 표현할 수 있습니다.)

각 채널의 값은 최소 0부터 최대 255까지 나타낼 수 있으며, 이 값이 클수록 색의 세기가 강해집니다.

(그렇기 때문에 우리가 이미지 전처리를 할 때 진행하는 정규화가 1/255를 통해 각 픽셀의 값을0~1까지의 값으로 나타내 주는 것입니다.)

 

 

 

 

- 이미지 데이터 종류 - 흑백 이미지

 

 

흑백 이미지 예시

 

컬러 이미지가 있다면 당연히 흑백으로 이루어진 이미지도 존재하겠죠?

흑백이미지는 컬러이미지와는 다르게 각 픽셀이 한가지의 값을 가지게 됩니다. 즉, 해당 위치의 픽셀이 얼마나 밝은지를 나타내는 정도값을 가지게 됩니다. 

이를 통해 우리는 위에서 봤던 컬러 이미지와는 다르게 한 채널로 이루어져 있으며 8비트로 이루어져 있다는 것을 알 수 있습니다.

앞에서 설명했던 것과 마찬가지로 0부터 255까지의 수를 통해 밝기를 조절할 수 있으며 값이 클수록 흰색에 가까워지게 됩니다.

 

 

 

 

 

 

 

# 출처

 

엘리스 AI 트랙 7기 - [이론] 이미지 데이터