Image Preprocess

이미지 전처리는 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 원본 이미지를 준비하는 과정입니다. 이 과정은 모델의 정확도를 높이고 학습 시간을 단축하며 일반화 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이미지 전처리는 다양한 단계와 방법으로 이루어지며, 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 크기 조정 및 정규화:

이미지를 모델에 맞는 고정된 크기로 조정합니다. 이는 모델이 일관된 입력 크기를 필요로 하기 때문입니다. 또한, 이미지 픽셀 값을 [0, 1] 또는 [-1, 1] 범위로 정규화하여 모델이 더 쉽게 학습할 수 있도록 합니다.

2. 데이터 증강:

데이터 증강은 학습 데이터를 인위적으로 늘리는 방법으로, 이미지 회전, 이동, 확대, 축소, 반전, 밝기 조절, 잡음 추가 등의 기법을 포함합니다. 이는 모델이 다양한 상황에 대해 강인해지도록 도와 과적합을 방지합니다.

3. 채널 처리:

컬러 이미지는 일반적으로 RGB 채널을 가지며, 모델에 따라 특정 채널을 사용하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 그레이스케일 변환은 RGB 이미지를 단일 채널로 변환하는 과정입니다.

4. 이미지 정규화:

각 채널의 평균과 표준 편차를 사용하여 이미지를 정규화합니다. 이는 각 채널의 분포를 중앙으로 모으고, 모델이 더 안정적으로 학습하도록 돕습니다.

5. 노이즈 제거:

이미지를 흐리게 하거나 필터링하여 노이즈를 제거합니다. 이를 통해 이미지의 중요한 특징을 더 명확히 하고, 모델이 더 좋은 예측을 할 수 있도록 합니다.

6. 경계 검출:

이미지의 경계나 윤곽선을 강조하는 과정입니다. 이는 모델이 객체의 형태나 특징을 더 잘 인식하도록 돕습니다.

7. 히스토그램 균일화:

이미지의 명암 분포를 고르게 하여 대비를 향상시키는 방법입니다. 이는 특히 의료 이미지나 위성 이미지에서 유용하게 사용됩니다.

8. 이미지 보정:

이미지의 왜곡을 보정하거나, 특정 부분의 명암을 조절하는 과정입니다. 이는 이미지의 품질을 향상시켜 모델이 더 정확한 학습을 할 수 있게 합니다.

이미지 전처리의 목적은 모델이 데이터의 본질적인 특징을 잘 학습하도록 도와주는 것입니다. 올바르게 전처리된 이미지는 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 합니다. 다양한 전처리 기법을 적절히 활용하여 데이터셋의 질을 높이는 것이 성공적인 모델 개발의 핵심입니다.