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Image moment

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Vision Study
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Image Moment

In image processing computer vision and related fields, an image moment is a certain particular weighted average (moment) of the image pixels' intensities, or a function of such moments, usually chosen to have some attractive property or interpretation.
→ image moment 는 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 관련 분야에서 이미지 픽셀 intensities에 특정 값을 가중 평균하여 나타낼 수 있다.
2개의 차원에 대한 Moment는 위의 식으로 구할 수 있다.
이를 픽셀이 존재하는 이산분포의 이미지에 적용시킨다면
mpq=x,yxpyqI(x,y)m_{pq} = \sum_{x,y}{x^p y^q I(x,y)}
이정도가 될 수 있다.
여기서 I(x,y)I(x,y)(x,y)(x,y) 좌표에서의 intensity이고 해당 값에 xpyqx^py^q를 가중치로 곱해주는 방법을 통해 계산된다
근데 이 계산법은 이미지를 Transform 할 경우에 그 값들이 일정하지 않다는 단점이 존재한다.
위의 방법은 이미지의 원점(좌상단)를 기준으로 계산을 해서 해당 이미지가 이동을 한다고 하면 픽셀 각각의 특징 값들은 변하게 될 것이다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Centeral moment를 사용한다.
이미지 중심을 기준으로 각 픽셀 값들의 정보를 계산하기 때문에 이미지가 이동하더라도 그 값이 변하지 않는다.
mpq=x,y(xm10m00)p(ym01m00)qI(x,y)m_{pq} = \sum_{x,y} {(x - \frac{m_{10}} {m_{00}})^p (y - \frac{m_{01}} {m_{00}})^q I(x,y)}
각 좌표에서 무게 중심의 좌표를 빼주는 방식이다.
이 방법을 사용한다면 각 픽셀이 가지는 특성들이 이미지가 이동한다고 하더라도 변하는 것을 막을 수 있다.
근데 단순히 이동을 넘어서 scale이 달라진다거나 rotation까지 가미가 된다면 좀 더 정규화된 중심 모멘트를 사용해야한다.
왜 필요할까?
이미지 내에서 픽셀 값이 무게라고 생각한다면
분명 이미지가 쏠리는 지점이 존재할 것이다.
그 쪽으로 기울어지는 힘 정도를 모먼트라고 생각하면 될 듯 싶다?