이미지 합성과 분해

지난 호에서는 이미지 해석과 정보 추출에 관하여 실제 응용사례를 들어가면서 소개했다. 이를 통해 이미지를 단순한 감상의 대상이 아닌 귀중한 정보원으로 바라보고 활용하는 계기가 되었으면 한다. 
이번 호에서는 필자의 그룹에서 개발한 이미지 프로세싱 소프트웨어인 픽맨(PicMan)을 활용한 이미지 합성과 분해에 관한 구체적인 예를 들어가며 실용적인 활용방안을 살펴보고자 한다.

유우식
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그림 1. 세포의 혈광 현미경 관찰 결과를 RGB의 색상채널 별로 촬영하고 이미지를 합성한 결과(합성된 이미지에서 합성전의 이미지로 각 색상채널 별로 분해하는 것도 가능하다.)

1. 이미지 정보의 구성과 특징
이미지 정보를 보존하는 방법에는 필름(Film)에 사진으로 기록하는 방법도 있고, 디지털 카메라(Digital Camera)나 스캐너(Scanner) 등을 사용하여 전자파일(Electronic File)로 저장하는 방법 등 다양한 방법이 존재한다. 오래 전에 인화되어 전해지는 사진도 붓으로 쓰여진 고문서도 사진촬영 또는 스캐닝을 통하여 간단하게 전자파일 형태의 디지털 이미지 정보로 변환이 가능하다. 이번 호에서는 이미지 프로세싱을 통하여 디지털 이미지 파일이 가지고 있는 수 많은 정보 중에서 우리가 인지하고 얻고자 하는 정보를 어떻게 추출하고 보존하며 실용적으로 활용할 수 있는지에 관하여 알아보고자 한다.
우리가 시각적으로 인식할 수 있는 색상은 400nm~700nm 범위의 가시광선의 조합으로 이루어 진 것임은 이미 수 차례 설명한 바와 같다. 쉽게 말하면 빨주노초파남보 7색(무지개 색)의 범위가 우리가 시각적으로 인식할 수 있는 가시광선의 범위이다. 빨간색은 700nm, 보라색은 400nm에 가까운 파장의 빛이다. 어디를 보아도 흰색과 검은 색은 없다. 눈부신 햇빛은 직접 볼 수는 없지만 우리는 흰색으로 느끼게 된다. 무지개가 400nm~700nm까지의 빛으로 구성된 것으로 유추해 보면 그 범위내의 모든 색의 빛이 합쳐지고 그 빛의 강도가 센 상태를 우리는 흰색으로 인식하게 되는 것이다. 칠흑같이 어두운 밤은 아무 것도 보이지 않고 이런 상태, 즉 가시광선의 빛이 없는 상태를 우리는 검은색으로 인식하게 된다.
사진이나 인쇄기술이 발달되지 않았을 때에는 흑백 사진과 흰 종이에 검은 글씨가 쓰여있는 책자에 만족해야 했던 시기가 있었다. 지금은 그리운 추억의 일부가 되어 있기도 하다. 지금도 가시광 영역을 다루지 않는 전자현미경, 적외선, 자와선, 초음파, X선 이미지 등은 신호의 강도를 표현하는 방법으로 흑백 이미지가 주로 사용되고 있다. 가시광 이외의 영역이기 때문에 우리가 색으로 인식할 수 없기 때문이다. 때로는 흑백 이미지에 인위적으로 채색하여 시각적으로 인식하기 쉽게 변환하여 사용하기도 한다. 현실과는 동떨어진 이미지이기는 하지만 정보전달의 효율을 높이기 위한 방편으로 널리 사용되고 있다.
일반적으로 컬러 이미지는 RGB(Red, Green, Blue) 세 가지 색의 빛의 강도의 조합으로 표현할 수 있다.(그림 1) 흰색은 RGB 모두 최대의 강도가 된 상태로 표현되고, 검은 색은 RGB 모든 색상의 빛의 강도가 0이 된 상태로 표현된다. 밝기가 다른 회색은 RGB 값이 모두 같은 값(같은 밝기)이 된 상태로 Grayscale Image로 표현된다. RGB의 세가지 채널의 밝기를 256단계로 조절하려면 28개의 조합이 필요하므로 각 채널 별로 8비트(bit)가 필요하여 각 화소 당 8bit x 3Channel = 24 bit의 정보가 필요하다. 투명도(Transparancy)에 관한 채널을 더하게 되면 8bit x 4Channel = 32 bit가 필요하게 된다. 이렇게 각 화소 별로 RGB 색상의 밝기의 정보로 구성된 디지털 이미지 파일이 가지고 있는 정보를 이미지 프로세싱 소프트웨어를 활용하여 추출하는 방법에 관하여 구체적인 예를 들어가면서 살펴보도록 한다.