이상우의 IDL 블로그

2차원 데이터를 이미지(Image)의 형태로 표출하면서 광원(Light Source)을 추가적으로 사용하여 명암 및 그림자 효과를 연출하는 것이 필요할 경우가 있습니다. 예를 들면 고도(Elevation) 값들로 구성된 지형 데이터를 이미지로 표출한 다음 태양의 위치에 따른 그림자의 변화를 보고 싶은 경우를 가정해볼 수 있습니다. 이러한 방식의 연출이 IDL에서 가능할까요? 물론 가능합니다. 다만 이를 위해서는 2차원 데이터를 이미지(Image) 대신 서피스(Surface)의 형태로 표출해야 합니다. 그런 다음에는 광원(Light Source)을 별도로 추가하여 그 위치에 따라 그림자가 형성되도록 해야 합니다. 서피스(Surface)는 X, Y, Z 성분이 모두 존재하는 3차원적인 표출 방식이므로 광원의..

지난 회차 게시물에서는 IDL에서 이미지 데이터에 대하여 감마 보정(Gamma Correction) 기법을 적용하는 방법과 예제를 소개한 바 있습니다. 오늘은 앞서 소개되었던 방법을 그대로 응용하여 감마 보정 기법을 다른 예제 이미지 데이터에 적용해보기로 하겠습니다. 예제로 사용할 이미지 파일은 다음과 같습니다. 이 파일로부터 이미지 데이터를 읽고 감마 보정을 해보기로 합니다. 일단 이미지 데이터를 읽는 작업부터 다음과 같이 시작합니다. READ_JPEG, 'my_photo1.jpg', data, /GRAYSCALEHELP, data 사실 원본 이미지는 컬러이긴 하지만 여기서는 처리 작업의 편의를 위하여 READ_JPEG 명령을 GRAYSCALE 키워드와 함께 사용하여 RGB가 아닌 단색광 이미지 데이..

감마 보정(Gamma Correction)은 이미지 처리 분야에서 널리 사용되고 있는 기법으로서 비선형적인 전달 함수(Nonlinear Transfer Function)를 사용하여 신호의 강도를 변형시키는 작업을 의미합니다. 이 기법에서 사용되는 비선형 전달 함수의 형태는 다음과 같습니다. 이 식에서 지수 형태로 들어가는 gamma 값이 가장 핵심적인 역할을 합니다. f(x) = gain*x^gamma+offset 물론 IDL에서도 이러한 기법을 사용하는 것이 가능합니다. 어떻게 보면 여기서 예전에 소개되었던 클리핑(Clipping) 기법 또는 히스토그램 균일화(Histogram Equalization) 기법과 유사한 맥락일 수도 있지만, 감마 보정 기법의 경우는 전달 함수의 형태를 다양하게 변형시켜서 ..