Image Processing

Image Kernel Image Processing 관련한 문서를 검색하면 일단 용어 자체가 그리 익숙하지 않은 상황에서 kernel, convolution matrix, mask 등의 용어를 접하기도 합니다. 사실 아주 오래전 Windows Application 을 구성하면서 데이터에 필터 ( 행렬 값 - kernel )를 적용하며, 시각화 하여 보여주는 프로그램을 개발한 적이 있었습니다. Application 에서만, 그것도 범용적이지 않은 프로그램에서 사용하던 기능들이었는데, 이제는 Web 에서 이런 기능이 가능한 것을 보면서, 개발환경의 변화를 새삼스레 느끼게 됩니다. Copy & Paste 의 대명사 였던 javascript 가 이제는 어떤면에서는 가장 첨단을 달리는 언어로 탈바꿈한것을 보면, 어쩌면 당연한 일인지도 모르겠습니다.

Canvas 에서 Image ? WebGL에서 Texture 부분을 정리하다 보면, Nearest, Bilinear 등의 용어를 접하게 됩니다. 프로그램을 개발하는 관점에서는 추출하는 방식을 지정한 후, GPU 에서 수행한 결과를 확인하면 되는 것이니, 구체적인 알고리즘을 굳이 확인하지 않아도 문제가 되지는 않습니다. 하지만, Web 특히 Canvas 에서 제공하는 강력한 기능중 하나가, Image 를 Uint8Array 의 8bit 이미지 배열로 다룰 수 있도록 데이터를 제공하고 있는 것입니다. 이런 데이터를 기반으로 간단한 Image Processing 작업, 더 나아가 OpenCV 에서 제공하는 기능도 일부 활용할 수 있는 수준에 있습니다.