해상도와 픽셀의 개념을 알고, 흑백·그레이스케일·컬러 이미지 데이터를 행렬로 표현하는 방법을 배웁니다.
| 단계 | 활동 | |
|---|---|---|
| 도입 | 인공지능은 이미지를 어떻게 인식할까? | 5분 |
| 활동1 | 흑백 이미지를 0과 1의 행렬로 표현하기 | 15분 |
| 활동2 | 그레이스케일 — 명도를 수로 표현하기 | 10분 |
| 활동3 | 컬러 이미지를 R, G, B 세 행렬로 표현하기 | 15분 |
| 정리 | 직접 실습해 보기 | 5분 |
영화 「매트릭스」에서 인공지능이 구현한 가상 현실의 실제 모습은 무수히 많은 숫자의 배열로 시각화되어 표현됩니다. 인간은 사물에 반사된 빛을 망막으로 감지하고 시각 피질에서 해석하여 사물을 인식하는데, 인공지능이 이미지 데이터를 인식하려면 이미지를 수와 수학 기호로 표현해야 합니다.
해상도가 낮아질수록 이미지의 선명도가 떨어집니다. 인공지능이 이미지를 인식하고 분석하려면 각 픽셀의 위치 정보와 색상 정보를 수치화한 코드로 대응시켜야 하는데, 이때 이 정보를 행렬을 이용하여 효율적으로 나타낼 수 있습니다.
검은색과 흰색으로만 이루어진 이미지 데이터는 검은색을 0, 흰색을 1로 대응시켜 행렬로 표현할 수 있습니다. 아래 격자를 클릭해 검게 칠하고, 행렬로 어떻게 표현되는지 확인해 보세요.
CT, MRI 영상이나 흑백 사진처럼 흰색과 검은색 사이에 다양한 명도를 갖는 이미지는 0(검은색)부터 255(흰색)까지 256단계의 수로 표현합니다. 이를 그레이스케일이라고 합니다.
컴퓨터 화면에서 색은 빛의 삼원색인 빨강(Red), 초록(Green), 파랑(Blue)을 섞어 표현합니다. 빨강·초록·파랑의 농도를 0부터 255까지 정수로 나타낸 세 행렬 $R, G, B$의 $(i,j)$ 성분을 $r_{ij}, g_{ij}, b_{ij}$라 하면, 픽셀 $(i,j)$의 색상 정보는 $x_{ij}=(r_{ij}, g_{ij}, b_{ij})$로 나타낼 수 있습니다.
아래 공학 도구에서 직접 그림을 그리고, 그 그림이 어떤 RGB 행렬로 표현되는지 확인해 보세요.
오늘은 흑백·그레이스케일·컬러 이미지를 행렬로 표현하는 방법을 배웠습니다. 다음 시간에는 행렬의 연산으로 이미지의 밝기를 조절하고 합성하는 방법을 배웁니다.