이미지 처리 바이블

이미지 처리 바이블 - 파이썬, OpenCV, 텐서플로로 배우는 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 모든 것!
류태선.콥스랩 연구원 지음 / 길벗 / 2024년 4월

1) 이미지 처리와 컴퓨터 비전 차이

이 책은 둘의 차이를 명확하게 설명해 줍니다. 먼저 이미지 처리의 이미지는 아날로그와 디지털로 나눠지는데요. 실무에서는 보통 디지털 이미지로 작업을 많이 합니다. 디지털 이미지 처리 단계는 크게 4가지로 이미지 획득, 개선, 분석, 해석 및 이해로 나눠집니다. 큰 틀은 이미지의 픽셀값을 색상과 강도에 대한 정보를 향상하거나 변화를 주는 것입니다. ​ 컴퓨터 비전은 앞서 이미지 처리로 생성된 이미지를 분석하고 해석하는 데 초점을 맞춥니다. 대표적으로 CCTV의 사람을 지나가는 점을 학습시켜 객체 인식을 하는 점이 있습니다.

2) 엑스레이 사진, 폐렴 확인

의료 분야에서 AI가 가장 빠르게 도입되는 부분은 영상의학 쪽일 것입니다. 우선 기본적인 데이터는 병원에서 관리가 잘되어져 있기 때문이죠. 환자마다 병명은 의사들이 진단이 잘 내려져 있어서 결괏값 또한 명확합니다. 외국이나 우리나라에서도 1차 진단은 AI가 하는 경우가 많습니다. 정밀직인 부분은 전문의가 시차를 두면서 관찰합니다. ​이 책은 합성곱 신경망을 활용해 엑스레이 영상 분류 모델을 만듭니다. 책에서 사용한 방사선 이미지는 광저우 여성 및 어린이 의료센터의 1~5세 소아 환자들의 후향적 연구인데요. 정상 1,341장과 폐렴 데이터 3.875장이 구성이 되어져 있습니다. 위 사진의 모델 출력은 Grad-CAM을 사용해서 모델 판단 근거를 돌출시켰습니다. ​ 현업에서는 AI가 정확한지 평가지표는 프로그램을 사용하는 전문의나 기획자의 요구사항에 맞춰서 만들어집니다.

이 포스팅은 길벗에서 책을 받아 읽고 주관적으로 작성했습니다.