[python] 파이썬을 사용한 영상 복잡도 분석

05 Dec 2023

python

영상은 픽셀 값의 배열로 표현되는 이미지입니다. 이러한 이미지는 흑백 또는 컬러로 표현될 수 있으며, 다양한 크기와 해상도를 가질 수 있습니다. 영상 복잡도 분석은 영상의 복잡성을 측정하고 분석하는 프로세스입니다. 이를 통해 영상의 특성을 이해하고, 영상 처리 및 압축 알고리즘 개발에 활용할 수 있습니다.

영상 복잡도의 측정 방법

엔트로피

일반적으로 영상의 복잡도는 엔트로피를 이용하여 측정합니다. 엔트로피는 정보 이론에서 사용되는 개념으로, 영상의 픽셀 값 분포를 통해 정보의 불확실성을 측정합니다. 엔트로피가 높을수록 영상의 복잡도가 높다고 판단할 수 있습니다. 파이썬에서는 scipy.stats 모듈의 entropy 함수를 사용하여 영상의 엔트로피를 계산할 수 있습니다.

import numpy as np
from scipy.stats import entropy

def image_complexity(image):
    # 이미지를 흑백으로 변환
    gray_image = image.convert('L')

    # 이미지를 NumPy 배열로 변환
    array = np.array(gray_image)

    # 픽셀 값의 분포를 계산
    hist, _ = np.histogram(array.flatten(), bins=256, range=[0, 256])

    # 엔트로피 계산
    image_entropy = entropy(hist)

    return image_entropy

텍스처 분석

또 다른 영상 복잡도의 측정 방법으로는 텍스처 분석이 있습니다. 텍스처는 영상 내에서 반복되는 패턴이나 구조로 이해할 수 있습니다. 텍스처 분석은 영상 내에서 텍스처의 특징을 추출하고 측정하여 영상의 복잡도를 파악하는 기법입니다. 파이썬에서는 scikit-image 패키지의 texture 모듈을 사용하여 텍스처 분석을 할 수 있습니다.

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

def image_complexity(image):
    # 이미지를 흑백으로 변환
    gray_image = image.convert('L')

    # 이미지를 NumPy 배열로 변환
    array = np.array(gray_image)

    # 텍스처 특징을 추출하기 위해 회색 공조 행렬 계산
    glcm = greycomatrix(array, distances=[1], angles=[0], symmetric=True, normed=True)

    # 텍스처 특징 계산
    contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
    homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')

    # 텍스처 복잡도 계산
    image_complexity = np.mean(contrast) + np.mean(homogeneity)

    return image_complexity

결론

파이썬을 사용하여 영상의 복잡도를 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 엔트로피와 텍스처 분석은 영상 복잡도의 측정을 위해 널리 사용되는 기법 중 일부입니다. 이러한 분석을 통해 영상의 복잡성을 이해하고, 영상 처리 및 압축 등 다양한 응용에 활용할 수 있습니다.

참고 자료

SciPy documentation - Calculating entropy
Scikit-image documentation - Texture analysis