표준 영상처리에 관련된 학문분야 - AIA 정의를 중심으로

[도미니크]

<영상처리 기술에 대하여 지인인 Withrobot D. Y. KIM 대표에게 요청하여 받은 자료를 공유합니다>

• Vision processing, image processing, computer vision, machine vision 등 국내에서는 별다른 구분 없이 혼재되어 사용되고 있는 명칭을 우선 정리한다.

• 왼쪽 원형표는 산업계에서 가장 큰 회원을 가지고 있는 AIA에서 만든 표이다. 영상를 다루는 분야와 관련있는 분야를 나타내고 있다.
• 오른쪽 표는 Withrobot에서 만든 표로 입력을 image로 출력 역시 이미지를 얻는 내용을 다루는 분야가 이미지 프로세싱이다.  ex) 각종 영상 필터, 영상 압축(mpeg)이 주된 연구 분야
• 입력은 이미지가 아닌, 예를 들어 3D 좌표 및 색상을 넣어 출력을 이미지로 만드는 분야는 Computer graphics 분야이다. ex)3D 애니메이션, view synthesis 분야가 대표적인 예가 된다.
• 입력은 이미지인데, 출력은 이미지가 아닌 결과물을 원하는 곳, 예를 들면 어떤 물체의 크기라던지, 갯수를 세는 것. ex) 반도체 생산 라인에서 불량을 카메라 영상을 통해 찾아내는 것은 이 분야에 해당한다.
• 교과서에서 언급될 수준의 명확한 분류법이 존재하지 않는 이유는 이 분야의 시작을 1960년 대로 보는 연구자들도 있지만 논문이나 교과서에 언급되기 시작하는 시작은 1983년 Horn의 책에서부터 시작하는 경우가 많기에  길게 잡아도 30여년된 학문이기 때문이다.
• 특히 영상 처리의 기초가 되는 projective space가 영상 처리에 있어 본격적으로 다뤄지기 시작한 시기는 1990년대 중후반부터이다. 덕분에 영상 처리 전문가라는 사람은 국내에 많이 있지만 projective space를 제대로 이해하고 있는 전문가는 드물다. 영상 처리에 대해 얼마나 알고 있는지를 묻는 가장 좋은 질문 중에 하나는 projective space 또는 camera geometry calibration에 대해 이야기를 해 보는 것이다. 잘 모르고 있다면 machine vision 쪽이 아닌 image processing 전문가일 가능성이 매우 높다.

• 학계 
  • 학계에서는 Carnegie Mellon University(CMU)를 이 분야에서 최고의 대학으로 꼽는다.
  • CMU를 영상 처리 분야의 최고로 올려놓는데에는 Kanade 교수의 공이 크다.
  • 국내에서는 KAIST 권인소 교수가 Kanade 교수의 제자이며 이 실험실이 앞선 연구 결과를 많이 내놓고 있다.
• 회사
  • 영상 처리 관련된 유명 회사 목록 (목록이 작성된지는 4년이 지났고, 업데이트가 안되고 있어 최근 회사는 목록에 없음)
  • 산업체 연구자들이 모이는 가장 큰 학회 (AIA)

• 도서
  • 90년대 이후에 많은 대학원에서 사용된 교과서 위주로 정리
  • 참고할 만한 홈페이지
  • 기타 관련 키워드 (생각나는대로 정리)