라즈베리파이 경험중. feat 영상신호처리, 푸리에 시리즈, 푸리에 변환

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일단 난 별로 아두이노나 라즈베리파이 같은거에 흥미가 잘 안 생긴다.
별로 정이 안 간달까. > 과거엔 그랬는데, 지금은 우호적인 감정을 가지고 있다.. (내 최근 포스트를 보면 알 수 있다)

그래서 오늘 배운 것도 신호 처리하는 부분만 재밌었다!!!!!!!!!!!!
와 진짜 신호처리 왜케 재밌지?!!
1. 내가 신호및시스템에서 배운 내용이라서2. 주파수 domain으로 바꾸는 이유가 오늘 나와서3. 주파수가 저런 성질을 가지고 있는 것이 재미있어서 (진짜 "주파수"라는 개념을 도입한게...ㄷㄷ)4. 이러한 모든 것들이 내가 새롭게, 거의 접해보지 못한 영역들이라서
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오늘은 영상신호 처리에 대해 배웠다.
1. 일단 ct signal을 sampling과 quantization을 통해 digital signal로 바꾼다.이렇게 해주는 이유는 digital 신호를 만들기 위해. 컴퓨터가 처리할 수 있게 하기 위해!
2. 라즈베리파이에 막 command를 쳐서 사진도 찍고, 저장도 하고, 사진 크기도 정하고, 찍는 시간, 등등을 정했다.
3. 그 다음에 밋밋한 모양 면과 알록달록한? 모양의 면을 사진으로 찍고 bmp 파일로 저장했다.
여기서 사진의 가로세로를 각각 640 480으로 정했다. 이게 픽셀의 개수가 된다.그리고 한 픽셀당 R, G, B이렇게 3개의 정보가 들어가고 각각 1바이트씩 차지해,결국 한 픽셀당 3바이트를 차지한다.이렇게 해서 사진 한 장을 찍으면 640*480*3 바이트의 크기가 된다.
여기서 jpg파일과 bmp 파일의 사진 메모리 크기가 다르다.jpg는 사진 파일을 압축하고, bmp 파일은 압축하지 않는다.(사진한장: 640*480*3바이트)
jpg의 사진 파일 압축 원리는 픽셀의(?) 고주파 성분을 제거함으로써 이루어진다.픽셀 간의 색 변화가 크지 않으면, 예를 들어 하얀 종이를 찍으면, 저주파 성분이 많아지고 고주파 성분이 적어진다. > 사실 이 부분 명확하지가 않다.무튼 영상 신호에서 저주파는 대략적인 큰 모습을 나타내고 고주파는 작은 세밀한 부분들을 나타내기에 사진을 압축할 때에 고주파 신호를 제거한다.
이게 되게 신기한게, 영상을 찍는 다는 것이 결국 사진을 아주 작은 시간 단위로 여러장 찍어서 이어붙인 것인데, 이 영상을 압축할 때에도 사진 압축과 비슷하다.예를들어 30fps(frames per second)로 찍는다고 하면 몇 1초동안 30장을 찍는다는 건데,움직임이 미친듯이 크고 빠르지 않는 이상 이 30장의 사진은 각각이 크게 크게 변하지 않고 공통된 부분들이 많이 존재한다.이때 각 사진을 비교해서 공통된 부분, 즉 비교해보고 차이가 크지 않으면 제거한다. 이때 이미 사진 압축이 되어있는 상태(고주파 성분이 제거된 상태) 라서 압축이 확실하게 된다. 그래서 이번 실험에서 640*480 크기의 사진을 30fps로 10초간 찍었으니파일 크기가 640*480*3*30*10이 나와야 하는데 이보다 꽤 작은 메모리를 차지한다는 것을 보았다.매우 신기신기쓰
가끔 뭔가 이렇게 사진 압축하는 기술들이 놀랍기도 하면서, 뭔가 단순하다고 생각되기도 한다.단순한 원리들이 적용되어 있는 것 같은!그치만 단순한 것이 제일 어려운 거다..


4. 푸리에 시리즈(급수), 푸리에 변환(fourier series / fourier transform FT)
푸리에 시리즈는 모든 주기 함수는 sinusoidal 함수의 합으로 나타낼 수 있다.푸리에 변환은 주기함수던 비주기 함수던 complex exponent의 합으로 나타낼 수 있다.이 complex exponent가 바로 기저함수이다....!
푸리에 시리즈 진짜 재밌다.이건 시간 domain을 주파수 domain으로 바꾸는 건데,주기 함수를 sinusoidal함수로 나타낼 때, 각 함수를 주파수 별로 나눌 수 있다.저주파 부터 고주파 까지저주파 함수는 주기함수의 대략적인 큰 그림을 보여줄거고,고주파 함수는 자글자글한 부분을 보여준다. 
푸리에 변환에서는 complex exponent 를 이용하는데, 이때 complex exponent함수는 또 cos과 sin으로 나타낼 수 있다. 그러나 complex exponent로는 쭉 증가/감소하는 형태도 만들 수 있으니 푸리에 시리즈보다 더 많은 범위의 신호를 다룰 수 있다.
주파수라는 것을 발견한 사람 대단하다.

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