[면접 합격자료] 실리콘웍스 R&D 영상처리 Algorithm 합격 문항 기출 최종합격

1. 영상처리 알고리즘에서 필터링과 특징 추출의 차이점을 설명하시오.

필터링과 특징 추출은 영상처리 알고리즘의 핵심 요소로서 서로 다른 역할을 합니다. 필터링은 영상 데이터에서 잡음 제거, 대비 향상, 엣지 검출 등 목적으로 주로 사용되며, 예를 들어 가우시안 필터는 영상의 노이즈를 평균화하여 부드럽게 만듭니다. 이는 영상 전처리 단계에서 많이 활용되며, 처리 후 영상의 품질이 최대 30% 향상된 연구 사례도 존재합니다. 반면 특징 추출은 영상 내에서 의미 있는 정보를 찾아내어 패턴, 모양, 경계 등 대표적 특징을 추출하는 과정입니다. 예를 들어 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)는 특징점 검출에 사용되며, 100개 이상 특징점을 추출하여 영상 인식률이 20% 이상 향상되는 성과를 보여줍니다. 필터링은 영상의 전반적인 품질 개선과 노이즈 제거에 집중하는 반면, 특징 추출은 영상에서 중요한 정보를 구별하고 인식률 향상에 기여합니다. 이 두 방법은 영상 분석과 인공지능 분야에서 각각의 특성에 맞게 적절히 활용되어 영상 내용 이해와 성능 향상에 결정적 역할을 합니다.

2. 영상 노이즈 제거를 위한 대표적인 알고리즘을 하나 제시…