DevKim

1. 공간 해상도 (spatial resolution) - 영상에 대한 화소들의 밀도 - 공간 해상도가 높을수록 더 많은 화소들이 영상의 디스플레이에 사용됨 * imresize 함수를 사용하여 공간 해상도 변경 가능 사이즈를 1/2로 줄이기위해 2*2 행렬중에 1개만 선택함 -> 그 후에 2배로 늘림 => 실제 해상도는 다르다 2. 양자화 (Quantization) : 몇 단계로 표현할거냐? - 영상의 밝기값을 표현하는 데에 사용되는 밝기값의 개수 -기본 영상은 밝기 값을 256으로 양자화한 것임 *균일 양자화 : 밝기 값의 범위를 균등하게 나누어 양자화 (1) floor(버림) 함수 사용 방법 *N개의 밝기값으로 양자화하는 경우 (2) grayslice 함수 사용 방법 2. 디더링 (Dithering)..

영상 = 2차원 함수 즉, f(x,y) 로 생각할 수 있다. 각 함수의 값은 주어진 점에서의 영상의 밝기를 나타냄. 즉, (x,y)는 위치이고 f(x,y)는 해당 위치의 밝기를 나타낸다. * 일반적으로 영상의 원점은 좌측상단임 영상 = 2차원 함수, 각 함수의 값들 = 그 점의 영상의 밝기 디지털 영상 : 연속적 영상에서 샘플링된 점들로 구성된 아주 큰 배열 --> 각 점들은 양자화된 특정 밝기 값을 가지고있음 이때 샘플링된 점 = 화소(pixel) = 디지털 영상을 구성하는 요소 * 샘플링 : 등간격으로 나눠서 특정한 위치에 있는 값들만 취해주는 과정 *양자화 : 밝기를 일정한 간격으로 양자화해주는 것 이웃화소(neighborhood) : 주어진 하나의 화소를 둘러싸고 있는 화소들

*본 포스팅은 세종대학교 '서재규' 교수님의 강의자료와 '매트랩을 이용한 디지털 영상처리의 기초' 교재를 참고하였습니다 * 영상처리란? case 1 '인간이 해석하기 위해' 영상의 성질을 변화시키는 것이다. case 2 '기계의 인식을 위해 (ex. 머신러닝)' 영상의 성질을 변화시키는 것 !!