DevKim

*영상처리의 연산은 화소(pixel)의 값들을 변경한다 1.변환(transform) : 전체 영상을 하나의 블록으로 생각하고 화소의 값을 변경함 2. 영역단위처리 : 이웃화소들을 참조하여 해당 화소의 값을 변경함 3. 화소 단위 처리 : 자신의 화소 값만들 사용하여 해당 화소의 값을 변경함 --> 화소 단위의 처리에서 사용되는 산술 연산에 대해 이야기해본다 * y=f(x) 이때 y는 결과 영상, x는 원본 영상 1. 덧셈(뺄셈) y=x+-C imadd,imsubtract → 밝은 쪽 정보가 손실되며, 영상이 전체적으로 밝아짐 → 어두운 쪽 정보가 손실되며, 영상이 전체적으로 어두워짐 b=imread('block.tif'); b1=imadd(b,128); #b+128 b2=imsubtract(b,128);..

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)..

*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 !!