개발자 끄적끄적

- 무손실 및 손실 압축 - 손실 압축 : VQ(Vector Quantization), JPEG - 무손실 압축 : Huffman, DPCM(Differential Pulse Coded Modulation), RLE(Run Length Encoding) - 영상에서 그레이 값들을 표현하는데 고정길이코드(8비트)를 사용하지 않고 가변길이코드를 사용하는데, 영상 내에서 그레이 값들이 확률적으로 자주 나오는 값일수록 보다 짧은 코드를 사용하는 것이다 - 즉, 발생빈도가 많이 나오는 코드는 짧게 표현하고 발생빈도가 적게 나오는 코드는 길게 표현 -> 가변길이(Variable Length Coding) Gray value Probability Fixed code Variable code 0 0.2 00 000 1..

- 영상에 구멍(hole) 등 특정 물체의 수 또는 존재 여부에 관심을 가지는 경우, 한 영상의 이들 기본적 성절의 조사를 '디지털위상기하학' 또는 '영상위상기하학(image topology)라고 한다 >>nt=~im2bw(n,0.5); //black과 white를 서로 뒤집는다 >>n2=imopen(nt,strel('disk',5)); *strel('disk',5) //structural element(matlab 함수) - 화소 P가 4개의 이웃이 있는 경우 : 4-인접 - 화소 P가 8개의 이웃이 있는 경우 : 8-인접 -오브젝트 사이의 연결 - ex) - Distance=6(4연결) - Distatnce=4(8연결) - object 갯수를 count, default=8연결 - 목적(foregrou..

- 기본 개념 - 수학적 형태학의 이론은 여러 가지 방법으로 발전될 수 있다 점들의 집합으로 연산되는 한가지 표준 방법을 채택한다 - 화면의 오브젝트(object)를 일정한 양만큼 가로축(x) 또는 세로축(y)으로 이동시킨다 *직각좌표계 : 왼쪽 아래쪽이 0점(x축이 가로, y축이 세로) 영상좌표계 : 왼쪽 위에쪽이 0점(x축이 세로, y축이 가로) - 오브젝트(object)를 기준점을 기준으로 거울에 비치듯이 반사시킨다 - 팽창과 침식은, 여러 가지 연산들이 이들 2가지 결합으로 이루어지는 형태학의 기본 연산이다 - 마스크(Mask) 내에 있는 오브젝트의 좌표 만큼 모두 이동시킨 다음 합쳐주는 것 - hole(구멍)을 매꿔주는 역할(물체의 크기를 증가시키는 효과) -> 원래의 object보다 확장 - ..

- 영역분할은 영상을 부분을 구분하거나 물체를 분리하는 처리이다 - 단일 문턱치 처리 - 그레이 영상을 먼저 원 영상에서 그레이레벨 T를 선택하여 이진(흑백과 백색)영상으로 변환하고, 모든 화소에 대하여 T보다 작으면 흑색으로 T보다 크면 백색으로 치환 A pixel becomes white if its gray level is > T, black if its gray level is >r=imread('rice.tif'); >>imshow(r), figure, imshow(r>110) //모든 데이터를 벡터로 처리하기때문에 r은 전체 영상을 뜻한다 -> 벡터화 결과 영상은 이후에 쌀의 개수나 평균 사이즈를 구하는데 이용할 수 있다 >>b=imread('bacteria.tif'); >>imshow(b),..

- 영상 복원은 영상을 획득하는 과정에서 발생되는 열화(화질의 저하)를 방지하거나 감소시키는 처리를 의미한다 이러한 화질의 저하는 화소의 값에 오차를 발생하는 잡음을 포함하고, 초점의 흐림 또는 카메라의 움직임에 의한 떨림 현상과 같은 광학적 오차를 포함한다 - 공간영역에서, 영상 f(x, y)와 공간필터 h(x, y)가 회선처리에 의해 어떤 결과 영상 g(x,y)를 생각하자 만일 h(x,y)가 라인형태로 구성된다면 회선처리의 결과는 라인방향으로 움직이는 흐림이 생긴다 g(x,y) = f(x,y)*h(x,y) 여기서 *는 회선을 표시한다 그러나 모두가 그런 것은 아니며, 회선처리에 부가되는 함수로 모델화 될 수 있는 잡음을 고려해야한다 따라서 발생 가능한 불규칙한 오차를 n(x,y)로 표현하면, 열화 영..

- 최근접 보간법 - 순방향(x1~x4)->(x1'~x8') : 원영상 4개의 pixel로부터 확대된 8개의 pixel의 좌표값을 구하는 것 - 역방향(x1'~x8')->(x1~x4) : 확대된 8개의 pixel 좌표에 원영상 4개의 pixel로부터 data를 가지고 와서 8개의 pixel의 data를 생성하는 과정 - Matlab은 imresize 함수를 가지고 있는데, 아래와 같이 처리할 수 있다 - resize(A,k,'method') - A = 영상의 형식, k=척도계수, 'method'=최근법 또는 양선형 중 하나 - resize(A, [m,n], 'method') - [m,n]은 출력의 척도 사이즈 - ex) Matlab으로 구현 >>c=imread('cameraman.tif'); //카메라맨..

- 마스크를 이동하여 처리하는 것으로서, 구형 마스크(홀수 길이) 또는 주어진 영상에 걸쳐 다른 형태의 마스크를 사용한다 마스크 함수와 결합은 필터의 기능을 가진다 새로운 그레이 값으로 계산되는 함수는 마스크 내의 모든 그레이 값의 선형함수이기 때문에 선형필터라고 한다 선형필터는 이웃하는 화소들을 대상으로 마스크 내에서 대응하는 모든 값들을 각각 곱한 후에 이들을 모두 더하기하는 기능이다 1. 현 화소에 걸쳐진 마스크의 위치 2. 이웃 화소들에 대응하는 값(화소의 값)과 필터의 해당 값(가중치)을 각각 서로 곱한다 3. 곱의 항들을 모두 더한다 이 과정을 영상의 모든 화소에 대하여 반복처리한다 - 3x3 마스크는 널리 사용되는 하나의 필터이고, 이는 마스크 내의 총 9개의 값들을 평균처리 하는 것이다 이..

- 화소(pixel)의 그레이 값의 변환을 의미한다 1. 변환 - Time Domain 또는 주파수 도메인 칼라 도메인 변경 등 2. 주위 화소처리 : 영역처리 - 주어진 화소의 그레이레벨을 변환하기 위해 주어진 화소를 둘러싸고 있는 주위 화소를 이용하여 해당 화소의 그레이레벨 값을 처리하는 방법 3. 점처리 - 한 화소의 그레이레벨 값이 주위의 어떤 것도 이용하지 않고 변환하는 방법 4. 연산처리 - y = f(x) //함수 또는 알고리즘을 적용시킨다 함수의 값은 0~255의 범위에 있는 정수값으로 주어지는 함수 y = x +- C(C는 상수) y - Cx 또는 y=x/C - 각 경우 대하여 그 결과가 주어진 범위 0~255에서 정수 값이 되도록 조정할 필요가 있다 그리고 결과가 아래 식와 같이 범위를..

- 가장 기초적인 Matlab 함수 : image >> c=imread('cameraman.tif'); >> image(c) -> color가 적절치 않다 - imshow() 함수로는 Graylevel을 조절할 수 없다 하지만 >>colormap(gray(256)); >>image(c);를 하면 제대로 보인다 - truesize - 디스플레이에 사용할 수직과 수평의 스크린 화소수를 나타낸다 실제 영상의 size로 display된다 - axif off - 축의 라벨링을 off한다 - colormap(gray(level 수)) - colormap을 그레이 음영으로 조정한다 - >>image(c), truesize, axif off, colormap(gray(247)) -> 적절한 그레이 영상 생성 1) >>..

- Matlab - 매드릭스와 매트릭스 연산을 강력하게 지원하는 데이터 해석용 소프트웨어 패키지 - 명령어 및 처리 방법 >> >> w=imread('wombats.tif'); - ';' : 데이터를 억제하는 기능 - '>>' : prompt - 명령어 및 처리방법(디스플레이) imshow('wombats.tif') -> wombats.tif는 파일명 >> figure, imshow(w), pixval on 1. On-line 상에서 3개의 명령이다 2. Matlab은 다른 명령들을 분리하기 위해 콤마(,)를 이용한다 3. Figure : 스크린에 그림을 만든다(여러개 영상을 띄워놓고 비교가 가능하다) 4. Imshow(g) : 영상으로서 매트릭스를 디스플레이한다 5. Pixval on : 그림에 해당 ..

- 1 : 인간의 인식을 위해 그림정보를 개선하거나 - 2 : 자동화 기계의 인식을 위해 보다 적절하게 표현하기 위해 영상의 성질을 변화시키는 것을 의미한다 - 인간의 인식을 위해 그림정보를 개선 1. 샤프닝 처리(Sharpening) - 보다 샤프(Sharp)하게 나타내기 위해 영상의 에지를 강조한다 에지의 샤프닝처리는 프린트를 하는데 필수적인 요소이다 영상을 프린트하는데 최적으로 하기 위해 보통 샤프닝 처리를 한다 2. 잡음 제거 - 영상에서 잡음을 제거한다 - 잡음은 영상에서 불규칙한 오차를 유발하게된다 - 잡음은 데이터전송에 매우 공통적인 문제가 야기되는데, 데이터가 모든 종류의 전자부품들을 통해 전송되고, - 이 과정에서 원하지 않는 결과를 주게 된다 잡음은 여러 가지 다른 형태를 가지고, 이들..

- 공간 영역에서의 '점처리, 영역처리, 기하학적처리' 등을 학습 - 학습된 영상처리의 기본 개념을 응용하여 '복원, 분할, 형태적 처리'를 구현하고 '압축'의 기본 개념을 학습 1. 점처리 - 픽셀의 데이터값을 바꾼다(인접한 데이터는 바뀌지 않는다) 2. 영역처리 - Filtering - 일정한 크기의 블록을 친다음, 데이터를 바꿀 때 혼자만 바꾸는게 아니라 인접한 데이터도 바뀐다 3. 기하학처리 - 영상을 확대, 축소, 회전 - 영상의 input에 size가 바뀌는 것 4. 복원 - 노이즈가 많이 들어있는 영상이면 노이즈를 제거하는 것 - 움직이는 사람이 있다면 모션(Motion)을 제거 5. 분할 - 컴퓨터 인식시스템(Computer Vision, Machine Vision) - 영상에서 Objec..