01. 산술연산 덧셈연산: 명도 값을 증가시켜 밝게, 히스토그램의 기둥이 오른쪽으로 이동 뺄셈연산: 명도 값을 감소시켜 어둡게, 히스토그램의 기둥이 왼쪽으로 이동 곱셈연산: 명암 대비가 증가하여 히스토그램은 기둥의 분포 범위가 넓음 나눗셈연산: 명암 대비가 감소하여 히스토그램의 분포 범위가 좁음. => 선형 연산 2차원에서의 선형 : 1차원 산술연산의 문제점 해결 방법 클래핑(Clamping) : 최저/최대값 0~255 벗어나지 않도록 랩핑(Wraping) : 최댓값 + 1 = 최솟값 => 비선형 연산 논리 연산 02. 다양한 화소 점 처리 기법 Output(q) = T[Input(p)] Null Transform Negative Transform = Output = 255 - Input Gamma Co..
Python/Image vision
01. 빛과 색, 시각 컬러 디지털 영상 : 색 정보를 3 지각변수(색상,채도,명도)로 인식 사람의 인지 체계는 색상+채도=색도(Chromaticity) 흑백 디지털 영상 : 이진영상, grey-level 영상 02. 컬러모델 RGB, CMY(K), HSI, YCrCb, YUV ... 많이 쓰는 색상 체계 : RGB 0-255 : 1 byte = 8 bit 2^8=256 색상을 표현하는데 R 채널, G채널, B 채널 총 3 byte가 필요 컴퓨터는 색상수가 정해져 있어. Truecolor (1600만 개) 32bit(기본 integer 범위가 32bit) = 42억 각 값을 넘어가면 overflow (값을 올렸는데 어두워져) numpy : 연산속도 빠름 CMY 기본색: Cyan, magenta, Yell..
디지털 영상 개선 -하는 기술 : 평활화(Equalization), 첨예화(Sharpening), 잡음제거 등 디지털 영상 복원 디지털 영상 분석 : 기계가 분석하기 쉬운 형태로 영상을 변환 low-level vision 고주파 성분=edge 디지털 영상 인식 : 객체나 형상에서 주요 속성을 추출하여 식별할 수 있는 클래스나 카테고리로 분류하는 기술 디지털 영상 입력, 전처리, 영상 분할, 특징 추출, 인식의 처리 단계 ... 지문인식, 얼굴(앞으로 해야 할 분야) 디지털 영상 압축 무손실 압축 / 손실 압축 png / jpeg (색상정보) 우리나라는 거의 표준화되어있어서 연구X 화소 점 처리 (point processing) : 산술연산(밝게), 논리연산 영역 처리 (area processing) ..
