안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 영상 히스토그램(image historgram)에서는 영상을 히스토그램으로 변환하였을 때 밝기와 대비에 따른 히스토그램의 분포의 차이를 알아보았습니다. 그 결과로 낮은 대비를 가지는 영상을 높은 대비로 바꾸어주려면 히스토그램의 분포를 넓게 퍼뜨려주어야한다는 사실을 알았습니다(하단의 그림을 보시면 쉽게 이해할 수 있습니다.). 오늘은 높은 대비로 만드는 가장 대표적인 알고리즘인 히스토그램 평활화에 대해서 알아보겠습니다. 이제부터는 히스토그램 평활화 알고리즘를 명확하게 정의하기 위해서 몇 가지 가정을 추가하도록 하겠습니다. 먼저, $r$을 입력 영상의 밝기라고하면 $r \in [0, L-1]$를 만족합니다. 따라서 $r = 0, L-1$은 각각 검은색과 흰색을..
안녕하세요. 지난 포스팅에서는 디지털 영상 처리 - 밝기 변환 함수에 대해서 알아보았습니다. 그 중에서도 대표적인 변환인 영상 반전, 영상 로그 변환, 감마 변환 등을 직접 매트랩 코드를 이용하여 구현까지 해보았습니다. 오늘은 좀 더 어려운 개념으로서 히스토그램 처리에 대해서 알아보겠습니다. 코드는 아래 링크에서 다운받으실 수 있습니다. github.com/skawngus1111/DIP.git skawngus1111/DIP Digital Image Processing exercise&code. Contribute to skawngus1111/DIP development by creating an account on GitHub. github.com 지난 포스팅에서 제가 사용했던 용어 중 영상 대비(con..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 디지털 영상 기초 2를 끝으로 이제부터는 실질적인 디지털 영상 처리 기법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 코드는 아래 링크 참조해주세요! github.com/skawngus1111/DIP.git skawngus1111/DIP Digital Image Processing exercise&code. Contribute to skawngus1111/DIP development by creating an account on GitHub. github.com 1. 소개 가장 먼저, 공간 도메인(spatial domain)이란 개념을 알아야 합니다. 공간 도메인은 영상 그 자체에 바로 어떤 연산을 적용하는 도메인을 의미합니다. 아니? 그렇다면 영상에 연산을 바로 적용..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 디지털 영상 기초 1에서는 디지털 영상을 이해하기 위한 배경 지식을 알아보았습니다. 오늘도 계속 이어서 진행해보도록 하겠습니다. 1. 디지털 영상 획득(digital image acquisition) 저희가 실제로 보는 영상을 디지털화하려면 어떻게 해야할까요? 이를 위해서는 영상이 무엇때문에 생기는 것인지 알아봐야합니다. 다들 아시겠지만 저희가 영상을 인식하는 과정은 광원에서 시작된 빛이 물체에 반사되어 눈에 입력되어 원추세포와 간상세포가 입력된 빛에서 파장을 분석하여 이를 다시 뇌로 전송하게 됩니다. 즉, 어떤 영상을 인식하기 위해서는 "빛"과 "반사"은 필수요소가 됩니다. 둘 중 하나라도 없으면 저희가 영상을 인식하는 것을 불가능해지죠. 이는 다른 영상..
