안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 스무딩 공간 필터(Smoothing Spatial Filter)에서는 영상 공간에서 수행하는 대표적인 필터링 기법인 스무딩에 대해서 알아보았습니다. 이러한 스무딩 필터링은 관심 없는 객체나 노이즈를 제거하는 데 유용하게 쓰인다고 말씀드렸습니다. 오늘은 이러한 스무딩 필터들을 구현해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 소스코드는 아래의 깃허브를 보시면 됩니다. github.com/skawngus1111/DIP skawngus1111/DIP Digital Image Processing exercise&code. Contribute to skawngus1111/DIP development by creating an account on GitHub. github.c..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 지역적 히스토그램 처리를 마지막으로 히스토그램과 관련된 이론적인 내용을 모두 끝냈습니다. 오늘은 그 동안 알아본 히스토그램(Histogram), 히스토그램 평활화(Histogram Equalization), 히스토그램 지정(Histogram Matching), 지역 히스토그램 평활화(Local Histogram Equalization)을 구현해보겠습니다. 이미 지난 포스팅에서 자세한 내용은 알아보았기 때문에 간단하게 결과 그림과 코드만 제공해드리도록 하겠습니다. 만약 코드를 사용하고 싶으시면 해당 코드들은 제 아래의 깃허브 링크에 정리해놓았으니 확인해보시길 바랍니다. github.com/skawngus1111/DIP skawngus1111/DIP Digit..
안녕하세요. 오늘 포스팅에서는 맥북에 매트랩을 설치하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 매트랩은 기본적으로 라이센스가 없다면 개인 라이센스를 구매해야사용할 수 있는 유료개발툴입니다. 따라서 다른 오픈된 언어에 비해서 안정적이고 오류에 대해서 금방 해결해준다는 장점이 있죠. 그리고 매트랩을 배포하는 Mathwork에 질문하면 빠르게 답변도 오고 매트랩 커뮤니티도 아주 잘 활성화되어 있기 때문에 개인적으로 대학생 기준으로 처음에 시작하는 프로그래밍 언어로 추천합니다. 특히, 수치 해석 관련 과목을 수강하실 학생들은 매트랩을 미리 익혀두시면 아주 편하게 수업을 들을 수 있을 겁니다. 준비물 학교에서 제공하는 매트랩 라이센스 설치 컴퓨터에 약 20기가의 충분한 용량 먼저, 매트랩 공식 홈페이지를 들어가주시..
