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..
안녕하세요. 지난 포스팅에서는 디지털 영상 처리에 대한 간단한 소개를 해보았습니다. 오늘 포스팅에서는 본격적으로 "디지털 영상(Digital Image)"에 대해서 더 정확하게 이해하는 시간을 가져보겠습니다. 1. 사람의 시각 디지털 영상은 기본적으로 수학적 정의를 기반으로 합니다. 하지만 그 과정에서 "사람이 직접 보는" 과정이 필요하기 때문에 필연적으로 사람의 주관적인 의견이 포함될 수 밖에 없습니다. 여기서 사람이 보는 것을 담당하는 것은 바로 눈(eyes)입니다. 사람은 눈을 통해 물체로부터 반사된 빛을 입력으로 받고 색깔, 원근감과 같은 복잡한 정보를 추출하여 뇌로 전달하게 됩니다. 이러한 눈의 구조는 이후 카메라에 적용되어 다양한 분야에 쓰이고 있기 때문에 저희는 기본적으로 눈의 구조부터 알아..
