디지털영상처리(Digital Image Processing)

영상처리는 아날로그 영상 처리와 디지털 영상 처리로 구분할 수 있지만 최근에는 컴퓨터의 발전으로 영상 처리라고 하면 일반적으로 디지털 영상 처리를 의미함.영상은 수학적으로 2차원 함수 f(x,y) 로 정의 될 수 있다. x, y는 공간좌표이다.좌표 (x,y)에서 f의

640 X 480 크기의 흑백 영상의 크기를 계산해보자. 흑백 영상은 화소당 8비트로 표현된다. 만약 컬러 영상이었으면 크기가 얼마나 될까? ㅋ럴러 영상은 화소당 24비트 크기의 RGB 방식으로 표현된다고 가정한다.

OpenCV 라이브러리를 사용하면 다음과 같은 작업을 쉽게 할 수 있다.영상 파일의 읽기 및 쓰기비디오 캡처 및 저장영상 처리(필터, 변환)영상이나 비디오에서 얼굴, 눈, 자동차와 같은 특정 물체를 감지비디오를 분석하여 움직임을 추정하고, 배경을 없애고, 특정 물체를

화소값은 어떻게 행렬에 저장될까?크기가 n행 X m열인 그레이스케일(grayscale) 영상 데이터는 첫부분에 화소(0,0)의 값이 저장된다. 이어서 화소 (0,1)의 값이 저장되고, 이런식으로 화소값이 순차적으로 저장되다가 맨끝에 화소 (n-1, m-1)의 값이 저장

전통적인 영상 처리는 크게 두 가지로 나누어진다.화소 처리공간 필터링화소처리는 입력 영상의 화소값이 수학적인 함수를 거쳐서 새로운 값으로 변경된 후에 출력 영상의 동일한 위치에 저장된다. 화소 처리에서 각 출력 화소값은 해당 입력 화소값에만 의존한다. 이것은 출력 화소

히스토그램이란 특정한 값을 가진 화소가 영상 안에 몇 개나 있는지를 막대그래프로 표시한 것이다. 히스트로그램은 화소값들의 분포르 한눈에 볼 수 있어서 영상처리에서 중요하게 사용된다. 예를 들어 화소값들이 최소값 근처에 몰려있다면 이것은 사진을 촬영할 때 노출이 적었다는

공간 필터링(Spacial filtering)

기하학적 처리 기하학적 변환(geometric transformation)이란?

형태학적 처리란 특정한 모양의 형태소를

컬러를 사용하면 영상으로 부터 간단하게 특정 객체를 식별할 수 있다. 또한 인간은 본질적으로 명도보다는 컬러에 민감하다. 인간은 수천 개의 컬러를 식별할 수 있지만 명도 단계는 약 20개 정도만을 구분할 수 있다고 한다.영상 처리에는 다양한 컬러 모델이 사용된다. 컬러

주파수 영역 처리

연결 성분 레이블링

Shi-Tomashi 코너 감지기