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[Public] 신호처리29

공간 영역에서의 영상 향상 (5) 평활화 공간 여파기 2009. 10. 12(月) 공간적 필터 개념을 먼저 알아야 할 것 같다. 이웃점 연산은 이웃점 내의 영상 화소값과 이웃점과 같은 차원을 갖는 부분 영상의 대응되는 값을 대상으로 수행하는데 부분영상을 보통 필터, 마스크, 커널, 템플릿, 윈도우 라 불린다. 보통 논문에서는 윈도우라고 많이 사용되는 것 같다. 필터처리 개념은 주파수에서 신호처리를 위한 푸리에 변환의 사용에 근원을 가지는데 영상의 화소에 직접적으로 수행되는 필터처리라 구분직기 위해 공간적 필터처리라 용어를 사용하겠다. 필터처리 과정은 영상내에서 점에서 점으로 마스크 움직임으로 이루어진다. 여기서는 선형(linear)이라는 말이 자주 사용된다. 이 개념은 꼭 파악하고 갔으면 하는 바램이다. 신호처리이론이나 기본 개념을 배우지 않았던 터라 매우.. 2009. 10. 12.
공간 영역에서의 영상 향상 (4) 비트 평면 분할 2009. 10. 12 (月) 이것을 공간 영역에서의 영상 향상 란에 맞을지는 모르겠다. 비트 평면 분할이란 ? - 밝기를 표현하는 단위를 2^ 비트단위로 나누어 각각 표현하는 방법이다. 아래 그림은 255 크기 수준을 가진 그레이 이미지 한장을 2^0 ~ 2^7 까지 나타낸 이미지 이다. 참 이해하기 어렵다 ..... 아래 예를 보면 이해하기 쉬울 것이다. 먼저 아래 그림은 원본 사진이다. 프랙탈 사진이라고 하는데 먼지는 나도 모른다. 단지 이 사진을 비트 평면 분할 할 경우 다음과 같이 나타내어진다. 어느정도 이해가 됬다고 생각하겠다... 그럼 이걸 왜 어디에 사용하느냐가 이제 궁금할 것이다. 먼저 압축 분야에서 사용된다. 작은 명암도의 변화를 줄이는 방법으로 사용된다. 자세한 것은 추후 압축 분야를.. 2009. 10. 12.
1. 패턴인식이란 2009. 09. 24 (木) 1. 패턴인식의 개요 (1) 패턴인식의 정의 - 패턴인식은 “계산이 가능한 기계적인 장치가 어떠한 대상을 인식하는 문제를 다루는 인공지능의 한 분야“로 표현 할 수 있다고 한다. (2) 특징과 패턴 - 패턴이란 개별 객체의 특색 혹은 특징을 의미하며 특징을 모아놓은 집합으로 정의 됨 - 패턴을 이루는 특징 벡터는 특징 공간상에서 분포하는 유형에 따라 분류가 가능 ü 선형 분리 가능한 유형 ü 비선형 분리 가능한 유형 ü 높은 상관을 가진 유형 ü 멀티 모달 유형 - 또한 시변성에 따라 정적과 동적 패턴으로 분류 할 수 있다고 하는데 시변성이 뭘까? 찾아보니깐 시변성이랑 시간의 흐름이라 ….. 음 (3) 패턴인식 시스템의 구성 요소와 설계 사이클 - 1단계 : 데이터 수집 단.. 2009. 9. 24.
1. H.264 / AVC 기초지식 1. H.264 / AVC 기초지식 1. H.264 와 AVC 1) H.264란 ? - 국제표준화 기구인 국제전기통신연합-전기통신표준(ITU-T)에서는 각 기술마다 정해진 A~Z까지 한 개의 알파벳 문자와 마침표 뒤에 따라오는 1~4자리의 숫자를 조합하여 사용하는데 그 중 H는 오디오 비주얼 멀티미디어 시스템 분야를 가리킨다. 그리고 200번 대는 시스템을 구성하는 요소 260번 대는 그 가운데 동영상 부호화를 가리킨다. - H.26X 발전 과정 ITU-T 권고명 제정된 연도 제목 특징 및 기능 압축률 H.261 1990년 ISDN에 대응한 멀티미디어 통신용 동영상 압축부호화 국제표준 (오디오 비주얼 통신) 순행주사방식을 채택 1/20 ~ 1/200 H.262 1995년 MPEG-2비디오와 다르지만 실제.. 2009. 9. 15.
공간 영역에서의 영상 향상 (3) 산술 연산 1) 영상의 산술연산 (1) 덧셈 - 각 픽셀의 명암값을 낮춰 준다. - Output(x, y) = Image(x, y) + C (C는 상수값) - 이미지의 윤곽을 검출하여 더함으로 써 경계선이 뚜렷하다. - Output(x, y) = Image1(x, y) + Image2(x, y) (2) 뺄셈 - 각 필셀의 명도값을 낮춰 준다. - Output(x, y) = Image(x, y) - C (C는 상수값) - 원하는 정보만 추출 하는 방법 - Output(x, y) = Image1(x, y) - Image2(x, y) (3) 평균 - 산술 평균을 이용하여 새로운 영상을 만드는 연산. - h(x, y) = ½ [f(x, y) + g(x,y)] - 잡음을 제거하는 효과를 가진다. - 3*3 필터에서 평균값을.. 2009. 8. 23.
공간 영역에서의 영상 향상 (2) 히스토그램  1) 히스토그램 - 명암도를 가진 화소의 수를 전체 화소수로 나눈게 히스토그램 정규화이다. - 이는 명암도가 일어날 수 있는 확률에 대한 예측을 가리킨다. - 히스토그램은 명암도 세부사항을 보여준다 (밝기 대비) - 좋지 않는 명도값을 가진 영상을 향상시키기 위해 관찰할 수 있다 2) 히스토그램 평활화 - 명암값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상은 히스토그램 평활화라고 불리는 처리에 의해 명암값의 분화가 균일되어 영상이 향상될수 있다. - 영상이 어두운 영역에서 세밀한 부분을 가져올 경우 효과적이다. - 히스토그램 평활을 구현하려면 3단계를 거쳐야 한다 1. 히스토그램을 이용한 명도 값의 빈도 수를 계산한다. 2. 구한 빈도 수를 이용하여 축적 히스토그램 값을 구하고 정규화 시킨다. 3.. 2009. 8. 18.
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