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[Public] 신호처리29

[Computer Vision] #4 Parzen Windows or KDE(Kernel Densit Estimation) Parzen Windows 이것에 대해 알아 봅시다!! 일반적으로 파첸의창(Parzen Windows Function) 또 다른 말로는 커널밀도추정(Kernel Density Estimation) KDE라고도 합니다. 그럼 KDE 란? 커널밀도추정이란 어떤 함수에 콘볼루션(Convolution)하기 위한 마스크(Mask) 정도로 생각하면 됩니다. 하지만 KDE에서는 함수가 아닌 샘플링(Sample)된 포인트에 콘볼루션을 시키게 됩니다. 모든 포인트들은 우리가 추정하고 싶어하는 분포로부터 샘플링 되었다고 가정을 합니다. 주어진 n개의 데이터 셋 X1….Xn에 대하여 우리는 밀도함수 P(x)를 예측할 수 있습니다. 그래서 우리는 새로운 어떤 샘플 X가 주어져도 이 x에 대한 p(x) 출력할 수 있습니다. 이.. 2012. 7. 8.
[Corner Detection] #3 RANSAC(RANdom Sample Consensus) SIFT, SURF알고리즘을 이용하고 가장 마지막 단계에서 RANSAC을 이용하는 것을 볼 수 있다. 이 놈RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 에 대해서 알아보자 RANSAC의 뜻은? RANdom Sample Consensus의 약자를 따서 만든 알고리즘이다. Fischler와 Bolles에 의해서 제안된 RANSAC은 1981년 논문 "Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Application to Image Analysis and Automated Cartography" 발표되었습니다. 이 논문을 한번 읽어보시길 바라며 내용은 다음과 같습니다. 측정 노이즈(Noise)가 심한 원본 데이터로부터 모델 파라메타(Pa.. 2012. 6. 24.
[Corner Detection] #2 캐니 에지(Canny Edge) Canny Edge는 왜 중요한가? Canny Edge Detection 은 1986년. John F. Canny 에 의해 개발된 알고리즘이다. 이제까지 논의된 에지 검출기들 보다 우월하기 때문이다. 윤곽을 가장 잘 찾아내면서도 원래 영상의 회색물질과 관련된 모든 에지(Edge)들을 제거할 수 있는 유일한 방법이다. 그럼 어떤 면에서 우월한가요? 낮은 에러율 모든 에지가 검출되어야 하며 의사반응(Spurious Response)가 없어야 한다. 즉 검출된 에지가 참이어야 한다. 에지 점들의 위치가 정확히 측정 되어야 한다. (Well Localized) 찾아진 에지가 참 에지와 가능한 가까워야 한다는 것이다. 검출기에 의해 에지라고 표시된 점과 진짜 에지의 중심 간의 거리가 최소여야 한다는 것이다. 단일.. 2012. 6. 13.
[Computer Vision] #1 컴퓨터 비젼 이란? 컴퓨터 비젼(Computer Vision)이란 무엇일 가요? 에너미 오브 스테이트나, 터미네이터2에서 사람의 얼굴을 판별하는 장면 많이 인상에 남았을 것입니다. 하지만 예전 영화에서는 신기술일 지도 몰라도 이미 우리 일상에서는 적용이 되고 있는 실정입니다. 이런 것들을 일반적으로 우리는 Computer Vision이라는 생각할 수 있습니다. 그럼 Computer Vision의 목적은 무엇 일가요? 중요한 것은 모든 이미지는 이야기를 말한다는 것입니다. 아래와 같은 이미지는 아이언 맨 이라는 이야기를 우리에게 시각적으로 들려준다는 것입니다. 우리는 이런 이미지가 무엇인지를 알 수 있습니다. 사람 : "넌 아이언맨 이군.. 멋지군" 컴퓨터 : 넌 "아이언맨이야" 여기서 결론은? Computer Vision .. 2012. 5. 24.
[Corner Detection] #1 Define of Corner 이번 시간의 주제는 Corner Detection 입니다. 공부함에 있어서 가장 중요한 것은 우리가 이것을 왜 배워야 하는가 입니다. 막상 배우기만 하는 입장에서는 왜 이를 배워야 하는지 모르면 막상 흥미가 떨어지기 때문입니다. 그렇다면 먼저 Corner Detection 이게 뭔지부터 알아야겠죠? 영어로 Corner Detection 한글로는 코너 검출 입니다. 한마디로 코너 점들을 찾는다는 거죠 아래 다각형 도형에서 그림을 찾는 것입니다. 그렇다면 우리는 이 Corner Detection을 배워야 할 가요? 영상처리 및 인식 분야에 있어서 코너(Corner) 정보는 모양(Shape) 이나 추적(Tracking) 등의 분야에 있어서 중요한 기준점이 되기 때문입니다. 예를 들어서 설명하면 1. 필기체 나.. 2012. 5. 23.
[OpenCV] 카메라 보정 (#3 렌즈왜곡, 방사왜곡, 접선왜곡) 앞서 배운 핀홀 카메라 구조에서 영상 획득과 관련한 3차원 기하 모델을 얻을 수 있었다. 그러나 적은 양의 빛만 핀홀을 통과하기 때문에 영상을 구성하기 위해서는 충분한 빛을 받아드릴 수 있는 시간이 많이 필요하다. 카메라가 신속하게 영상을 생성하려면 좀 더 넓은 영역을 통하여 빛을 모아주어야 하며 이 빛이 투영점에 수렴하도록 굴절 시켜야한다. 이러한 작업을 수행하기 위해서 일반적으로 렌즈를 사용하게 된다. 렌즈는 한꺼번에 많은 빛을 모아줌으로 써 빠른 영상 획들을 가능하게 되는 것이다. 하지만 왜곡을 발생시키는 문제점이 있다. 그럼 왜곡이 없는 렌즈를 사용하면 되지 않나여? 왜곡이 전혀 없는 렌즈는 존재하지 않는다. 렌즈 왜곡은 제조 과정에서 발생한다 수학적으로 이상적인 포물선 렌즈보다 구면 렌즈를 만드.. 2012. 1. 2.
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