언샤프 마스크 필터링 기법을 이용한 영상 날카롭게 만들기 영상을 날카롭게 만드는 것(샤프닝Sharpening 또는 크리스프닝Crispening) -> 영상 내의 엣지 부분을 강조하여 영상을 더욱 선명한 느낌으로 만들어주는 영상 처리 기법이다. 언샤프 마스크 필터링 기법 부드러워진 영상을 이용 g(x, y) = f (x, y) - s(x, y) h(x, y) = f (x, y) + g(x, y) 라플라시안 필터 라플라시안을 이용한 언샤프 마스크 필터 - 이차 미분을 이용한 언샤프 마스크 필터 a - 입력 영상에서 엣지 부분의 그레이스케일 값의 변화를 1차원 함수 f(x)로 표현한 것 b - a를 x축에 대해 미분한 f´(x) c - b를 한 번 더 미분한 이차 미분 함수 f´´(x) d- f(x)에 이차 ..

트루컬러 비트맵 하나의 픽셀이 R, G, B 세 개의 색상 성분 조합으로 표현되는 비트맵이다. 최대 256^3가지의 색상을 표현할 수 있다.(R은 256가지가 가능한데 0부터 시작하므로 최대는 255이다. 실수에 주의하자) 트루컬러 비트맵 처리하기(IppImage 클래스와 RGBBYTE 클래스 이용) 트루컬러 BMP 영상을 불러와 IppDib 클래스 타입의 객체를 생성하고 이후 이 IppDib 객체는 트루컬러 영상 처리가 가능한 IppRgbImage 타입으로 변환한다.(그레이스케일 BMP 영상은 IppDib 타입의 객체를 생성하고 그레이스케일 영상처리를 적용하기 위하여 IppDib 타입의 객체를 IppByteImage 타입으로 변환하였다. 그 후 결과 영상은 다시 IppDib 타입으로 변환하여 화면에 나..

순차 검색(sequential search)리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법(리스트 자료형에서 특정한 값을 가지는 원소의 개수를 세는 count() 메서드를 이용할 때도 내부에서는 순차 탐색이 수행된다.) 색인 순차 검색(index sequential search)색인순차 검색은 데이터가 정렬되어 있다는 가정하에 하는 것이다. 이진 검색(binary search) - '찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교'이미 정렬된 데이터를 제외하면서(시작점 끝점을 중간점으로 옮겨서) 탐색(시작과 끝점의 중간점인 값과 타겟 비교하여)정렬된 배열의 중앙에 있는 값을 조사하여 찾고자 하는 항목이 왼쪽 또는 오른쪽 부분 배열에 있는지를 알..

특징값(feature) : 영상 내에서 다른 부분과 구분되어 두드러지는 성질 -> 점, 엣지(경계선, 외곽선), 코너(모서리), 질감, 색상 특징값은 영상 내에서 특정 사물의 위치를 찾는데 사 용될 수 있고, 특정 영상과 다른 영상의 유사성을 판단 하는 기준으로도 사용 될 수 있다. ↓ 엣지(edge) : 배경과 객체의 경계가 되는 부분으로, 일반적으로 엣지에서 는 픽셀의 밝기 값이 급격하게 변함 마스크를 이용한 엣지 검출 엣지와 함수 그래디언트 영상에서 엣지를 검출하는 방법 : 영상을 미분한 후, 미분 값이 특정 임계값(threshold)보다 큰 값을 엣지로 한다. 미분은 기본적으로 연속 함수에 대해 정의된 수학적 개념이므로 이산 함수에 해당하는 영상에 적용하기 위해서는 미분 함수를 근사화하여 사용해야..

대화 상자 하나를 만들기 위해서는 일반적으로 다음의 순서를 따른다. ① 새 대화 상자 추가 ② 대화 상자 디자인(컨트롤 배치) ③ 대화 상자에 대한 클래스 추가 ④ 대화 상자 컨트롤에 대한 멤버 변수 추가 ⑤ 대화 상자 및 컨트롤 초기화(생성자 및 OnInitDialog 함수) ⑥ 컨트롤 동작 제어(이벤트 처리)

보간법 순방향 매핑의 문제점(빈 공간 발생)을 해결하기 위하여 일반적으로 크기 변환을 구현할 때에는 역방향 매핑 방법을 사용한다. 역방향 매핑에서는 결과 영상의 각각의 픽셀에 대하여 대응되는 입력 영상의 픽셀 위치를 찾아 그 위치에서의 픽셀 값을 참조한다. 이처럼 영상의 기하학적 변환을 수행하는 경우에는 실수 좌표 상에서의 픽셀 값을 결정해야 하는 경우가 발생하며, 이때 주변 픽셀 값들을 이용하여 원하는 위치의 값을 추정하는 방법을 보간법(interpolation)이라고 한다. 크기변환과 회전변환에 보간법이 사용된다. 보간법1 - 최근방 이웃 보간법 가장 가까운 위치에 있는 픽셀의 값을 참조하는 방법 ex) (50.2, 32.8) -> (50, 33) 빠르고 구현하기 쉽지만 픽셀 값이 급격하게 변화하는 ..