#CP4 김광태_2007270397

소개글

고려대

목차

1. Algorithm

2. Code 분석

3. 이론

4. 결과

5. Project 고찰

본문내용

ⓐ I_image_257X257 Matrix의 1행과 1열에 128이라는 숫자로 채운다.
ⓑ I_image_257X257 Matrix의 1행 1열을 제외한 row 2:257, col 2: 257 까지는 원본 영상을 채워 넣는다.
ⓒ I_image_257X257 Matrix의 ((i, j)+ (i+1, j)+ (i, j+1))/3 즉, 평균을 구해서 크기가 256X256 Matrix인 Predict Image라는 변수에 넣는다. 이것으로 P_1이라는 값을 구할 수 있다.
ⓓ I_Error_1은 I_image - P_1(predict Image)를 계산함으로써 Error Image를 구할 수 있다.
ⓔ 원본 Decoding
I_image_257X257_2라는 1행과 1열이 128로 채워지고 Row 2:257, Col 2:257 까지는 0으로 채워진 변수를 새로 만들어서 0으로 채워진 부분에 Predict_image의 값 + Error 값을 연산해 가면서 Row 2:257 Col 2: 257 자리에 원본 Decoding을 한다. (복원 Success)
1행과, 1열의 128로 채워진 부분을 자르면 나머지 부분은 원본 Decoding 복원이 된다.
ⓕ Round 방식 복원
원본 Decoding과 마찬가지로 I_image_257X257_3이라는 1행과 1열이 128로 채워지고 Row 2:257, Col 2:257 까지는 0으로 채워진 변수를 새로 만들어서 0으로 채워진 부분에 Predict_image의 값 + round(Error) 값을 연산해 가면서 Row 2:257 Col 2: 257 자리에
Round Decoding을 한다. 이 방법은 Error 값을 Round 함으로써 얻을 수 있다.
1행과, 1열의 128로 채워진 부분을 자르면 나머지 부분은 Round Decoding 복원이 된다.
ⓖ Quant 4 Level 구현
원본 Decoding과 마찬가지로 I_image_257X257_4라는 1행과 1열이 128로 채워지고 Row 2:257, Col 2:257 까지는 0으로 채워진 변수를 새로 만들어서 0으로 채워진 부분에 Predict_image의 값 + Error 값을 연산해 나가면서 Row 2:257 Col 2: 257 Decoding을 하는 방법은 같지만 Error를 4 Level로 나누어서 I_Error_1이 2보다 크다면 I_Error_2값을 5로 넣어주고, I_Error_1이 0보다 크고 2보다 작거나 같다면 I_Error_2에 1을 넣는다. 음수에서도 마찬가지로, I_Error_1이 -2보다 작다면 I_Error_2에 -5를 넣어주고, I_Error_1이 0보다 작고 -1보다 크거나 같다면 I_Error_2에 -1의 값을 넣으면서, I_Error_2의 Matrix 값을 -5, -1, 1, 5 의 값으로 가득 채운다. 그 후에 원본 Decoding과 같은 방식으로 복원해 나가면 된다.

참고 자료

없음

압축파일 내 파일목록

Project4.hwp
Thumbs.db
lena.png
project.asv
project4.m