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[영상처리]디지털영상처리 프로세싱 DSP

Burring 혹은 lowpass spatial filter은 영상의 보다 세밀한 부분을 제거한다. Burring는 컨볼류션에 의해 처리된다. 보통의 Burring 마스크의 경우 모든 컨볼류션 계수는 일정하다. 예를 들면 3x3에서 모든 계수의 값은 1/9로 일정하며, 5x5인 경우 1/25로 일정하다. 그림 3-5는 마스크 크기가 크면 클수록 Burring이 크게 나타남을 보여 준다. 또한 계산량은 마스크의 크기에 지수적으로 비례한다. 평균함(averaging)은 영상에 있는 가우시안(Gaussian) 잡음을 감소시키는 효과가 있다. 그러나 impulse noise에 대해서는 효과가 없다. impulse noise는 0이나 255와 같은 극단적인 값으로 구성된다. 평규함은 주위화소들로부터 이러한 극단적인 값을 감소시키지만 원래의 화소값으로 정정할 수는 없으며, 영상의 명암대비를 떨어뜨리는 경향을 나타낸다. 극단적으로 큰 값과 낮은 값은 중간값으로 이동된다. Burring을 위한 다른 컨볼류션 마스크는 가우시안 함수를 근사화한 것이 널리 사용된다. 그림 3-6은 3x3 가우시안 마스크를 나타내었다
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최초등록일 2003.11.27 최종저작일 1997.01
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[영상처리]디지털영상처리 프로세싱 DSP
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    소개

    Burring 혹은 lowpass spatial filter은 영상의 보다 세밀한 부분을 제거한다. Burring는 컨볼류션에 의해 처리된다. 보통의 Burring 마스크의 경우 모든 컨볼류션 계수는 일정하다. 예를 들면 3x3에서 모든 계수의 값은 1/9로 일정하며, 5x5인 경우 1/25로 일정하다.
    그림 3-5는 마스크 크기가 크면 클수록 Burring이 크게 나타남을 보여 준다. 또한 계산량은 마스크의 크기에 지수적으로 비례한다.
    평균함(averaging)은 영상에 있는 가우시안(Gaussian) 잡음을 감소시키는 효과가 있다. 그러나 impulse noise에 대해서는 효과가 없다. impulse noise는 0이나 255와 같은 극단적인 값으로 구성된다. 평규함은 주위화소들로부터 이러한 극단적인 값을 감소시키지만 원래의 화소값으로 정정할 수는 없으며, 영상의 명암대비를 떨어뜨리는 경향을 나타낸다. 극단적으로 큰 값과 낮은 값은 중간값으로 이동된다.
    Burring을 위한 다른 컨볼류션 마스크는 가우시안 함수를 근사화한 것이 널리 사용된다. 그림 3-6은 3x3 가우시안 마스크를 나타내었다

    목차

    1. Human vision system 과 Robot vision system을 비교하라.

    2. Digital Image Processing를 이용하는 분야를 예를 들어 설명하라.

    3. Image enhancement에서 다음의 각 기법들을 설명하라.
    a) Histogram processing
    b) Smoothing spatial filter
    Smoothing frequency domain filter
    c) Sharpening spatial filter
    Sharpening frequency domain filter
    d) Homomorphic filter

    4. Image restoration에서 다음을 설명하라.
    a) Inverse Filtering
    b) Wiener Filtering
    c) Geometric transformation

    5. Color Image Processing에서 다음을 설명하라.
    a) 인간의 색 시각
    b) Color Models(RGB, CMY, HSI, xys, Lab)
    c) Pseudocolor Image Processing
    d) CMS(Color Management System)

    6. Image Segmentation에서 다음의 각 기법들을 설명하라.
    a) Edge detection
    b) Hough Transform
    c) Region segmentation

    7. 다음의 각 기법들을 설명하라.
    a) Cain codes, Polygonal Approximation, Skeletons
    b) Fourier Descriptors
    c) Texture

    본문내용

    1. Human vision system 과 Robot vision system을 비교하라.
    인간의 시각 시스템은 광원(태양광, 형광등, 백열등), 물체, 눈의 감도가 복합적으로 반응하여 인간의 대뇌에서 컬러를 인지하도록 구성되어 있으며, 같은 물체라고 하더라도 물체를 비추고 있는 광원에 따라서 물체의 컬러는 다르게 인지됩니다. 예를 들면, 태양광이 비춰지는 과수원 농장의 사과와 수확 후 백열등이나 형광등이 비춰지는 저장창고에서 보는 사과의 색이 다르게 보인다는 것입니다.
    로봇비전시스템은 인간의 눈이나 두뇌의 일부 기능을 모방하기 위해 몇 가지 전자적 하드웨어와 컴퓨터 소프트웨어를 통합한 장치라고 보면 된다. 데이터 처리과정은 이미지 취득 및 수학적 분석과 같이 낮은 수준의 기능과 해석·의사결정 등 높은 수준의 행동으로 나뉜다





    2. Digital Image Processing를 이용하는 분야를 예를 들어 설명하라.
    ∎ 의학 분야
    각종의 장치가 개발되어져 있으나, 그 중에서 획기적인 것 CT 이다.
    이외에 X선, 초음파 검사 등이 있다.
    ∎ 산업 분야
    부품, 기판 등의 자동 검사, 로봇 눈에 의한 OA, 차체 등의 디자인 설계, 사진의 레이아 웃 편집이나 컬러 사진 제판의 작성, 의복의 디자인, IC 자동 검사 장치, 차량 번호의 인 식 등이 있다.
    ∎ 우주 분야
    리모트 센싱 기술에 의한 지질, 식물 등의 연구 조사
    ∎ 사무 분야
    기호, 문자의 판독, 도형 지문 등의 조합
    ∎ 화학 분야
    Computer Graphics를 이용한 분자 구조 표시
    ∎ 이공학 분야
    현미경상의 계측, 입자 비적의 관측
    ∎ 기상 분야
    위성 사진의 처리, 풍향, 풍속의 개선
    ∎ 통신 분야
    정지 화상 통신, TV 회의
    ∎ 예술 분야
    Computer Graphics, Animation

    참고자료

    · 없음
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