1coding 😆

#include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include #include using namespace cv; using namespace std; Mat histogram, histogramImage;// 레나 영상과 레나 영상의 히스토그램 Mat histogram2, histogramImage2;// CPU 영상과 CPU 영상의 히스토그램 Mat histogramNew;// 역평활화 되어 생성된 룩업-테이블 Mat image, image2;// 불러오는 이미지 1,2 Mat histogramSum, histogramSum2;// 레나, CPU 영상을 평활화 한 결과를 담는 테이블1, 2 Mat tmp, tmp2; // params : ..

소스 코드 기존에 다운 받았던 sample128.png, lenna.png 사진을 활용합니다. ​ 영상의 스케일링을 조절하는 소스코드입니다. #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; string OpenFileDialog() { char name[MAX_PATH] = { 0, }; OPENFILENAMEA ofn; ZeroMemory(&ofn, sizeof(ofn)); ofn.lStructSize = sizeof(OPENFILENAMEA); ofn.hwndOwner = NULL; ofn.lpstrFilter = "모든파일(*.*)\0*.*\0"; ofn.lpstrFile = name; ofn...

1차 미분을 이용한 엣지 검출 이런 엣지를 추출하는 다른 방법은 미분 연산을 이용하는 것입니다. ​ 아래 그림은 영상의 밝기 변화와 미분 값 변화를 보여주는 그림입니다. 그림 (b)를 보면 명암의 변화를 보여주는데, 볼록 튀어나온 부분이 밝은 부분입니다. 그림 (c)는 영상의 명암 변화에 대한 그래프를 미분한 결과입니다. 튀어나온 부분이 엣지입니다. ​ 이렇게 명암도 변화를 보여주는 그래프를 컷-뷰(Cut-View)라 합니다. 2차원 영상을 1차원으로 만든 그래프입니다. ​ ​ 미분을 할 때, 어느 방향으로 미분을 하는지에 따라 다릅니다. ​ 미분을 하면 절대 값과 제곱근 중 편의성 위해 절대값이 주로 이용됩니다. 미분 결과 강조하면 블록 내의 최대, 최소 값의 차이를 에지로 합니다. ​ 좌표 (x, y..

엣지(Edge) 엣지(경계선)는 디지털 영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로 또는 그 반대로 변하는 지점을 말합니다. ​ 우리는 이 엣지로 물체를 식별하거나, 방향성을 탐지할 수 있는 정보를 제공받습니다. 아래는 다양한 엣지 패턴입니다. 엣지 검출 엣지를 검출하기 위해 영역 기반 처리를 사용합니다. 주변에 위치하는 화소를 특정 연산으로 새로운 화소를 생성하고, 생성된 화소가 모여 경계부분과 그렇지 않은 부분을 구분지어 줍니다. ​ 엣지를 검출하는 방법 중 간단한 방법은 유사 연산자와 차 연산자가 있습니다. 이는 연산이 간단하고 빠릅니다. 이 두 방법으로 얻은 엣지를 강화하거나 약화시키는 추가적인 임계 값을 처리하는 방법도 있습니다. ​ 미분을 이용한 엣지 검출 방법은 엣지가 화소의 밝기 변화율에 관여한..

엠보싱 엠보싱은 적절하게 구분된 경계선으로 영상이 볼록한 느낌을 갖게합니다. 가운데에 있는 계수가 다른 계수를 상쇄시키도록 구성해서 경계선을 검출하는데, 이 경계선에 양각한 효과를 얻을 수 있습니다. ​ 마스크에는 음의 계수 값 -1이 있으므로, 회선 처리로 생성된 영상의 화소 값은 음수입니다. 화소가 양의 값을 가지려면 일정한 상수 값인 중간값(최대 밝기의 1/2)을 더해줍니다. 블러링 블러링은 저주파 통과 필터링을 거쳐 영상의 윤곽선 부분의 고주파 성분을 제거합니다. 전체적으로 영상이 부드러워지게 됩니다. 마스크 내의 계수의 합이 1이고, M × M 의 크기를 가진 마스크에서 마스크 내의 계수는 1/(M × M) 입니다. 예를 들어, 3 × 3 마스크는 계수가 모두 1/9, 5 × 5 마스크는 계수가..

화소 영역 처리 디지털 영상처리 시스템은 선형 시불변 시스템이므로, 이에 따른 결과는 회선 기법으로 얻을 수가 있습니다. ​ 회선 기법으로 생성되는 새로운 화소 값은 이웃한 화소 값과 대응하는 회선 마스크의 가중치를 곱한 뒤 곱한 값을 더해서 생성합니다. ​ 가중치는 작은 행렬인 회선 마스크(회선 커널)로 구성됩니다. 2차원 행렬이고, 크기는 무조건 홀수 X 홀수 여야만, 이 행렬의 중앙 요소 위치가 출력 화소의 위치에 해당됩니다. ​ 영상의 회선 처리를 위해 회선 마스크가 이동하면서 수행됩니다. 영상의 왼쪽 상단에서 오른쪽으로 끝까지 이동하면, 한칸 내려가 다시 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하며 수행합니다. 회선 마스크 특징 회선 마스크는 각 방향에 있는 같은 수의 이웃 화소에 기반을 두고 새로운 화소 값을..

히스토그램 명세화 (Histogram Specification) 입력 영상의 히스토그램을 원하는 히스토그램으로 변환하는 기법입니다. 히스토그램 정합(Histogram Matching)이라고도 합니다. ​ 명암 대비를 개선하는 것은 히스토그램 평활화와 같습니다. 하지만, 특정 부분을 향상시키기 위해 원하는 히스토그램을 이용한 정합으로 일부 영역에서만 명암 대비를 개선한다는 점이 평활화와 다릅니다! 히스토그램 명세화 과정 1) 입력 영상의 히스토그램 생성 ​ ​ 2) 입력 영상 평활화 ​ ​ 3) 원하는 히스토그램 평활화 ​ ​ 4) 평활화된 원하는 히스토그램을 다시 역평활화 역평활화는 평활화와 반대로 정규화된 누적합이 명도 값이 되고, 명도 값은 역평활화 값이 됩니다. 역평활화 값이 역함수로서 룩업테이블(..

화소 영역 처리 입력 화소와 그 주위의 화소 값을 함께 고려하여 화소 값을 변경하는 공간 영역 연산입니다. 화소의 원 값과 위치를 바탕으로 화소 값을 변경하는 화소 점 처리와 다른 기술입니다. Output_pixel[x, y] : 회선 처리로 출력한 화소 I[m, n] : 입력 영상의 화소 M[m, n] : 입력 영상의 화소에 대응하는 가중치( 마스크 값 ) ​ 마스크는 입력 영상의 화소의 수랑 같고, 각각의 위치의 가중치를 말합니다. 이런 마스크가 적용된 영상을 회선 마스크(Convolution Mask)라고 합니다. ​ 화소 영역 처리는 회선 기법(Convolution Technique)을 사용합니다. 회선 기법을 사용하는 회선 처리(Convolution Processing)는 원시 화소와 이웃하는 ..