728x90 SMALL 전공수업52 [영상처리] Spatial Domain Filtering(공간 영역 필터링) * Spatial Domain Filtering (공간 영역 필터링)공간 영역 필터링은 이미지의 픽셀 값을 직접적으로 처리하여 이미지의 특성을 변화시키는 기법이다.각 픽셀의 새로운 값을 계산하기 위해 해당 픽셀과 주변 픽셀들의 값을 활용하며, 이를 통해 노이즈 제거, 블러링 등 다양한 효과를 구현할 수 있다. 대표적인 공간 영역 필터링 기법으로는 아래와 같다.- 스무딩 필터링(Smoothing Filtering): 노이즈를 제거하고 부드러운 이미지를 생성. - 샤프닝(Sharpening): 이미지의 세부 사항을 선명하게 강조. - 가장자리 검출(Edge Detection): 경계를 강조하여 객체의 윤곽을 탐지. * Smoothing Filtering (스무딩 필터링)스무딩 필터링은 공간 영역 필터링 중 .. 2024. 12. 9. [영상처리] 히스토그램 매칭(Histogram Matching) 2024.11.18 - [전공수업/영상처리(C언어)] - [영상처리] 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) [영상처리] 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)* 히스토그램(Histogram)히스토그램은 각 밝기 값(0~255)에 해당하는 픽셀의 빈도수 분포를 시각적으로 표현한 그래프로, 이를 통해 이미지의 대비, 밝기 균형 등을 분석할 수 있다. 히스토그램이 왼djjin02.tistory.com * 히스토그램 매칭(Histogram Matching)히스토그램 매칭은 이미지의 히스토그램을 타겟 이미지의 히스토그램과 유사하게 조정하는 이미지 처리 기법으로, 원본 이미지의 밝기 분포(히스토그램)를 타겟 이미지의 밝기 분포와 일치시킨다.히스토그램 매칭은 두 이미지가 .. 2024. 11. 18. [영상처리] 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) * 히스토그램(Histogram)히스토그램은 각 밝기 값(0~255)에 해당하는 픽셀의 빈도수 분포를 시각적으로 표현한 그래프로, 이를 통해 이미지의 대비, 밝기 균형 등을 분석할 수 있다. 히스토그램이 왼쪽으로 치우쳐 있으면 해당 화소의 값이 전체적으로 작아서 영상의 밝기가 어두워지고, 오른쪽으로 치우쳐 있으면 영상이 밝아진다. 또한 히스토그램이 아주 좁은 범위에 분포되어 있으면 가장 어두운 명도와 가장 밝은 명도의 차이가 적기 때문에 명암 대비가 좋지 않고, 히스토그램이 넓게 분포되어 있으면 밝기의 차이가 커서 명암 대비가 좋다. 예를 들어, 픽셀 값 0이 10000번 나타났다면, 히스토그램의 0 위치에 높이가 100000인 막대가 그려진다. 이때 히스토그램의 빈도수를 전체 픽셀 수로 나눈 비율인 P.. 2024. 11. 18. [영상처리] Binary Image (OpenCV, C언어) * Binary Image이미지의 평균 밝기값을 기준으로 각 픽셀을 밝거나 어둡다고 판단하여 바이너리 이미지로 변환 생성한다. 1. 모든 픽셀 값을 구한다. 픽셀 값은 0~255 사이의 값으로, 밝기를 나타낸다.2. 픽셀 값의 합을 총 픽셀 수(행x열)로 나누어 평균 밝기를 구한다.3. 각 픽셀을 순회하며 해당 픽셀값이 평균 밝기보다 크면 255(흰색), 작으면 0(검은색)을 할당한다. * 블록 바이너리화이미지를 일정 크기의 블록 단위로 나누어, 각 블록 내에서 독립적으로 평균 밝기를 계산하고, 그 평균을 기준으로 바이너리 이미지로 변환 생성한다.이미지 전체의 변화가 아닌 블록 내부의 밝기를 비교하여 더 정밀한 처리를 수행한다. 1. 이미지를 블록 단위로 순회한다. 2. 각 블록 내 모든 픽셀 값을 .. 2024. 10. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 13 다음 728x90 LIST
