Image Processing

Image : 디지털 이미지는 빛의 2D 배열로 표현된다. 이 배열의 각 점을 픽셀(Pixel)이라고 부르며, 픽셀의 특성을 이해하는 것은 매우 중요하다.Global Shutter (CCD) vs Rolling Shutter (CMOS)Global Shutter작동 원

Histogram : 이미지의 밝기 분포(픽셀 값)를 시각적으로 나타내는 도구로, 이를 분석하여 이미지의 대비, 밝기, 명암비 등을 조정하는 데 활용할 수 있다.Histogram은 대비가 높을수록 분포가 고르다.또한 일반적으로 이미지가 디테일할수록 분포가 고르다고 볼

Linear Filter : 선형 필터는 이미지 $f$와 필터(커널, 마스크) $w$ 사이의 곱셈 합 연산을 수행한다.커널 $w$는 연산 대상의 이웃을 정의하는 크기의 배열, 계수는 필터의 성격을 결정한다.선형 필터의 수학적 표현위 경우 커널의 크기 = $(2k+1)

Naïve image downsampling : 이미지의 해상도를 단순하게 낮추는 방법이다.Aliasing : 아날로그 신호를 디지털 신호로 처리하는 과정에서, 신호가 잘못 해석되는 현상이다.본래 신호의 형태를 추측할 수 있는 경우본래 신호의 형태를 추측하기 어려운 경

Image Edge : 이미지의 엣지는 픽셀 값(강도)에서 매우 날카로운 불연속성을 의미한다. 즉, 이미지 내에서 픽셀의 밝기나 색상이 갑자기 변하는 부분을 말한다.Image gradient : 이미지의 각 지점에서 픽셀의 강도가 어떻게 변하는지 나타내는 벡터 필드이다

Segmentation (세분화) : 세분화는 주어진 데이터를 의미 있는 부분으로 나누는 과정이다. 이미지 처리에서 이는 일반적으로 이미지 픽셀을 객체와 배경으로 분류하는 것을 의미한다.Binary Image (이진 이미지) : 이진 이미지는 모든 픽셀이 0 혹은 1로

1\. Segmentation

Image restoration : 이미지가 겪은 품질 저하를 줄이는 과정이다. 즉, 원본 이미지가 가지고 있던 선명도나 상세 내용을 최대한 복구하는 것이다.Image Degradation (이미지 품질 저하) : 여러가지 요인(Noise, Out-of-focus bl

1. Compression Lossless Compression (무손실 압축) : 원본 데이터의 모든 정보가 보존되는 압축 방식이다. 주로 텍스트 파일이나 소프트웨어 파일 같이 정보의 손실이 허용되지 않는 데이터에 사용된다. Zip 파일이 대표적인 예시. Loss

The JPEG Algorithm손실 압축 방식 : 더 높은 압축률 달성을 위해 일부 데이터의 손실을 허용한다.사진 압축을 위해 개발된 표준 알고리즘이다.Transform Coding을 사용한다.압축 과정Input Image (N \* N) : 원본 이미지를 입력 받는

Image Warping : 기하학적 변화를 통해 이미지의 위상을 바꾸는 것이다.Image RectificationVideo stabilizationParametric (global) warping : 원래의 좌표 $p(x,y)$에 대해서, $p^{\\prime} =

Convolution Neural Networks (CNN) : CNN은 이미지에서 점진적으로 더 복잡하고 추상적인 특징을 학습한다. 이는 이미지 분류, 객체 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 과제에서 높은 성능을 발휘하게 한다.동작 과정1). Input Layer : 이미