영상처리

서론(introduction) 영상처리 기본 과정 : 영상입력 -> 전처리 -> 특징 추출 -> 인식 및 해석 영상(Image) : 2차원 평면 위에 그려진 시각적 표현물 (사진, 동영상 포함하는 개념) 해상도 : 흑백 영상(gray image) : > f(x,y)

입력 xn과 FIR 필터 hn과의 관계에서 다음과 같은 출력 yn영상의 공간 필터링은 크기가 M×N인 FIR 필터 마스크 hx, y와 크기가M×N인 영상 간에 2차원 컨벌루션을 수행하는 것블러 필터 (Blur Filter), 저주파 통과 필터(LPF) :블러 필터는 이

필터는 주로 작은 크기의 윈도우를 사용하여 영상을 처리함. 이 때문에 영상의 가장자리 부분에 위치한 픽셀은 주변 픽셀들과 충분한 컨텍스트를 가지고 있지 않아 필터링 결과가 왜곡될 수 있음 패딩은 이러한 왜곡을 방지하기 위해 영상 주변에 추가적인 픽셀 값을 채워넣어 컨텍

서론 FIR(유한 임펄스 응답) 필터의 길이가 한정적이고 설계가 쉬우며, 신호를 쉽게 처리할 수 있다. 영상처리에서는 FIR을 주로 사용한다. IIR(무한 임펄스 응답) 필터의 길이가 무한하며 필터의 특성이 좋다. 하지만 설계가 어렵고, 신호를 처리하기 힘들다. O

FIR(유한 임펄스 응답)필터의 길이가 한정적이고 설계가 쉬우며, 신호를 쉽게 처리할 수 있다. 영상처리에서는 FIR을 주로 사용한다.IIR(무한 임펄스 응답)필터의 길이가 무한하며 필터의 특성이 좋다. 하지만 설계가 어렵고, 신호를 처리하기 힘들다.Offset일반적인

정현파를 HPF와 LPF를 통해 필터링을 해보고 정현파와 결과를 비교 분석해본다."Output Amplitude"은 출력 신호의 크기 "Input Amplitude"은 입력 신호의 크기 이 공식은 출력과 입력 신호의 크기 비율을 데시벨로 변환합니다.dB gain"은

FFT는 DFT(Discrete Fourier Transform)의 빠른 버전DFT는 이산 시간 영역의 신호를 이산 주파수 영역 표현으로 변환하는 역할을 합니다. Laplace Transform은 연속시간 신호 x(t)의 특성을 분석하기 위해 사용되는 변환 기술 s평면