의학영상처리

discrete signal xn = {1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1}support of xn : {0 ≤ n ≤ 10} generalized form of a value of x : xnindexing an element of

4개의 x좌표가 있다고 가정하자. 이것을 8개로 늘리고 싶다면 x1의 값은 그대로지만 나머지 값들은 아닐 것이다. 이를 어떻게 처리해야할까? Interpolation 을 해야한다.Interpolation 이란 이미지를 확대하거나 축소할 때, 원래의 픽셀 값을 새

Fourier transform 을 사용하면 다른 방법으로는 불가능한 작업을 수행할 수 있습니다. 큰 필터의 경우 spatial filter 를 사용하는 것보다 Fourier transform 을 사용하는 것이 더 효율적입니다. 또한 Fourier transform

방사선 단층 촬영을 위한 이미지 재구성을 위해 투과 데이터를 기반으로 내부 단면을 재현하는 과정을 다룹니다. 역투영 및 필터링 기법을 활용합니다.

노이즈 제거, 블러 복원, 슈퍼 해상도 등 이미지 품질 향상을 위한 방법들을 다룹니다. 각 기법의 원리와 적용 사례를 알아봅시다.

Image Segmentation 은 이미지를 객체 또는 영역으로 나누는 기술입니다. 각 픽셀을 특정 클래스나 객체에 할당하여 분석과 처리를 용이하게 합니다.

Morphology 는 이미지 처리에서 객체의 형태를 분석하고 수정하는 기법입니다. Dilation, erosion, opening, closing 같은 연산을 통해 노이즈 제거, 경계 추출, 구조 강조 등에 활용됩니다.

Image Topology 는 이미지에서 픽셀의 연결성과 모양의 전역적 특성을 분석하는 분야입니다. 객체의 경계, 연결된 구성 요소, 구멍, 윤곽 등을 이해하는 데 사용됩니다.

형상(Shape)과 객체의 경계(Boundary)를 표현하고 분석하는 방법에 대해 알아봅니다.

RGB, HSV, YIQ 등의 컬러 모델과 변환, pseudo-coloring, 이미지 색상 처리 기법에 대해 알아봅시다.