image processing

이미지 신호처리의 기초는 이미지 정보를 불러들어 행렬연산을 하는것을 의미함이미지는 기본적으로 2차원 행렬로 표시MNIST를 예시로 들어보면 위에 이미지는 아래와 같은 행렬로 표시가 가능함$$\\begin{bmatrix}0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 &

convolution은 합성곱이라는 의미에서 시스템 분석에서 많이 활용 하는 기법컨벌루션을 이해하기 위해서는 우선 LTI(linear time invarient) 와 impulse 함수에 대한 응답을 알아야 함임펄스 함수의 정의는 적분을 했을때 값이 1로 표시 되는 함

\-. Spatial filtering : 커널 행렬을 이용하여 특정 지점의 이미지 행렬의 원소값을 바꾸는 방법\-. Intensity Transformations : 행렬의 한 원소지점을 변환 하는 방법Spatial filtering

Histogram Equlization이란 이미지 픽셀의 누적확률분포(PDF)를 사용하여 이미지의 Contrast를 늘리는 방법임기존의 개별픽셀에 대해 Sigmoid 함수나 지수,로그 함수를 활용하여 밝기를 변경하는 방법에 비해서 원본 이미지의 훼손 없이 편집이 가능

Sampling과 Quantizingsampling sampling이란 자연상에 존재하는 특성들 (소리의 크기, 빛의 세기 등등) 컴퓨터에서 처리를 할 수 있도록 연속적인 신호들은 일정한 시간 간격으로 수집하는 방법을 정의함. (식1. 아날로그 신호에서 impulse

허프 변환은 특정한 형태를 가진 도형(선,다각형,원)을 검출 하는데 강점이 있는 알고리즘 이다.허프 변환이란 이미지의 공간 S에 있는 변수$$(x_i,y_i)$$ 를 파라미터 공간 P의 ab 평면으로 선형변환을 하여 기울기를 찾는 방법이다.xy 평면에서 픽셀값이 존재