|
2 Problem Solutions
Problem 2.1
The diameter, x, of the retinal image corresponding to the dot is obtained from similar
triangles, as shown in Fig. P2.1. That is,
(d=2)
0:2
=
(x=2)
0:014
which gives x = 0:07d. From the discussion in Section 2.1.1, and taking some liberties
of interpretatio
|
|
|
buff;
}
}
//์์์ฒ๋ฆฌ๋ ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ ํ์ผ๋ก ์ถ๋ ฅ
for(i=0;i<height;i++)
{
fwrite(buffer1[i], width, 1, output);
}
fcloseall();
}
2. ์๋ณธ์ด๋ฏธ์ง์ ํฅ์๋ ์ด๋ฏธ์ง
-์๋ณธ์ด๋ฏธ์ง-
ํ์ผ๋ช
: jmj.raw
ํฌ๊ธฐ : 500 x 500
์ฉ๋ : 244 kbyte
ํน์ง : ๋์งํธ ์นด๋ฉ๋ผ๋ฅผ ์ฌ์ฉํด ์ฐ์ ์ฌ์ง์
|
|
|
1. ํ์ํต์ ์ ๊ฐ์
2. ํ์ํต์ ์์คํ
์ ๊ตฌ์ฑ
3. ํ
๋ ๋น์
4. HDTV(High Definition Television)
5. ํฉ์๋ฐ๋ฆฌ(Facsimile)
6. ํ์ํต์ ํ์
7. ํ์์๋ต ์์คํ
(VRS : Video Response System)
8. CATV
9. CCTV(ํ์ํ๋ก ํ
๋ ๋น์ )
10. ๋ฏน์ค ๋ชจ๋ํ ๋จ
|
|
|
Image Processing Term Project
Shen-Castan Edge Detector
Shen-Castan Edge Detector ๊ฐ์
โโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โถ Shen๊ณผ Castan์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ํ์์ ๊ดํด์๋ Canny์ ์ ์์ ๋์
โถ But, ์ต์ ํ๋ฅผ ์ํ ๋ค๋ฅธ ํจ์๋ฅผ
|
|
|
Image์ ๊ฒฝ์ฐ DFT๊ฐ x์ถ, y์ถ์ผ๋ก ๊ฐ๊ฐ ํ ๋ฒ์ฉ ํด์ผ ํ๋ฏ๋ก ๊ฐ๋ก์ธ๋ก sample์ ์๊ฐ ๊ฐ๋ค๋ฉด ์ด O(N^4)์ complexity๊ฐ ์๊ตฌ๋๋ค. Week3
1. Explain the relationship between DCT and DFT. Explain FFT(Fast Fourier Transform) and block-DCT which are widely used in many signal processing app
|
|
|
1. ์คํ ๋ชฉ์
ใ๋ณธ ์คํ์์๋ TMS320C6416 DSK ์ CCS program ์ ์ด์ฉํ์ฌ RGB์์ YCbCr Color Coordinate ๋ณํ, Spatial Domain ์์ Image Resizing(Averaging, Interpolation) , Histogram Equalization, Image Sharpening Filter(Laplacian Filter, Sobel Filter )์ ์ฝ๋๋ฅผ ๊ตฌํํ๊ณ ํ์ธํ๋ค.
|
|
|
[3] Visual C++ 6 ์๋ฒฝ๊ฐ์ด๋ 2nd, ๊น์ฉ์ฑ, 2007.9, ์์ง์ถํ์ฌ
[4] A simplified approach to image processing, Randy Crane
[5] Signal & Systems, Simon Haykin, Wiley 1. ์ค๊ณ ๊ณํ
ใฑ. ์ค๊ณ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ์์ฑ
ใด. ์ค๊ณ ๋ชฉํ ๋ฐ ๋ด์ฉ
ใท. ํ๋ก์ ํธ ์ค์ผ์ฅด
ใน. ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ
|
|
|
IMAGE PROCESSING , MCGRAW HILL, 1995
[2] ZHAONG WANG , " PRUNING THE FAST DISCRETE CONSINE TRANSFORM " IEEE TRANS . COMMUN., VOL 39, PP 640-643, MAY 1991
[3] HIROHISA YAMAGUCHI , "Adaptive DCT Coding of Video Signals " IEEE Trans. COMMUN VOL. 41 , PP 1534-1543, Oct , 1993
[4] ๊น์ธํ, ๊น์ฑ๋, โ ์์
|
|
|
Image์ pixel level์ ๊ธฐ์ค ๊ฐ ๋ณํ์ ๋ฐ๋ผ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ ๋ค๋ฅด๊ฒ ๋ํ๋๋ ๊ฒ์ ํ์ธ ํ ์ ์์ต๋๋ค. ๊ธฐ์ค ๊ฐ์ด ์์์๋ก level๊ฐ์ด 255๋ก ๋ฐ๋๋ pixel์ ์๊ฐ ๋ง์์ ธ ๋ฐ์ ํ๋ฉด์ด ๋์ค๋ ๊ฒ์ ๋ณผ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฆ, ๊ฐ์ด ํด์๋ก ํ๋ฉด์ ์ด๋ก๊ฒ, ์์์๋ก ํ
|
|
|
ํน์ ๋ฌผ์ฒด์ ์ฝ๋ ๋ฑ์ ํ๋ฆฌ๊ฒ ํ ์ ์๋ค. 1. Understand the histogram equalization and summarize it.
2. Understand the spatial filters in this experiment, Laplacian filter and Sobel filter. Explain how they work as edge detectors.
3. Investigate other spatial filters in image processing.
|
|
๋ฉ๋ดํผ์น๊ธฐ
