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for(i=0; i<256; i++){
for(j=0; j<256; j++){
// Open Image의 명압도 크기값을 m_nGrayLevel에 저장
m_nGrayLevel = m_OpenImg[i][j];
// 평활화식으로 유도하여 ResultImg에 저장
// m_nSumOfHistogram[k] : 명암도 크기 m_nGrayLevel값의 sum 값
// 255.0 : 명암도 크기(L-1
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히스토그램 분포 데이터가 저장되어있는 txt 파일 경로 입력
결과 파일 - histograph.bmp
7. 결과 확인
예제를 실행하면 평활화된 이미지가 C에 저장되어있음을 알 수 있다. 1.히스토그램 기반 영상 처리의 개념
- 히스토그램이란
- 히스토그램
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평활화에 대해서 많은 공부가 되었고, 앞으로 다른 프로젝트를 하는 데에 기반이 될 공부를 한 듯한 느낌이 들었다.
※ 참 고 문 헌 ※
예제 중심의 Visual C++ 6.0 (홍릉과학출판사, 2007, 박정용 저)
Visual C++을 이용한 디지털 영상처리 (사이텍미
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노이즈 부분이 흰색으로 나타났기 때문에) 이를 다시 노이즈이미지에 감산하여 주기성 노이즈의 스펙트럼 부분을 제거하는 방법을 택하였습니다. 1.히스토그램 평활화
2.이동평균필터링
3.Salt and pepper노이즈 제거
4.줄무늬 노이즈 제거
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히스토그램 영역 알고리즘
5. 명도 조절 알고리즘
6. 비 공간 영역 기법
7. 깨지기 쉬운 (fragile) 텍스트 영상 워터마킹
Ⅵ. 워터마킹의 적용분야
1. 저작권 보호
2. 불법 복제 추적
3. 방송 모니터링
4. 복제방지
5. 인증 및 무결성 검사
6.
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