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int x,y,p,q,div;
// 가우시안 필터
int sum, Gaussian[3][3]={{1,2,1},{2,4,2},{1,2,1}};
int filter1[7][7] = {{0,0,-1,-1,-1,0,0}, {0,-2,-3,-3,-3,-2,0}, {-1,-3,5,5,5,-3,-1},
{-1,-3,5,16,5,-3,-1}, {-1,-3,5,5,5,-3,-1}, {0,-2,-3,-3,-3,-2,0}, {0,0,-1,-1,-1,0,0}};
div = 0;
// 총합
for(q=0; q<=2; q+
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void CTestDoc::Laplacian1()
{
int x,y,p,q;
int sum, filter[3][3] = {{0, 1, 0},{1,-4,1},{0,1,0}};
for(y = 1;y <255;y++){
for(x =1;x < 255;x++){
sum = 0;
for(q = 0;q <=2;q++){
for(p = 0;p <=2;p++){
sum += filter[q][p] * m_OpenImg[y+q-1][x+p-1];
}
}
}
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필터, 소벨(Sobel) 필터, 로버츠
(Roberts) 필터, 커쉬(Kirsch) 필터, 로빈슨(Robinson) 필터, 프리위트(Prewitt) 필터
-2차 미분을 통한 에지 검출 방법 : 라플라시안(Laplacian) 필터
▷Smoothing Filter
: 어떤 영상에 잡음(noise)이 있다고 할 때, 그 영상을 보고
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밝기 향상, 밝기 감소, 소벨엣지, 프리윗엣지, 로버트엣지, 흑백영상 변환, 이진화, 영상 반전, 영상 상하반전, 라플라시안 필터, 가우시안 필터, 히스토그램 평활화, 샤프닝, 미디언 필터링, 맥스 필터링, 민 필터링, 모폴로지 침식, 모폴로지
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filter2(h,v);>> x= filter2(h,v);
>> imshow(x,[])>> imshow(x,[])
>> h = fspecial(\'laplacian\', 1.0);
>> v= filter2(h,m);
>> imshow(x,[])
- 라플라시안 필터의 값은 0.0 ~ 1.0 까지인데 필터를 적용 시켜본 결과 1.0에서 가장 edge가 가장 강해지는 것을
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처리의 구현”, 정보게이트, 2001년.
[6] Boian Mitov, "Video Lab 3.1 visual c++ Quick start", www.openwire.org,
2004년. 1. 서론 : 영상처리란 무엇인가
2. 기본 처리 기법
2. 1 이진영상 처리
2. 2 contrast stretching
2. 3 잡음 제거
2. 3. 1 미디언 필터
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영상값을 보면 저주파 즉 왼쪽 위의 모서리부분의 값이 제일 큰 정보가 집중되어있음을 볼 수 있다. 이를 이용하여 저주파 필터로서 JPEG압축알고리즘의 원리가 됨을 볼 수 있다. DCT된 값들을 양자화하게 되 면 크기값의 디지털화가 되어 소수
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영상처리로 차선인식과 신호등 인식에 사용하는 기법인 그래디언트, 라플라시안, 캐니 엣지 검출기 등에 관한 정보였습니다.
3-2 정보를 어떤 방법으로 수집, 분석, 활용하셨습니까?
정보를 찾기 위해 구글링을 많이 했습니다. 과제 전에는 네
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필터를 이용한 추정제어 등을 공부하였습니다.
알고리즘에 대한 이해가 늘면서 영상처리쪽에도 관심을 갖고 영상처리관련 이진화, 히스토그램, 이동형 객체 추적을 위한 Meanshift, Camshift 알고리즘에도 흥미를 갖고 연구를 계속 진행 하였고 알
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영상처리 시스템을 만들었는데 그 중 제가 담당한 부분은 PC와 SCAN하는 모터를 사용자의 임의대로 조정할 수 있게 컨트롤러와 PC상의 소프트웨어(C언어,basic)를 제작 Programming 하였으며, 아날로그 부분에서 증폭과 필터를 담당하였습니다.
제가
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필터 및 영상 처리 모듈을 설계한 경험이 있습니다.
3) 반도체 설계 엔지니어로서 해결해야 할 가장 큰 도전 과제는 무엇이라고 생각하십니까?
답변: 공정 미세화로 인한 전력 소비 증가와 신호 무결성 문제 해결이 주요 도전 과제라고 생각
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