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int x, y, p, q;
// x축 y축 미분연산한 값과 동일한 결과를 가져오는 마스크값
int px,
ft_x[3][3]={{-1,0,1},{-2,0,2},{-1,0,1}};
int py, ft_y[3][3]={{1,2,1},{0,0,0},{-1,-2,-1}};
for(y = 1;y <255;y++)
{
for(x =1;x < 255;x++)
{
px = 0;
for(q = 0;q <=2;q++)
{
for(p = 0;p &
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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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int x, y, p, q;
// 영상의 X축으로의 미분 연산한 값과 동일한 결과를 가져다 주는 마스크
int px, ft_x[3][3]={{0,0,-1},{0,1,0},{0,0,0}};
// 영상의 Y축으로의 미분 연산한 값과 동일한 결과를 가져다 주는 마스크
int py, ft_y[3][3]={{-1,0,0},{0,1,0},{0,0,0}};
for(y
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- 도서출판 그린 ======
===감사합니다.=== (0) 여는 글
(1) 전체 효과 설명
(2) 흑백효과(Image -> Adjustments -> Desaturate)
(3) 마스크효과
(4) 커브색상조절
(5) 레이어이용
(6) 필터효과 - Filter -> Other -> High pass filter
(7) 저장
(8) 닫는 글
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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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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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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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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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