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1.Noise가 있는 이미지의 Noise 제거.
(두가지 다른종류의 필터를 사용)
2. High Pass filter를 이용한
Image Sharpen 1.Noise가 있는 이미지의 Noise 제거.
(두가지 다른종류의 필터를 사용)
2. High Pass filter를 이용한
Image Sharpen
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영상처리에서 영상 스무딩(Smoothing), 샤프니스(Sharpness), 에지(Edge) 검출 등을 위해 주로 쓰이는 기법.
-컨벌루션은 입력 픽셀의 이웃에 있는 픽셀들의 가중치의 합으로 계산한다. 가중치는 작은 2차원의 배열 형태로 주어지며, 배열은 중심이 정
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2gray(image));
figure(2);
imshow(gray_image);
2)
clear all;
close all;
clc;
image= imread('pic2.jpg');
R =double(image(:,:,1));
G =double(image(:,:,2));
B =double(image(:,:,3));
figure(1);
imshow(image);
figure(2);
x = fspecial('gaussian');
y = imfilter(uint8(R),x)
subplot(131); imshow(y);
title('R
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영상에 대해 각각 Low-pass Filter, High-pass Filter, Butterworth Low-pass Filter, Butterworth High-pass Filter, Butterworth Band-pass Filter를 수행한 후 영상을 출력하고 원래 영상과 비교 분석 하시오.
◆이론적 배경
▷주파수 영역 처리
-영상은 공간상에서의 밝기나
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2. Explain aliasing phenomenon, blocking artifact and ringing artifact. Explain why the ringing effect occurs when using the frequency domain filter while it does not occur when using the spatial domain filter.
① Aliasing phenomenon
② Ringing artifact
③Blocking artifact
Week4
1. Investigate
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2］［1］
The exact form of crowd building
Ⅱ.Overview
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［JPEG Decoding］→［Image to Data］→［Filtering］→［Binarization］→［Labeling］→［Contour］→［Corner Detecting］→［Marker Detecting］
Ⅲ.Te
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2. RGB to YCbCr Color Coordinate Conversion
3. Image Resizing
3.1 Averaging
3.2 Bilinear Interpolation
4. Histogram Equalization
5. Image Sharpening Filter
5.1 Laplacian Filter
5.2 Sobel Filter
6. Demo
7. 느낀 점 및 소감
두번째 보고서
1. Purpose of Experiments
2. Image Transfo
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2N-point DFT에서 실수영역 부분만 고려해서 DCT 얻는 것은 아래와 같이 하면 된다.
DCT는 단지 실수로만 구성되어 있기 때문에, DFT는 DCT를 mirroring 한 것과 같은 형상을 가진다. 여기서 DFT는 실수 부분과 허수 부분을 모두 가지고 있는 복소수 형태
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영상의 필터링 작용
단점
여러 프레임의 지연 불가피, 화면 저장용 메모리 증가
허프만 부호화란?
자주 발생하는 심볼에 대해 짧은 코드 할당
단계
1단계 : 입력 심볼들을 모두 읽어 확률 계산
2단계 : 허프만 부호화 수행
장점
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처리법을 이용해서 합성하여 2개의 채널에 녹음한 뒤 재생할 때에는 디코딩 프로세서를 사용하여 다시 4개의 채널로 분리하여 재생하는 시스템이다. 그러나 돌비 프로로직은 센터 채널의 존재하며 극장에서 사용되는 것 처럼 안방극장에 접
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