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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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영상의 세세한 부분을 제거하고, 잡음을 어느정도 제거하기 위해 사용한다.
잡음은 가우시안 잡음(Gaussian Noise)과 임펄스잡음(Impulse Noise = SpikeNoise) 으로 나누어 볼 수 있는데 이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 처리하는 것에 있어서 약간의
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영상으로 변환하여, 시점과 종점사이의 길이를 노출 시간으로 나누어 속도벡터를 얻는다. 가우시안적인 연속적인 입자상을 추적, 윤곽(edge)처리, 세선화(thin), 곡률코드(curvature code)적용 등 많은 디지털 화상처리 기법이 요구되고, 정확한 속도
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◆목적
: MATLAB에서 디지털 영상을 처리하는데 필요한 함수들을 알아보고, 히스토그램을 처리하는 방법을 실습을 통해 숙지한다.
◆개요
1. 디지털 영상의 입력, 디스플레이 및 저장에 필요한 함수를 알아본다.
1)MATLAB에서 사용되는 영상처
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< 주제: 많은 분야에 영상처리가 적용되고 있다. 현실속에서 많이 적용되는 영상처리의 예를 1가지씩 들고 그것을 위한 다양한 기술들 중 한 가지에 대하여 기술하시오. >
1. 디지털 영상처리란 무엇인가?
영상처리란 우리가 알고 있는
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2.2 AVR; 영상처리를 통한 data를 입력받아 조향장치인 서보 모터와 동력장치인 DC모터를 제어하기 위한 PWM을 만들어준다.
2.2.1 AVR의 특징
-AVR 은 Alf(Bogen) Vergard(Wollen) Risc 의 약자로서 ATMEL사에서 제작된 RISC 구조의 MPU 이다. 비교적 저렴한 가격
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영상의 값과 DCT, 양자화 출력
⇒ 앞서 얻은 8*8이 다음 소스의 입력으로 들어가게 되었다. 제일 비슷한 블록의 값들이 출력 되었으며, 이는 앞서 출력한 결과와 같음을 볼 수 있다. 또한 DCT된 영상값을 보면 저주파 즉 왼쪽 위의 모서리부분의
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영상 입력 장치로는 범용 USB PC CAM를 사용하였다.
영상 처리를 위해 사용한 영상의 크기는 320×240 크기의 칼라영상을 사용하였으며 초당 20프레임의 속도로 영상을 획득하였다.
실험 환경은 USB PC CAM이 모니터 위에 장착되어 있고 사용자는 모니
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영상처리”, 사이텍 미디어, 2003.
[9] 전자신문 표 및 그림목차
Ⅰ. 緖論
Ⅱ. MFC의 이해
Ⅱ-1. MFC의 Architecture
Ⅲ. 네트워크 프로그래밍 이해
Ⅲ-1. 네트워크 프로그래밍 기본개론
Ⅲ-2. 소켓 프로그래밍
Ⅲ-3. TCP/I
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영상처리 이론 및 응용”, 홍릉과학출판사,
2002년 3월.
[2] 이문호, “visual c++ 실용 영상 신호처리”, 대영사, 2001년 6월.
[3] 정성환, 이문호 공저, “영상처리 이해와 활용”, 영한출판사, 2003년.
[4] 최영일, 이근수, 이양원, “영상처리 이론과 실
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영상처리전문가가 되고 싶습니다.
VII. 디지털영상처리전문가 자기소개서7
1. 자기소개
무엇하나 부족하지 않은 화목한 가정에서 자라 부모님의 사랑을 받으며 자랐습니다. 그런 어려움을 몰랐던 시절이 있었으나 중학생 시절 아버지의 사업
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영상처리전문가로 거듭나고 싶습니다. 저는 입사 후 제가 신입으로 차츰 귀사의 중요한 인재가 되는 과정을 데이터화하여 남기고 싶습니다. 이러한 데이터는 제 후배들이 저가 겪었던 시행착오를 겪지 않게 함으로써 많은 도움을 줄 것이라
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영상 처리 및 광학 영상 분석 분야에서 큰 기술적 도전을 추구하는 기업이기 때문입니다. 저는 영상 처리와 알고리즘 개발 분야에서 경험과 열정을 가지고 있으며, 이러한 기술을 활용해 쎄트렉아이의 발전에 기여하고 싶습니다. 쎄트렉아이
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최적화 기술이 필수적입니다."
3. 협업을 통해 문제를 해결한 경험이 있나요?
"AI 기반 영상처리 프로젝트에서, 성능 저하 문제를 해결하기 위해 팀원들과 역할을 나누어 GPU 최적화, 모델 경량화, 네트워크 개선을 수행하였습니다. 이를 통해
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기술(400자)
적극적인 의사소통으로 보안을 강화하였던 경험이 있습니다. 대전 보호관찰소에서 무도실무관으로 근무하였을 때, 영상정보처리기기에 기록된 자료가 방대하여 도주한 대상자의 신원을 이른 시일 내로 확보하기 위해서는 동료와
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