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영상 등을 수학적으로 나타낸 변환을 일컫는 말.)
기본 개념은 영상 내에서 화소들을 그저 움직이거나 화소들을
생성(보간법<Interpolation>사용)한다.
이상적인 기하학적 처리 결과로는 화소값이 변경되지 않지만, 존재하지 않는 위치
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// 영상회전 좌표변환식
fx = (float)(x - 128) * ct - (float)(y - 128) * sn + 128;
fy = (float)(y - 128) * ct + (float)(x - 128) * sn + 128;
// 보간법 변환전좌표를 이용하여 y1, y2 , q를 구함
y1 = (int)fy;
y2 = y1 + 1;
q = fy - (float)y1;
}
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정확도가 높아짐
Quantization Level : 0~ N-1 의 정수
(0은 흰색, N-1은 검은색) 1. Sampling , Quantization이 필요한 이유
2. Sampling
3. Quantization
4. 디지털영상의 표현
5. 공간해상도와 명암도
6. 영상의 확대와 축소
7. 영상의 보간법
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영상에서 선택된 것들이 대응관계(correspondence)를 가지는가를 판단하고 그 점에서의 깊이정보를 계산하는 일이다. 둘째 단계는 보간법 등을 적용하여 영상의 모든 점에 구하고 또 그것을 이용하여 3차원 공간의 표면을 기술하는 일이다.
대응
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영상 출력>
void CTestView::OnDraw(CDC* pDC)
{
CTestDoc* pDoc = GetDocument();
ASSERT_VALID(pDoc);
// TODO: add draw code for native data here
// 원영상 출력 위치
for(int y=0;y<256;y++) {
for(int x=0;x<256;x++) {
pDC->SetPixel(x,y,RGB(m_ViewImg[y][x],m_ViewImg[y][x],m_ViewImg[y][x]));
}
}
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