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영상에 잡음(noise)이 있다고 할 때, 그 영상을 보고 알 수 있는 것은 잡음의 농도와 그 주변 농도의 급격한 농도차가 있다는 점이다. 이러한 잡음의 성질을 이용하여 잡음 제거를 행하는 수법을 smoothing이라고 한다.
영상 데이터의 edge 부분도
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영상에 대해 각각을 수행한 후 영상을 출력하고 원래 영상과 비교 분석하시오.
2. 주파수 필터링
: 주파수 필터링에 대해 설명하고, 주어진 영상에 대해 각각 Low-pass Filter, High-pass Filter, Butterworth Low-pass Filter, Butterworth High-pass Filter, Butterworth Ban
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■ Matlab 소스
■ Matlab 결과 1. 매트랩 소스
2. 결과 이미지(이미지 LP필터링, 입펄스잡음영상, 미디언필터링영상, 이미지의 히스토그램, 히스토그램평활화, 평활화 이미지 출력)
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영상의 특징이 다른 영역의 경계선을 찾는 방법을 사용할 수도 있겠지만 가장 쉬운 방법은 물체의 윤곽선을 중심으로 서로 다른 물체들은 보통 밝기 값이 많이 차이가 난다는 사실을 이용하는 것이다. 즉 화소의 밝기 값의 변화가 어느 허용
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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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영상 분석 프로젝트에서 조명 변화와 카메라 흔들림으로 인해 모델의 정확도가 낮아지는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 GAN 기반 데이터 증강 기법과 이미지 필터링을 적용하여 데이터 품질을 향상시켰고, 결과적으로 모델의 성능이
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영상 처리 파이프라인을 재설계해 연산을 분산시키는 구조로 변경했습니다. 이 과정에서 팀원들과 지속적으로 코드를 리뷰하고 테스트하며, 문제가 생길 때마다 함께 원인을 분석하고 해결책을 논의했습니다.
결과적으로 성능이 크게 향상
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필터링과 접지 구조 재설계를 통해 문제를 해결했습니다. 이후 고객과 공동 개발한 보드에서 신뢰성을 인정받았고, 이 경험은 저의 실전 설계 역량과 문제 해결 능력을 단적으로 보여줍니다. 아이쓰리시스템 [하드웨어 설계 및 고객 기술
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한 가지 검사 공정에서 광학계 최적화를 직접 설계 또는 제안해보고 싶습니다. 고객의 검사 조건을 분석하고, 영상 품질 개선을 위한 설계 제안을 하는 것이 첫 번째 목표입니다. 2025 테크윙(Vision 광학 기술) 자기소개서 지원서
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필터링을 도입해 모델 안정성을 높였습니다.
4) 제조 DX 분야에서 향후 어떤 기술 트렌드가 중요해질 것이라고 보나요?
멀티모달 AI와 연합학습(Federated Learning)이 중요하다고 봅니다. 제조 현장은 다양한 센서, 영상, 로그 데이터를 동시에 다루
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