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영상 데이터 처리
영상의 개념
정지영상
동영상
영상의 개념
영상이란
인간의 감각 기관 중에서 눈을 통하여 인지되는 매체
텔레비젼, VTR, 영화, 컴퓨터 그래픽스, 에니메이션, 디지털 비디오
영상의 개념
영상의 분류
전송 방식 –
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처리한다. TEXT는 자막파일로 처리하고 소리파일은 Wave, 정지영상은 BMP, 동영상은 MPEG2 방식으로 처리한다. 소리파일은 Wave형식을 쓰면서 옵션에 따라 다양한 압축이 가능하고 동영상의 MPEG2는 기준의 압축률보다 더 많이 늘리기 위해서 손실압
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동영상 편집분야에서 좀 더 배우고 싶은 생각이 든다. 1. 정형 데이터와 비정형 데이터
2. 정형 데이터의 표현
3. 무손실 데이터 압축
4. 손실성 데이터 압축
5. 비정형 데이터의 표현 및 압축
* 참고자료
【 느낀 점 】
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데이터는 엄청난 저장 용량을 차지하기 때문에 단순히 디지털화하는 것만으로는 부족하고 반드시 압축 처리해야 활용이 가능하다.
·정지영상 압축기술 : JPEG(무손실 압축)
·동영상 압축기술 : MPEG(손실 압축), AVI, DVI, MOV
12. 멀티미디어의 활용
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정지영상이 나타났을 때 변화가 없었다. 그러나 4개의 원형무늬를 가진 부분은 정지영상이 나타나지 않고 오히려 많이 나타났다. 그 이유를 생각해보면 정확히는 모르겠지만 8개 원형무늬와 4개의 원형무늬의 차이 때문에 그러한 것이 생겼을
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접속된 화면
그림 5-3. 클라이언트가 접속해 올 때 나타나는 창
그림 5-4. 화상 채팅하는 모습
그림 5-5. 영상캡쳐tap을 눌렀을 때 나타나는 창
그림 5-6. 저장되었음을 나타냄
그림 5-7. 캡쳐된 화면
그림 5-8. 채팅이 종료됨을 알려줌
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처리 -----------------
3.결과 -----------------
3.1 전원부 -----------------
3.2 DC 모터 -----------------
3.3 서보 모터 -----------------
3.4 프린터 포트 -----------------
3.5 USB 캠 -----------------
3.6 동작원리 -----------------
3.7 영상처리 후 AVR로 데이터 전
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영상처리란 무엇인가
2. 기본 처리 기법
2. 1 이진영상 처리
2. 2 contrast stretching
2. 3 잡음 제거
2. 3. 1 미디언 필터에 의한 잡음 제거
2. 3. 2 이진 영상 데이터의 잡음 제거
2. 4 에지 추출
2. 4. 1 1차 미분에 의한 영상
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Data Manual
11.3 STM32F103x8/xB User Manual(UM0427)
11.4 STM32F103x8/xB Reference Manual(RM0008)
2. 참고자료
참 고 문 헌
저 자
출 판 사
출판년도
The Definitive Guide to the ARM Cortex-M3
Joseph Yiu
ELSEVIER
2009
ARM System Developer\'s Guide
Andrew N,Sloss, Dominic Symes, Chris Wright
ELSEVIER
2005
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데이터 값들을 출력하게 하였다.
※ 현재 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
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해결책을 찾는 과정을 중요하게 여깁니다.
이러한 성향은 영상 데이터 분야에서 중요한 역할을 합니다. 대학 시절, 영상 데이터의 품질 향상 및 노이즈 제거 알고리즘을 연구하며 데이터를 단순히 처리하는 것이 아니라, 최적화
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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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영상의학 및 임상 연구에 대한 깊은 이해를 쌓고, 연구 진행에 필수적인 최신 기술을 습득하는 데 힘쓸 것입니다. 또한, 연구팀과 원활한 협력 관계를 유지하며, 팀워크와 소통 능력을 바탕으로 연구의 효율성을 높여 나가겠습니다.
장기적으
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는 영상 처리 속도가 매우 느려, 실시간 진단에 필요한 최소 기준을 충족하지 못했습니다. 특히 고해상도 영상 데이터를 처리하는 과정에서 메모리 누수와 병목 현상이 발생해 소프트웨어가 자주 다운되는 상황이었습니다.
이 문제를 해결하
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영상에서 이상 징후를 자동으로 탐지하고 분류하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 의료 영상 데이터 전처리부터 모델 학습과 평가까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 역량을 기를 수 있었습니다. 이 프로젝트를 통해 대규모 데이터 처리와 딥
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다양한 정보의 데이터 저장(자동완성형 포함)
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