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한 통계값을 갖는 화소들을 계속 수집하여 집단의 크기를 확장해 감으로써 전체 영상에 대한 분류 작업을 완성하게 되는 것이다.
무감독분류(Unsupervised Classification)는 표본 집단과 같은 사전정보 없이 영상을 구성하는 화소값들의 공간적, 분
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화소값을 작은 값에서 큰 값으로 순서대로 나열한 후 정렬된 화소로부터 적절한 값을 선택하여 잡음을 제거 (salt-and-pepper같은 임펄스 잡음제거에 용이), 단점은 경우에 따라 필터의 적용결과가 예측 불허할 수 있다.
→평균필터(Mean Filter): 이
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화소를 감싸는 입력 화소의 kernel 위에서 동작하는 화소 그룹 처리이다. 미디언 필터는 영상의 임펄스 잡음을 제거하는데 매우 적합하다. 커널 내의 화소를 평가하고 어떤 화소값이 모든 화소의 중앙 값인지 결정한다. 이 미디언 값은 화소 밝
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화소의 원래 값이나 위치에 기반한 화소값 변경
· 영역처리 : 화소의 원래 값과 이웃하는 화소의 값을 기반으로 하여 화소값을 변경
· 기하학적 처리 : 화소들의 위치나 배열을 변화
· 프레임 처리 : 두 개 이상의 영상들에 대한 연산
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화소들의 밝기는 화소가 인접한 경우 서로 비슷한 값을 갖기 때문에 주변의 화소값을 평균하면 잡음이 없을 경우 밝기값과 비슷하다.
잡음에는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 있는데 가우시안 잡음은 블러링으로 어느정도 제거가 가능하다.
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화소를 결정하는데 필요한 데이터를 처리한다. DDR의
address는 X-Y Address 영역으로 구분되어지며, 여기에 쓰이는 방식은
Instruction Set에 의해 결정되어진다. 그리고 초기 Address값을 갖게 된다.
이 같은 방식은 User의 초기 설정을 하지 않아도 Register
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