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영상처리를 하기 전에 반드시 이 모드를 수행해 보시기 바랍니다. C환경에서 인식하는 해상도구조가 일반 사진 해상도 구조와 매우 다릅니다.)
9 : Histograph 출력 -> 모드 숫자 뒤에 히스토그램 분포 데이터가 저장되어있는 txt 파일 경로 입력
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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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1. 다음 영상의 히스토그램을 구하고 균등화하라
1) Matlab 소스
2) Matlab 결과
2. 다음의 영상을 10x10 크기의 이동평균 LPF처리를 하여 영상과 스펙트럼을 구하고 영상과 스펙트럼의 변화를 설명하라. 스펙트럼은 log compression 하여 비교하라.
1) Matlab
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영상처리 (사이텍미디어, 2003, 강동중 저)
Visual C++을 이용한 실용 영상 처리 (생능출판사, 2005, 정성태 저)
영상처리 이론과 실제 (홍릉과학출판사, 1999, Randy Crane 저) 1. 개요
1) 목적 및 필요성
2. 문헌조사
1) 과제의 내용
2) 조사
3. 기
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다른 프로그램처럼 흑백 이미지의 히스토그램/히스토그램 평활화를 그리는 프로그램이 아닙니다.
이 프로그램 소스는 흑백 이미지가 아닌 칼라이미지를 처리하며 각종 영상처리 기법도 함께 코딩되어 있습니다.
본 프로그램은 이미지로
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다른 프로그램처럼 히스토그램/히스토그램 평활화만 그리는 프로그램이 아닙니다.
각종 영상처리 기법도 함께 코딩되어 있습니다.
본 프로그램은 이미지로 다음과 같은 처리가 가능합니다.
1. 원본 히스토그램 출력
2. 히스토그램 평
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for(i=0; i<256; i++){
for(j=0; j<256; j++){
// Open Image의 명압도 크기값을 m_nGrayLevel에 저장
m_nGrayLevel = m_OpenImg[i][j];
// 평활화식으로 유도하여 ResultImg에 저장
// m_nSumOfHistogram[k] : 명암도 크기 m_nGrayLevel값의 sum 값
// 255.0 : 명암도 크기(L-1
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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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④3D DCT만을 해도 따로 한 것보다 압축이 잘되는 이유는?
3D DCT는 2차원 이미지를 높이로 쌓아놓은 이미지(동영상) 을 DCT한 것이라고 생각할 수 있다. 2차원 DCT를 N번 수행하는 것보다, 3차원 DCT를 1한번 수행하는 것이 압축이 더 잘되는 이유는
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문자보정
INTRODUCTION & IDEA
검출된 문자들중 ‘이’와 ‘기’ 문자들은 히스토그램에 의해 분리된 문자들로 인식된다. 따라서 문자보정을 통하여 이러한 문자들을 합칠 수 있다. 그리고 나서 한 문자를 패턴을 생성한 후 매칭을 통하여 같은
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