|
히스토그램의 평활화를 수행함으로써 구별하기가 훨씬쉬운 더욱 좋은 결과를 얻어 낼수 있었다. 하지만 인위적인 영상에 히스토그램 평활화를 수행함으로써 전제적으로 균일한 명암도를 갖을수 있는 효과를 얻어 낼수는 있었나 자연적인 영
|
|
|
■ Matlab 소스
■ Matlab 결과 1. 매트랩 소스
2. 결과 이미지(이미지 LP필터링, 입펄스잡음영상, 미디언필터링영상, 이미지의 히스토그램, 히스토그램평활화, 평활화 이미지 출력)
|
|
|
Equalization) 구현하기
▶ Tool - Matlab
▶ How - ① Find Lena image ② Subtract(어둡게 만든다)
③ Find Histogram ④ Implement equalization
◈ 소스
◈ 실행 화면
▶ Find Lena image▶ Subtract (어둡게 만든다)
▶ Implement equalization ◈ 소스
◈ 실행 화면
|
|
|
노이즈 부분이 흰색으로 나타났기 때문에) 이를 다시 노이즈이미지에 감산하여 주기성 노이즈의 스펙트럼 부분을 제거하는 방법을 택하였습니다. 1.히스토그램 평활화
2.이동평균필터링
3.Salt and pepper노이즈 제거
4.줄무늬 노이즈 제거
|
|
|
기존의 히스토그램 평활화 방법은 원 영상의 평균 밝기값이 크고 작음에 관계없이 언제나 명암도의 중간 값으로 변환
BBHE 방법은 기존의 히스토그램 평활화 방법에서 과도한 영상의 밝기 변화를 막기 위하여 원 영상의 평균 밝기 값을 이용
|
|
|
밝기 향상, 밝기 감소, 소벨엣지, 프리윗엣지, 로버트엣지, 흑백영상 변환, 이진화, 영상 반전, 영상 상하반전, 라플라시안 필터, 가우시안 필터, 히스토그램 평활화, 샤프닝, 미디언 필터링, 맥스 필터링, 민 필터링, 모폴로지 침식, 모폴로지
|
|
|
|
0
# PROP Scc_ProjName ""
# PROP Scc_LocalPath ""
CPP=cl.exe
RSC=rc.exe C를 이용한 미로 찾기
mazeeasy.dsw
mazeeasy.ncb
mazeeasy.opt
mazeeasy.plg
mazeeasy.c
mazeeasy.dsp
[Debug]
mazeeasy.exe
mazeeasy.ilk
mazeeasy.obj
mazeeasy.pch
mazeeasy.pdb
vc60.idb
vc60.pd
|
|
|
|
struct{// Queue의구조체정의
listPointer qFront;
listPointer qRear;
} Queue;
void initQueue(Queue *Q);
boolean isEmpty(Queue* Q);
void addQueue(Queue *Q, element Data);
element deleteQueue(Queue *Q);
int getQueueLength(Queue *Q);
void printQueue(Queue *Q); 9주 - Stack & Queue using Link
|
|
|
✔ 개요 및 연혁
✔ 메인구성
03. 시장현황
✔ 판매
✔ 성장률
✔ 특징
04. 기업분석
✔ SWOT
✔ STP
✔ 4C
05. 정리 및 Q&A
✔ 활성화방안
✔ 사이트 평가점수
✔ Q&A
|
|
|
히스토그램을 선택하셨습니다.\\n\",num);
printf(\"\\n\\n###########지금까지 판매량 한눈에 보기#######################\\n\");
printf(\"#후라이드치킨:\");
for(j=0; j<hu_c; j++) //for문을 이용하여 히스토그램 작성
printf(\"○\");
printf(\"\\n#양 념 치 킨:\");
for(k=0; k&l
|
|
메뉴펼치기
