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에지 추출기법의 정의 및 용도
제 2-2절. 2차 미분 에지 연산자
제 2-2-1. 라플라시안(Laplacian)의 정의
제 2-2-2. MFC를 이용한 라플라시안(Laplacian) 구현
제 2-3절. 1차 미분 에지 연산자
제 2-3-1. Sobel의 정의
제 2-3-2. MFC를 이용한 Sobel 구현
제 2-3-3.
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complexity and consuming of processing time. But proposed method using edge projection algorithm provides fast and accurate performance on vergence control for natural scenes or artificial objects images. I. 서 론
II. 제안된 제어 알고리즘
III. 실험 및 성능 분석
IV 결 론
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순차 탐색 알고리즘
3) 유전 알고리즘(genetic algorithm)
3. 인식 알고리즘
4. 계산 시간
Ⅴ. 동기 알고리즘
1. 송수신 클럭 동기
2. 망의 실제 지연 측정
3. 송수신 타이머 초기화
4. 재동기 알고리즘
Ⅵ. 에지디텍션 알고리즘
참고문헌
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이용한 주차관리 성능효율화 방안…………………………34
4.1 시스템 개요……………………………………………………………………………………34
4.2 영상 이미지 처리 알고리즘………………………………………………………………36
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Image중 하나의 Pixel에서의 인접한 Pixel과
의 Intensity value를 비교 (절대 값)한다. 두 번째로 첫 번째의 결과
값을 임의로 정의한 정수 값(HOLD)과 비교하여 최종적으로 Edge인지
아닌지를 판단한다. 1. Introduction
2. Algorithm
ⅰ) edgeness
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C IP 주소에서 2비트 또는 3비트를 사용하여 서브네팅 하였을 때의 결과 비교
그림 3-7. IP 패킷 구조
그림 3-8. ARP의 동작 순서
그림 3-9. SLIP의 프레임 구조
그림 3-10. PPP 프레임 구조
그림 3-11. TCP 프로토콜 데이터 단위 (PDU)
그림 3-12. UDP 프
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의한 잡음 제거
2. 3. 2 이진 영상 데이터의 잡음 제거
2. 4 에지 추출
2. 4. 1 1차 미분에 의한 영상 처리
2. 4. 2 2차 미분에 의한 영상 처리
3. 보행자 검출
3. 1 보행자 검출 과정
3. 2 실험 및 고찰
4. 결론
5. 참고문헌
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이용한 영상 보정 8
5. Zhang Suen 세선화 알고리즘 9
Ⅲ. 제스처 인식 12
1. 인식을 위한 손 영역의 정규화 12
2. 손의 중심 찾기 12
3. 인식을 위한 손가락의 개수를 추출 13
Ⅳ. 실험 및 결과 15
1. 전체 시스템의 구
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