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1. 실험 목적
본 실험에서는 TMS320C6416 DSK 와 CCS program 을 이용하여 RGB에서 YCbCr Color Coordinate 변환, Spatial Domain 에서 Image Resizing(Averaging, Interpolation) , Histogram Equalization, Image Sharpening Filter(Laplacian Filter, Sobel Filter )의 코드를 구현하고 확인한다.
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1. 이론
YCbCR에서 Y는 luminance(밝기), CbCr은 chrominance(색)을 의미한다. 사람의 눈은 Y(밝기)에 CbCr(색)보다 더 민감하다. RGB에 비하여 색상 분리효과는 약하지만, 적은 데이터로 보다 많은 색상 표현 가능하기 때문에 사용된다.
4:2:0 subsampling
데이
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YCbCr. Summarize it.
가) RGB coordinate.
Red, Green, Blue 세가지 색깔의 빛으로 색을 표현하는 방식이다. 섞는 비율에 따라 다양한 색이 만들어지고, 빛의 특성상 색을 섞을수록 색이 밝아지기 때문에 ‘가산혼합’ 이라고 한다. RGB큐브 모델로 조합된
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기존에 주어진 그림을 데이터로 읽어들여(File load)
이를 토대로 DCT, 양자화(Quantization), IDCT, 역양자화, 크기축소, RGB 분리, RED to Gray, RGB to YCbCr을 구현
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1장. Intra coding
이 장에서는 정지영상, 곧 초기 시작 프레임이 1)DCT 변환 2)양자화 3)역DCT 변환 4)역양자화로 변환되는 과정을 다루었다. 기본적으로 YCbCr 영상과 RGB 변환에 대한 이해가 필요하며, 그 뒤에 시간도메인에서 주파수도메인으로 변환
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YCbCr 칼라공간변환 6
2. 손 색상 모델 생성 7
3. 손 영역 노이즈 제거 7
4. Morphology 연산을 이용한 영상 보정 8
5. Zhang Suen 세선화 알고리즘 9
Ⅲ. 제스처 인식 12
1. 인식을 위한 손 영역의 정규화 12
2. 손의 중심
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