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디지털영상처리기초10

[디지털 영상처리 기초] 10. 컬러 영상처리 [디지털 영상처리 기초] 10. 컬러 영상처리 1. Twins 영상을 입력하여 휘도 성분에 깨소금 잡음을 첨가하라. 이는 아래와 같이 처리될 수 있다. >> ty=rgb2ntsc(tw); >> tn=imnoise(ty(:,:,1),‘salt & pepper’); >> ty(:,:,1)=tn; 여기서 디스플레이를 위해 RGB로 다시 변환하라. 다음은 실습을 위해 휘도 성분에 깨소금 잡음을 첨가 후에 다시 RGB로 변환하는 과정입니다. % Twins 영상 불러오기 tw = imread('twins.tif'); ty = rgb2ntsc(tw); tn = imnoise(ty(:,:,1),'salt & pepper'); ty(:,:,1)=tn; % RGB 영상으로 다시 변환 a = ntsc2rgb(ty); sub.. 2021. 6. 29.
[디지털 영상처리 기초] 9. Image Geometry [디지털 영상처리 기초] 9. Image Geometry 1) cameraman의 머리 부분을 각 차원으로 4배로 확대하기 위해서 0 끼우기와 본문에서 주어진 3개의 공간필터를 사용하라. 영상을 확대하기 위해서 아래와 같은 명령어 순서를 사용하라. >> head2 = zeroint(head); >> head2n = filter2(flit, head2); >> head4 = zeroint(head2n); >> head4n = filter2(filt, head4); >> imshow(head4n/255) 여기서, filt는 사용할 필터이다. 이 결과와 imresize를 사용해서 얻은 결과를 서로 비교하라. 서로 간에 관측할 수 있는 어떤 차이가 있는가? 먼저 사용할 zeroint를 정의했습니다. functi.. 2021. 6. 28.
[디지털 영상처리 기초] 8. Neighborhood Processing 2 [디지털 영상처리 기초] 8. Neighborhood Processing 2 가우시안 필터링 1. 가우시안 필터로 공간필터링을 실행하시오. – 입력 영상: 카메라맨 – 가우시안 필터는 다음 범위에서 효과를 확인할 수 있도록 여러 개를 사용 • 가우시안 필터의 크기: 3~15 • 표준편차: 0.1~7.0 – 공간필터링 과정의 프레임 에지 처리 방법: 미러링 – 필터의 크기와 표준편차를 변화시키면서 블러링 정도를 PSNR로 비교하시오. • 필터의 크기와 표준편차의 변화에 대한 조합은 블러링의 정도가 다양하게 나올 수 있도록 학생들이 결정하시오. (표준편차가 큰 경우 필터의 크기도 커져야 하는데 이를 프로그래밍하여 자동으로 표준편차에 따라서 필터의 크기가 확장되도록 작성하시오.) • PSNR은 실습에서 사용했.. 2021. 6. 27.
[디지털 영상처리 기초] 7. Neighborhood Processing [디지털 영상처리 기초] 7. Neighborhood Processing 1. 다음 배열은 하나의 작은 그레이 스케일 영상을 표현한 것이다. 이 영상이 (a~h)에 나타낸 마스크들을 사용해서 회선처리를 할 때 생성되는 영상을 계산하라. 그 영상의 에지에서는 제한된 마스크를 사용하라. (바꾸어 말하면, 영상의 외부는 0으로 채움을 사용한다.) 20 20 20 10 10 10 10 10 10 20 20 20 20 20 20 20 20 10 20 20 20 10 10 10 10 20 10 20 20 10 10 10 10 10 20 10 20 10 10 10 10 10 10 20 10 10 10 10 10 20 10 10 20 10 10 10 10 10 .. 2021. 6. 25.

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