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C언어, 디지털 영상처리

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단일 서술문 논리적 최소 명령 실행 단위이며 ; (세미콜론, 문장 분리자)으로 구분 라인의 엔터라인은 중요치 않음. a=a+30; //한 줄로 이루어진 단일 서술문 a=a+30; //두 줄로 이루어진 단일 서술문 a=a+30; b=b+50;//한 줄에 두 개의 단일 서술문 복합 서술문 중괄호를 사용해서 여러개의 단일 서술문들을 하나의 복합 서술문으로 정의 가능. {}로 표현하고, 뒤에 세미콜론을 사용할 필요가 없다. 1개 이상의 명령문들이 수행될 수 있음. { a=a+30; b=b+50; } 주석 개발자가 소스 파일에 메모를 남기기 위해 사용 /* */ 기호를 사용하며 /*로 시작, */로 끝 컴파일러가 번역할 때 주석문은 번역하지 않음 실제로 주석을 많이 남기는 것을 권장 - 주석문을 중첩하여 사용하면..

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프로그램 ? 어떤 목적을 달성하기 위해 진행 계획을 순서대로 표현한 것 컴퓨터에게 작업 지시할 내용을 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어(기계어)로 만들어진 파일 프로그래밍 언어 ? 컴퓨터는 2진 숫자(0과 1)로 이루어진 기계어를 사용함 이 기계어를 이해하기에 복잡하므로, 사람에게 친숙한 표현법을 사용하여 프로그래밍할 수 있도록 만든 언어 컴파일러 ? 프로그래밍 언어로 작성한 내용을 기계어로 번역 프로그래밍 언어는 컴파일러와 약속된 표현을 사용. 그래야지만 개발자가 생각한 내용들이 그대로 적용됨. 자세한 참조 링크 C 언어의 소개 처음 생겼을 당시 각 운영체제마다 그에 맞는 언어로 개발해야되서 번거로웠음. 탄생 1972년 켄 톰슨과 데니스 리치에 의해 개발 운영체제인 유닉스(UNIX) 개발에 사용 (유닉스는..

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프로그래밍 언어란 컴퓨터와의 대화에 사용되는 일종의 ‘대화수단’이다. 사람이 컴퓨터에게 일을 시키기 위해서는, 컴퓨터와 사람의 대화를 위한 공통의 대화수단이 필요하다. 안타깝게도 컴퓨터는 사람의 말을 이해하지 못하고, 사람도 컴퓨터가 인식하는 기계어를 알지 못한다. 위 그림에서는 C언어와 기계어를 이해하는 컴파일러를 등장시켰다. 그러나 컴파일러는 사람의 언어를 알지 못한다. 따라서 컴파일러가 이해할 수 있는, 더불어 사람이 익히기에도 훨씬 간단한 ‘프로그래밍 언어’라는 것이 등장한 것이다. 아참, 기계어란 컴퓨터가 이해할 수 있는 0과 1로 구성된 언어체계이다. 많은 노력을 통해서 이에 대해 이해할 수도 있긴 하겠지만, 굳이(?) 특별한 목적 없이 맹목적으로 이를 익힐 필요까지는 없어보인다. 우리에겐 컴..

디지털 영상처리

샤프닝의 주요 목적은 밝기의 이행을 강조하는 것이다. 영상 샤프닝의 용도는 여러 가지이며, 전자 인쇄와 의료 영상화로부터 산업용 검사와 군용 시스템의 자동 유도까지의 범위에 걸친 응용들을 포함한다. 바로 앞 절에서 이웃의 화소 평균화에 의해 영상 블러링이 공간 도메인에서 달성될 수 있다는 것을 보았다. 평균화는 적분과 비슷하므로, 샤프닝이 공간 미분에 의해 달성될 수 있다고 결론내리는 것은 논리적이다. 사실이 그러하며, 디지털 미분에 의한 샤프닝용 연산자들을 정의 및 구현하는 다양한 방법들이 있다. 근본적으로, 미분 연산자의 응답의 세기는 연산자가 적용된 점에서의 영상의 밝기 불연속 정도에 비례한다. 따라서 영상 미분은 에지 및 다른 불연속들(노이즈 등)은 강조하고, 밝기가 서서히 변하는 영역들은 경시한..

디지털 영상처리

스무딩 필터는 블러링(blurring)과 노이즈 축소에 사용된다. 블러링은 (큰) 객체 추출 전에 영상으로부터 작은 디테일을 제거하거나, 선 또는 곡선의 작은 끊김을 잇는 것과 같은 전처리 작업에 사용된다. 노이즈 축소는 선형 필터에 의한 블러링으로도 가능하고 비선형 필터링으로도 가능하다. 스무딩 선형 필터 스무딩 선형 공간 필터의 출력(응답)은 단순히 필터 마스크의 이웃에 포함된 화소들의 평균이다. 이 필터는 평균(화) 필터라고도 불린다. 이들은 저역통과 필터라고도 불린다. 스무딩 필터의 배경 개념은 간단하다. 영상의 각 화소의 값을 필터 마스크에 의해 정의되는 이웃에 있는 밝기 레벨들의 평균으로 교체함으로써, 밝기에서의 가파른(sharp) 이행(transition)을 감소시킨다. 랜덤 노이즈가 일반적..

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필터링은 이웃의 중심 좌표와 같은 좌표를 가지며 필터링 연산의 결과를 값으로 하는 새로운 화소를 만든다. (필터링된 화소 값은 일반적으로 필터링 결과를 담기 위해 생성된 새로운 영상의 해당 위치에 부여된다. 필터링된 화소가 원래 영상의 해당 위치의 값을 대체하면, 필터링이 진행되는 동안 영상의 내용을 바꿀 것이기 때문에 좀처럼 그렇게 하지는 않는다.) 필터의 중앙이 입력 영상의 각 화소를 거쳐감에 따라 처리(필터링)된 영상이 생성된다. 만일 영상 화소들에 수행되는 연산이 선형적이면, 그 필터는 선형 공간 필터라고 불린다. 아니면, 그 필터는 비선형적이다. 먼저 선형 필터에 대해 다루고 이후에 기회가 되면 비선형 필터에 대해 다루겠다. 이 그림은 3 × 3 이웃을 사용하는 선형 공간 필터링의 메커니즘을 보..

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이전 게시글에서 논의한 함수 유형들에 대한 구간 선형 함수의 중요한 장점은 구간 함수들의 형태가 임의로 복잡해질 수 있다는 것이다. 사실상, 어떤 중요한 변환들은 실질적 구현이 구간 함수들로서만 공식화될 수 있다. 구간 함수의 중요한 단점은 그것을 규정하는 데 사용자 입력이 훨씬 더 많이 필요하다는 것이다. 콘트라스트 스트레칭 가장 간단한 구간 선형 함수 중 하나는 콘트라스트-스트레칭 변환이다. 낮은 콘트라스트 영상의 원인은 나쁜 조명, 영상화 센서의 좁은 동적 범위, 영상 획득 시 잘못된 조리개 설정 등일 수 있다. 콘트라스트 스트레칭은 영상의 밝기 레벨 범위를 넓혀서 기록 매체나 표시 장치의 전체 밝기 범위를 사용하게 하는 것이다. 그림 (a)가 콘트라스트 스트레칭에 사용되는 전형적인 변환을 보여준다..

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거듭제곱 법칙 변환의 기본 형태는 아래 식과 같다. 여기서 c와 γ는 양의 상수이다. 오프셋(입력이 0인데 측정되는 출력)을 감안하기 위해 때때로 위 식을 로 아래와 같이도 쓴다. 그러나 오프셋은 일반적으로 표시기 보정의 문제이며, 그 결과 보통 첫 번째 식에서 무시된다. 아래 그림은 다양한 γ에 대한 s 대 r의 곡선들을 보여준다. 로그 변환의 경우에서와 같이, 1보다 작은 γ값에 대한 거듭제곱법칙 곡선들은 좁은 범위의 어두운 입력 값들을 넓은 범위의 출력 값들로 매핑하며, 더 큰 값의 입력 레벨들에 대해서는 그 반대이다. 그러나 로그 함수와 달리, 단순히 γ값을 바꿔서 얻어지는 가능한 변환 곡선 군을 여기서 주목한다. 예상대로 그림에서 γ>1로 생성된 곡선들은 γ