Transcript MFC를 이용한 영상처리(3)

부 : Image
발표일 : 2012.10.10
발표자 : 12’최주오
1.역상 계산 & 산술 연산 영상처리
2.경계선 검출
22
3.영상 이진화
30
4.픽셀 기반 처리
38
p.3 ~ 12
p.13 ~
p.23 ~
p.31 ~
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Raw 파일
역상 계산
산술 연산
구현 화면
참고 문헌
p.4
p.5
p.6~10
p.11
p.12
포토샵에서 사진파일을 회색 음영으로 바꾼후
256 x 256 크기의 Raw 파일로 따로저장함

색을 반전시키는 효과를 주는 방법
(검은색→흰색 , 흰색→검은색)


각각 픽셀의 밝기값에 상수값을 더하거나 빼는
등의 연산을 통해 새로운 영상을 형성하는 방

덧셈 – 영상이 밝아짐

뺄셈 – 영상이 어두워짐

곱셈 – 좀 더 선명하게 부각시킴

나눗셈 – 좀 더 선명도가 떨어짐
* 덧셈 연산
원본
상수값 60
상수값 120
* 뺄셈 연산
원본
상수값 60
상수값 120
* 곱셈 연산
원본
상수값 1.4
상수값 2.8
* 나눗셈 연산
원본
상수값 1.4
상수값 2.8
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Visual C++ 을 이용한 디지털 영상처리
강동중/하종은 저 사이텍미디어 p.63~p.102
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경계선의 개념
마스크 검출
마스크 처리
구현화면
참고문헌
p.14
p.15~16
p.17~20
p.21
p.22
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영상 안에서 영역의 경계를 나타내는 특징
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영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로, 또는
그 반대로 변하는 지점에 존재하는 부분을 가리
킴

미분 연산이 이용됨

마스크 –일정 부분에 위치하는 행렬모양 구조체

기울기의 변화로 경계면이 존재함을 알 수 있음

1차 미분 사용 mask / 2차 미분 사용 mask
Roberts,Sobel,Prewitt
Laplacian

-
픽셀
I ( x, y )
가 경계선에 포함될 크기
수평 경계선 검출용 마스크
수직 경계선 검출용 마스크
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Laplacian mask
2차 미분 연산 사용함
모든 방향의 경계선을 검출함
날카로운 윤곽선을 검출함
잡음에 민감함
연산속도가 빠름
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
Sobel mask
모든 방향의 edge를 추출/ 잡음에 강함
대각선 방향의 경계선에 민감함
연산속도가 느림
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Prewitt mask
sobel mask 에 비해 edge 가 덜 부각됨
수평,수직 방향의 경계선에 민감
연산속도가 빠름
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Roberts mask
주변과 관계없이 경계가 확실한 edge를 추출함
다른 마스크보다 크기가 작아 잡음에 매우 민감함
Sobel / Prewitt 보다 연산속도가 매우 빠름
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Visual C++ 을 이용한 디지털 영상처리
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강동중/하종은 저 사이텍미디어 p.164 ~ p.181
Visual C++ 을 이용한 실용 영상처리
정성태 저 생능출판사 p.70 ~ p76
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이진화
슬라이드 바를 이용한 임계치 변경
구현화면
참고문헌
p.24~25
p.26~28
p.29
p.30
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모든 픽셀을 오로지 흑과 백으로만 표현함
임계값을 기준으로 설정하여 영상이 흑과 백으
로 나누어짐
자동차번호판인식, 문서인식 등의 응용분야에서
사용하기 위한 기초적인 작업임

임계값을 기준으로 픽셀의 밝기값이 변화가 됨
임계값 50
임계값 100
임계값 150

다이얼로그박스를 작성하여 슬라이드컨트롤을
이용하여 임계치 값을 동적으로 적용시킴

슬라이드바의 설정값을 도큐먼트클래스의
멤버함수로 넘겨줘서 이치화 연산함

Visual C++ 을 이용한 디지털 영상처리
강동중/하종은 저 사이텍미디어 p.126 ~ p.141
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히스토그램
명암대비 스트레칭
구현화면
참고문헌
p.32 ~ 33
p.34 ~ 36
p.37
p.38
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영상의 밝기값에 대한 분포를 보여주는 그래프
가로 - 픽셀의 밝기값
세로 - 대응되는 밝기값의 픽셀의 빈도수
히스토그램을 통하여 영상의 대략적인 특징을
확인 할 수 있음
빈
도
수
빈
도
수
0
명암값
0
255
명암값
255
(b) 밝은 영상
(a) 어두운 영상
빈
도
수
빈
도
수
0
명암값
255
(c) 낮은 명암대비 영상
0
명암값
255
(d) 높은 명암대비 영상

히스토그램이 모든 범위의 화소값을 포함하도록
영상을 확장시킴

낮은 명암대비 영상의 히스토그램을 펼쳐 보다 넓은
영역으로 명암 값 분포를 갖게함
min : 최소 밝기값,
max : 최대 화소값
스트레칭 전
스트레칭 후
* End-in search stretching

모든 범위의 명암값을 갖지만 히스토그램의 특정
부분에 화소들이 치우친 영상에 가장 잘 적용함

최대 최소값을 입력받아 입력받은 최소값보다
낮으면 0 최대값보다 높으면 255 로 값을줌

그 사이의 값은 수식을 통하여 스트레칭 해줌
0

P' (x, y) = 255  (P(x, y) - min)/(max - min)
255

for
P(x, y)  min
for min  P(x, y)  high
for
max  P(x, y)

Visual C++ 을 이용한 디지털 영상처리
강동중/하종은 저 사이텍미디어 p.141 ~ p.153