MFC를 이용한 영상처리

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Transcript MFC를 이용한 영상처리

부 : Image 발표일 : 2012.8.27

발표자 : 12’최주오

1.

역상 계산 & 산술 연산 영상처리

2.

경계선 검출

22 3.

영상 이진화

30 p.3 ~ 12 p.13 ~ p.23 ~

     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

 Visual C++ 을 이용한 디지털 영상처리 강동중/하종은 저 사이텍미디어 p.63~p.102

     경계선의 개념 마스크 검출 마스크 처리 구현화면 참고문헌 p.14

p.15~16 p.17~20 p.21

p.22

 영상 안에서 영역의 경계를 나타내는 특징  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

      Laplacian mask 2차 미분 연산 사용함 모든 방향의 경계선을 검출함 날카로운 윤곽선을 검출함 잡음에 민감함 연산속도가 빠름

    Sobel mask 모든 방향의 edge를 추출/ 잡음에 강함 대각선 방향의 경계선에 민감함 연산속도가 느림

    Prewitt mask sobel mask 에 비해 edge 가 덜 부각됨 수평,수직 방향의 경계선에 민감 연산속도가 빠름

    Roberts mask 주변과 관계없이 경계가 확실한 edge를 추출함 다른 마스크보다 크기가 작아 잡음에 매우 민감함 Sobel / Prewitt 보다 연산속도가 매우 빠름

  Visual C++ 을 이용한 디지털 영상처리 강동중/하종은 저 사이텍미디어 p.164 ~ p.181

Visual C++ 을 이용한 실용 영상처리 정성태 저 생능출판사 p.70 ~ p76

  이진화 슬라이드 바를 이용한 임계치 변경   구현화면 참고문헌 p.24~25 p.26~28 p.29

p.30

   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