mfc 를 이용한 영상처리

Post on 12-Jan-2016

288 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

MFC 를 이용한 영상처리. 부 : Image 발표일 : 2012. 8. 27 발표자 : 12’ 전재형. 대목차. 1. 역상 계산 & 산술 연산 영상처리 p.2 ~ p.12 2. 영상 이진화 p.12~ p.18 3. 경계선 검출. 1. 역상 계산 & 산술 연산 영상처리. Raw 파일 만들기 p.4 역상계 산 p.5 산 술 연산 p.6~10 구현화면 p.11 참고문헌 p.12. Raw 파일 만들기. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

MFC 를 이용한 영상처리

부 : Image

발표일 : 2012. 8. 27 발표자 : 12’ 전재형

• 대목차 1. 역상 계산 & 산술 연산 영상처리 p.2 ~ p.12

2. 영상 이진화 p.12~ p.18

3. 경계선 검출

1. 역상 계산 & 산술 연산 영상처리 Raw 파일 만들기 p.4 역상계산 p.5 산술연산 p.6~10 구현화면p.11

참고문헌p.12

RAW 파일 만들기

포토샵을 이용해 회색 음영을 넣고 256*256 크기의 Raw 파일을 만듦

역상계산

각 픽셀에 255 에서 원본영상의 밝기 값을 빼준 결과를 출력될 영상 값에 저장함

산술연산 (1/5) 각 픽셀의 밝기 값에 임의의 상수 값을 이용해 사칙연산을 하여 새로운 영상을 형성함

덧셈은 영상의 명암도를 높여 밝은 영상으로 만듦 뺄셈은 영상의 명암도를 낮추어 어두운 영상으로

만듦 곱셈은 밝은 값은 더욱 밝게 하고 어두운 값은 약간 밝게 하여 영상을 보다 선명하게 함 나눗셈은 영상을 어둡게하며 선명도를 낮춤

산술연산 (2/5)

원본영상 상수값 60 상수값 120

덧셈 연산

산술연산 (3/5)

원본영상 상수값 60 상수값 120

뺄셈 연산

산술연산 (4/5)

원본영상 상수값 1.5 상수값 3

곱셈 연산

산술연산 (5/5)

원본영상 상수값 1.5 상수값 3

나눗셈 연산

구현화면

참고문헌

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

2.영상 이진화

이진화p.14

구현화면p.15

슬라이드를 이용한 임계치 변경 p.16 구현화면p.17

참고문헌p.18

이진화 이진화는 확실하게 배경과 문자나 선을 구분하기

위해 쓰임

임의의 임계값을 설정

픽셀의 밝기값이 임계값보다 크면 255 로 바꾸고 작으면 0 으로 바꿔줌

수식 T = 임계값 , A = 픽셀 밝기값

If(A<=T)A=0

ElseA=255

구현화면 이진화

임계값 50 임계값 100 임계값 200

슬라이드바를 이용한 임계치 변경 다이얼로그 박스를 작성함

에디터박스와 슬라이드박스의 최대값과 최소값을 설정함

슬라이드박스의 위치에 따른 값을 에디터박스에 표시함

슬라이드바의 설정값을 도큐먼트클래스의 멤버함수로 넘겨줘서 이치화 연산을 수행함

구현화면

참고문헌

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

경계선 검출 1. 경계선p.20

2. 경계선 검출p.21

3. 마스크 처리 p.22 ~ p.25

4. 구현화면p.26

5. 참고문헌p.27

경계선 경계선은 상대적으로 다른 명암도를 가진 두 영역

간의 경계임

미분 연산을 사용해서 경계선을 검출함

Prewitt, Roberts, Sobel 등이 미분을 이용한 경계선 검출용 회선 마스크를 개발함

경계선 검출

영상의 경계선 부분에서 명암 값이 작은 값에서 큰 값으로 변하면 미분 값은 0 보다 큰 값을 갖게 됨

반대로 명암 값이 큰 값에서 작은 값으로 변하면 미분 값은 0 보다 작은 값을 갖게 됨

명암값의 변화가 없는 곳에서는 미분 값은 0 의 값을 갖게 됨

이러한 성질을 이용해 경계선을 구함

마스크 처리

Laplacian mask 2 차 미분 연산을 사용함 연산 속도가 매우 빠름 다른 연산자와 비교하여 날카로운 윤곽선을 검출함

마스크 처리

Prewitt mask 대각 방향의 경계선보다는 수평 , 수직 경계선에 더

민감함 연산 속도가 빠름 윤곽선 검출 시 윤곽선이 덜 부각됨

마스크 처리

Sobel mask 수평 , 수직 방향의 경계선 보다는 대각선 방향의

경계선에 더 민감함 연산 속도가 느림

수직마스크 수평마스크

마스크 처리

Roberts mask 다른 마스크보다 크기가 작아서 연산에 효율적임 잡음에 민감함

구현화면

원본 Laplacian Prewitt

Sobel Roberts

참고문헌 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

top related