영상처리7 Image Global& Local feature Image Feature란? 이미지를 수치적 값의 관점에서 추출한 정보로, 인간이 상호관계를 이해하기 어렵다. 이미지의 feature를 추출하는 이유는 원본 이미지보다 차원이 낮아서 많은 이미지를 처리하는 overhead를 낮출 수 있기 때문이다. Local Feature 객체인식, 식별에 사용 (Recognization, Identification) 즉 사람인지 물체인지 인식한다. 고급응용 프로그램 -객체의 이미지 패치(patch: keypoints in the image)를 설명한다. -texture in image patch -shape matrics -invariant moments -Histogram oriented gradients Global Feature 이미지 검색, 객체 감지 및 분류 .. 2020. 2. 12. 저조도 영상 색 복원 기법 영상개선기법(저조도 영상 색복원) under-exposed image enhancement - 영상의 구조적으로 어두운 부분과 밝은부분을 개선한다. (색감을 유지해야 한다) 1. statistical information-based approach -stretch the dynamic range using histograms 2.Retinex-based approach image can be decomposed into illumination and reflectance 2번을 더 많이 사용하고 있다. -Single-scale Retinex output(SSR) -Multi-scale Retinex output(MSR) ---matrix 기반 optimazion을 진행한 기법들 Decomposition .. 2019. 12. 19. HDR (High Dynamic Range) Image Dynamic range란 사진에서 밝기가 가장 밝은 부분과 가장 어두운 부분의 밝기의 비율(Ratio)을 의미한다. 실 세계의 동적 범위는 사람의 시각이 감지할 수 있는 범위와 모니터에 표시되거나 인쇄되는 이미지의 범위보다 훨씬 넓다. 하지만 사람의 눈이 많은 종류의 서로 다른 명도 레벨을 수용할 수 있는 반면, 대부분의 카메라와 컴퓨터 모니터가 재현할 수 있는 동적 범위는 이보다 훨씬 적은 수로 제한되어 있다. 하지만 HDR이미지를 사용하여 실 세계의 Dynamic range의 전 영역을 표현할 수 있다. High Dynamic Range (HDR) 이미지는 한 노출에 대하여 일반 카메라로 촬영해서 얻을 수 있는 Dynamic Range보다 더 큰 범위를 가지는 이미지이다. 또한 실세계의 모든 광도 .. 2019. 5. 14. HDR 영상 취득 기법 - 복수의 영상에서의 동적 범위 추정을 통한 방법 HDR 이미지를 획득하는 방법 1. Dynamic range가 넓은 HDR카메라를 사용 2. 일반 카메라로 노출을 달리해서 영상을 여러 장 찍어 합성하는 방법 2번째 방식을 사용하는 방법은 Debevec, Malik, Mitsunaga, Nayar 그리고 Robertson 등이 HDR 영상을 얻는 것에 관한 방법을 제안했다. 위 사람들 모두 노출이 다른 여러 사진을 찍고, 이 영상을 합성하여 HDR 영상을 획득한다. 노출시간을 2배 차이로 해서 보통 10장 이상의 사진을 찍으며, 이는 찍은 장면의 Dynamic range가 어느 정도 되는지 알기가 어렵기 때문에, 충분히 넓은 범위를 포함하기 위해서 여러 개의 노출 범위를 가진 사진이 필요한 것이다. 카메라 특성 곡선 일반 디지털 카메라는 노출 등의 단계.. 2019. 3. 28. 이전 1 2 다음
