영상처리

문제 grayscale 영상 이용 Gonzales & Woodsd algorithm을 이용하여 ,임계치 T를 구하고, 0 ~ 255의 binary 영상을 얻으시오 **반복문이지만, 지금은 1회로 마침 임계 값 자동 결정 방법 (Gonzalez-Woods) 1. 임계 값 T의 초기값을 추정한다. (제안된 추정 값은 영상에서 밝기의 최소값과 최대값 사이의 중간 점) 2. T로 이진화(binarization)한다. 그 결과는 밝기 값이 T보다 큰 화소들로 구성된 그룹(G1)과 밝기 값이 T보다 작은 화소들로 구성된 그룹(G2)의 화소들로 나누어진다 3. 그룹 역 G1과 G2에 대하여 화소들의 밝기의 평균 값(μ1, μ2)을 계산한다. 4. 연속적으로 다음과 같은 새로운 임계 값을 계산하다. T = (μ1 + ..

문제 RGB 영상에서 Y, Cb, Cr 영상인 3개의 bmp 파일을 얻는다. (Y.bmp, Cb.bmp, Cr.bmp) 1. 코드 BYTE* Y = new BYTE[m_Width * m_Height * 3]; // y Image BYTE* Cb = new BYTE[m_Width * m_Height * 3]; // Cb Image BYTE* Cr = new BYTE[m_Width * m_Height * 3]; // Cr Image BYTE* outBuf = new BYTE[m_Width * m_Height*3]; BYTE r, g, b; for (i = 0; i < m_Height; i++) { for (j = 0; j < m_Width; j++) { for (int k = 0; k < 3; k++) { ..

문제 grayscale 영상 Y를 얻은 후에, histogram을 다음과 같이 출력하시오 gl frequency// gl = graylevel, frequency = 빈도수 0 0 1 0 ... 255 0 전체 픽셀 개수 = 262144 1. 코드 int hist[256] = { 0, }; for (i = 0; i < m_Height; i++) { for (j = 0; j < m_Width; j++) { unsigned char tempt = *(YBuf + i * m_Width + j); hist[tempt]++; } } int sum = 0; for (i = 0; i < 256; i++) { std::cout

문제 - grayscale영상 Y를 얻는 후에, 이진화를 수행하시오 1. 코드 for (i = 0; i < m_Height; i++) { for (j = 0; j < m_Width; j++) { //overflow 방지해야된다 if (*(YBuf + i * m_Width + j) < 128) { *(YBuf + i * m_Width + j) = 0; } else { *(YBuf + i * m_Width + j) = 255; } } } 2. 결과

문제 - 색반전 영상을 만드시오 1. 코드 for (i = 0; i < m_Height; i++) { for (j = 0; j < m_Width; j++) { *(YBuf + i * m_Width + j) = 255 - *(YBuf + i * m_Width + j); } } 2. 결과

문제 grayscale 영상 Y를 얻은 후에, 밝기(Brightness) 및 대비(Contrast)를 변화시켜보자 y = ax + b에서 y = x + 50, y = 2x 1-1) y = x + 50 코드 for (i = 0; i < m_Height; i++) { for (j = 0; j < m_Width; j++) { //overflow 방지해야된다 //underflow [0,255] if (*(YBuf + i * m_Width + j) + 50 < 255) { *(YBuf + i * m_Width + j) = *(YBuf + i * m_Width + j) + 50; } else { *(YBuf + i * m_Width + j) = 255; } } } 1-2) 결과 2-1) y = 2x 코드 for (..