728x90 이미지3 이미지의 히스토그램 이미지의 히스토그램(histogram) - 관찰한 데이터의 특징을 한눈에 알아볼 수 있도록 데이터를 막대그래프 모양으로 나타낸 것 - 이미지에 대한 많은 정보를 제공함 히스토그램 = 빈도수 관찰한 데이터의 특징을 한눈에 알아볼 수 있도록 데이터를 막대그래프 모양으로 나타낸 것 이미지에 대한 많은 정보를 제공함 ex) 검흰, 흰, 검 이런 식으로 산술연산 덧셈연산:(밝기 값을 증가시켜 밝게) 히스토그램의 기둥이 오른쪽으로 이동 뺄셈연산: (밝기 값을 감소시켜 어둡게) 히스토그램의 기둥이 왼쪽으로 이동 곱셈연산: (명암 대비 증가) 히스토그램은 기둥의 분포 범위 넓음 나눗셈연산: (밝기 최댓값과 최솟값의 차이가 작아져 명암 대비 감소) 히스토그램의 분포 좁음 산술 연산(4bit image) 예제 2023. 10. 30. 산술연산의 문제점과 해결 방법 산술연산의 문제점과 해결 방법 문제점 - 결과 값이 픽셀의 최댓값과 최솟값을 넘을 수 있음 해결 방법 - 클램핑 기법 음수가 나온다면 최소값을 0으로 하고 255가 넘는 값이 나온다면 최댓값을 255로 설정함 - 랩핑 기법(잘안쓰는 기법이다.) 연산의 결과 값이 최대값보다 크면 최솟값부터 최댓값까지를 한 주기로 해서 반복 최댓값+1 = 최솟값 연산의 결과 값이 최댓값 + 상수 값일 때는 계속 상수 값 -1로 설정함 ex) 결괏값: 259 => 255 + 4 => 4-1 = 3 이진수의 논리연산 논리곱(AND, ∧ ): 주어진 복수 명제 모두가 참인지 논리합(OR, ∨ ): 주어진 복수 명제에 적어도 1개 이상의 참이 있는지 배타적 논리합(XOR, ⊕ ): 주어진 2개의 명제 가운데 1개만 참일 경우를 판.. 2023. 10. 15. 데이터 구조 이미지 테이블을 표현하는 자료구조: 베열(array) = 행렬(matrix) 행렬의 자료형: list, tuple, dictionary in python scalar: single value -> point(pixel value) // 실수 정수를 스칼라라고 부름 1 - dimensional data: 1-D array(row or column vector) -> line(set of pixels) 2 - dimensional data: 2-D array(matrix) -> plane(gray-scale image) 3 - dimensional data: 3-D array(tensor) -> volume.space(color image) 숫자 1 => 스칼라 숫자 2 => 벡터 행벡터 => (1,2) 열.. 2023. 10. 15. 이전 1 다음 728x90
