Jaram Seminar 2014. 05. 28

1. Image

2. Processing
2014.

3. 05.

4. 28.

5.
25기

6. 박철우

7. Image

8. Processing
멀미

9. 겉핥기라고…⋯
이라

10. 쓰고

11. 한양대학교

12. ERICA캠퍼스

13.
3학년

14. 1학기

15. ‘멀티미디어

16. 정보처리’
한양대학교

17. ERICA캠퍼스

18.
3학년

19. 1학기

20. ‘멀티미디어

21. 정보처리’
한양대학교

22. ERICA캠퍼스

23.
3학년

24. 1학기

25. 물어보았습니다.
‘멀티미디어

26. 정보처리’

27. 들어보니

28. 어땠나요?

33. 쉬운거라

34. 죄송합니다.

35. ㅜㅜ

36. …⋯

37. ㅠㅠ

38. ?!

41. 여러분께

42. 바칩니다.
멀미를

43. 듣지

44. 않은
멀 티 미 디 어 정 보 처 리
(을)

45. 멀미

46. 겉핥기
2014.

47. 05.

48. 28.

49.
25기

50. 박철우

51. 생각해본

52. 적

53. 있나요?

54. 생각해본

55. 적

56. 있나요?
‘컴퓨터에서

57. 사진은

58. 어떻게

59. 표현될까?’
‘동영상은

60. 어떤

61. 원리지?’
다,

62. 다들

63. 알고있을지도…⋯
‘포토샵은

64. 대체

65. 어떻게

66. 만들었을까?’
‘프로그램

67. 개발할

68. 때

69. 이미지는

70. 어떻게

71. 처리하지?’

72. 생각해본

73. 적

74. 있나요?
‘동영상은

75. 어떤

76. 원리지?’
다,

77. 다들

78. 알고있을지도…⋯
‘포토샵은

79. 대체

80. 어떻게

81. 만들었을까?’
‘프로그램

82. 개발할

83. 때

84. 이미지는

85. 어떻게

86. 처리하지?’
‘컴퓨터에서

87. 사진은

88. 어떻게

89. 표현될까?’떻게

90. 처리할까?어‘ ’

91. (아날로그

92. 데이터)
컴퓨터에서

93. 사용하기

94. 위해
현실의

95. 데이터를
디

96. 지

97. 털

98. 화
우선!

99. 불연속적인

100. 데이터
연속적인

101. 데이터

102. 디

103. 지

104. 털

105. 화
위치, 색상⋅밝기이미지는 정보를
1

106. 디지털화
Digitization
이 미 지 의

107. 디지털화
Digitization
이 미 지 의
픽셀 Pixel

108. 디지털화
Digitization
이 미 지 의
픽셀 Pixel

109. 디지털화
Digitization
이 미 지 의

110. 디지털화
Digitization
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지 의

111. 디지털화
D
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지

112. 디지털화
D
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지
위치 정보

113. 위치 정보
512

114. x

115. 512
표본화
Sampling

116. 위치 정보
128

117. x

118. 128
표본화
Sampling

119. 위치 정보
64

120. x

121. 64
표본화
Sampling

122. 위치 정보
32

123. x

124. 32
표본화
Sampling

125. 디지털화
D
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지
위치 정보

126. 디지털화
D
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지
위치 정보

127. 디지털화
D
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지
위치 정보
색상, 밝기 정보

128. 색상, 밝기 정보
픽셀당

129. 8×3

130. 비트
양자화
Quantization

131. 색상, 밝기 정보
양자화
Quantization
픽셀당

132. N×M

133. 비트?

134. 색상, 밝기 정보
픽셀당

135. 4×3

136. 비트
양자화
Quantization

137. 색상, 밝기 정보
픽셀당

138. 2×3

139. 비트
양자화
Quantization

140. 색상, 밝기 정보
픽셀당

141. 1×3

142. 비트
양자화
Quantization

143. 디지털화
D
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지
위치 정보
색상, 밝기 정보

144. 디지털화
Digitization
표본화
Sampling
양자화
Quantization
이 미 지 의
위치 정보
색상, 밝기 정보

145. 표본화
Sampling
양자화
Quantization
비트맵
Sampling

146. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델

147. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

148. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

149. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

150. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

151. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

152. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

153. Color model
이 미 지 를 표 현 하 는
컬러모델
RGB
HSV
CMY
YUV
ETC.

154. 2
디지털화도 배웠으니,
이미지

155. 처리

156. 기법들을 알아봅시다.
간단한

157. Pixel-based
픽셀

158. 기반

159. 처리

160. Histogram
히스토그램

161. Histogram
히스토그램

162. 밝기

163. 값의

164. 분포도
포토샵에서

165. 많이…⋯?
0 255

166. Implementation
구현

167. Arithmetical Operation
+ - × ÷
산술연산

168. 이미지 히스토그램

169. 이미지 히스토그램+

170. 50

171. 이미지 히스토그램-

172. 50

173. 이미지 히스토그램×

174. 1.2

175. 이미지 히스토그램÷

176. 1.2

177. Implementation
구현

178. 이랄

179. 게

180. 있나요?
Implementation
구현

181. Invert or Negative
이미지

182. 반전

183. 밝은

184. 픽셀은

185. 어둡게

186.
어두운

187. 픽셀은

188. 밝게

189. 반전

190. 시키면

191. Implementation
구현

192. Contrast stretching
명암

193. 대비

194. 스트레칭

195. 명암

196. 대비의

197.
이미지들
낮은

199. 명암대비

200.
스트레칭을

201.
이용하면

202. 뚜렷한!
이미지로
대비가

203. Contrast stretching
명암

204. 대비

205. 스트레칭

206. Contrast stretching
어떻게

207. 할까?

208. 최소값 최대값과 을 지정하고
히스토그램을 잡아

209. 늘리기

210. Implementation
구현

211. 그런데

212. 그런데

213. Histogram equalization
히스토그램

214. 평활화

215. 명암대비

216. 스트레칭은…⋯

217. 최소값 최대값과 을 지정하고
히스토그램을 잡아

218. 늘리기
명암대비

219. 스트레칭은…⋯

220. 히스토그램

221. 평활화는…⋯
명암값 분포의 를
재분배하여
균등분포

222. 히스토그램으로

223. Implementation
구현

224. 이

225. 외에도
이진화
덧셈

226. 연산
뺄셈

227. 연산
크로마

228. 키
히스토그램

229. 평활화

230. Spatial Operation
영역

231. 기반

232. 처리

233. Mask
마스크?

234. Implementation
구현

235. Blurring
흐리게

236. 하기

237. 마스크가
이렇게
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
Blurring은

238. Preview
시연

239. Sharpening
선명하게

240. 하기

241. 0 -1 0
-1 5 -1
0 -1 0
마스크가
이렇게 -1 -1 -1
-1 9 -1
-1 -1 -1
Sharpening은

242. Preview
시연

243. Noise Reduction
잡음

244. 제거

245. 평균값

246. 필터링
Averaging Filtering

247. 중간값

248. 필터링
Median Filtering

249. Preview
시연

250. Edge Detection
윤곽선

251. 검출

252. 영상의

253. 밝기값이

254. 변하는

255. 지점급격히!
윤곽선?(Edge)

256. 어떻게

257. 찾을까?

258. Preview
시연

259. 듣느라
고생하셨습니다.
3

260. 이미지

261. 말고도…⋯!
동영상
소리
도

262. 배우고
도

263. 배우고

264. 나쁘지

265. 않아요.

266. 마무리는

267. 훈훈하게

275. Q

277. A

278. 감사합니다.

279. 1. Paul

280. Reynolds
https://www.flickr.com/photos/46153825@N00/182641756
2. Giulia

281. Ballarin
https://www.flickr.com/photos/38672757@N00/2650281869
3. Andrew

282. Bardwell
https://www.flickr.com/photos/65438265@N00/418423706