디지털 영상처리

천인국 지음

인피니티북스

2024년 08월 30일 출간

국내도서 : 2019년 02월 07일 출간

(개의 리뷰)

( 0% 의 구매자)

eBook 상품 정보

파일 정보 pdf (24.35MB)

ISBN 9791192373638

지원기기 교보eBook App, PC e서재, 리더기, 웹뷰어

교보eBook App 듣기(TTS) 불가능

TTS 란?

텍스트를 음성으로 읽어주는 기술입니다.

전자책의 편집 상태에 따라 본문의 흐름과 다르게 텍스트를 읽을 수 있습니다.

이미지 형태로 제작된 전자책 (예 : ZIP 파일)은 TTS 기능을 지원하지 않습니다.

PDF 필기가능 (Android, iOS)

소득공제

소장

정가 : 33,000원

쿠폰적용가 29,700원

10% 할인 | 5%P 적립

이 상품은 배송되지 않는 디지털 상품이며,
교보eBook앱이나 웹뷰어에서 바로 이용가능합니다.

카드&결제 혜택

5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 416P
리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 200원

상품정보
리뷰 (0)
이용안내

작품소개

이 상품이 속한 분야

가장 쉬운 “디지털 영상처리”
ㆍ입문자들을 위해 각종 영상 알고리즘에 대한 내용을 최대한 쉽게, 구체적으로 기술했다.
ㆍ어려운 수식과 설명은 NO! 영상처리의 핵심 내용을 빠르게 학습할 수 있다.
ㆍ독자들이 흥미를 가질 만한 예제를 엄선했고, 실습을 통해 프로그래밍 능력을 기를 수 있다.
ㆍ영상처리 알고리즘의 표준 라이브러리인 OpenCV 최신판으로 프로그램을 제시했고, 프로그래밍 언어로는 빠른 속도를 자랑하는 C++를 사용했다.
ㆍ기초적인 기계 학습 이론과 딥러닝 이론을 소개했다.

CHAPTER 01 영상처리 개요
1 영상처리란?
2 영상의 획득
3 표본화와 양자화
4 영상처리는 어디에 사용될까?
5 영상처리와 유사한 분야
6 영상처리 분야

CHAPTER 02 OpenCV 설치와 개요
1 OpenCV란?
2 OpenCV의 설치
3 OpenCV 사용하기
4 OpenCV의 속성 시트 사용하기
5 영상 파일 읽고 쓰기
6 간단한 영상처리 경험해보기
7 OpenCV를 이용하여 도형 그리기
8 키보드 및 마우스 이벤트 처리하기
9 트랙바의 사용
10 비디오 처리

CHAPTER 03 OpenCV의 기초
1 Mat 클래스
2 화소 데이터가 저장되는 방법
3 명시적으로 Mat 객체 만들기
4 Mat 객체가 복사될 때
5 관심 영역 지정하기
6 기타 자료 구조
7 영상의 속성 변경하기

CHAPTER 04 화소 처리
1 화소 처리란?
2 화소를 하나씩 처리하는 방법
3 함수로 만들어보기
4 밝기 및 콘트라스트 조정
5 기타 화소 처리
6 LUT를 사용하는 방법
7 감마 보정
8 영상 합성
9 논리적인 영상 합성

CHAPTER 05 히스토그램 처리
1 히스토그램이란?
2 히스토그램 계산하기
3 OpenCV 함수로 히스토그램 계산하기
4 히스토그램 스트레칭
5 히스토그램 평활화
6 히스토그램을 이용한 전경과 배경 분리

CHAPTER 06 공간 필터링
1 공간 필터링이란?
2 컨볼루션
3 평균값 필터링
4 샤프닝
5 에지 검출
6 캐니 에지 연산자
7 중간값 필터링

CHAPTER 07 기하학적 처리
1 기하학적 변환이란?
2 순방향 변환
3 역방향 사상
4 보간법
5 OpenCV 함수를 사용한 기본 변환
6 3점을 이용한 어파인 변환
7 원근 변환
8 영상 워핑

CHAPTER 08 형태학적 처리
1 형태학적 처리란?
2 침식과 팽창 연산
3 열림 연산과 닫힘 연산
4 형태학적 그라디언트
5 골격화
6 Hit-or-Miss 변환

CHAPTER 09 컬러 영상처리
1 컬러란?
2 컬러 모델
3 색상 공간 변환
4 컬러맵 사용하기
5 컬러를 이용한 객체 분할
6 크로마키 기법 구현하기
7 컬러를 이용한 객체 추적

CHAPTER 10 주파수 영역 처리
1 공간 주파수
2 푸리에 변환
3 이산 푸리에 변환
4 역변환
5 주파수 필터링
6 주기적인 패턴 제거

CHAPTER 11 영상 분할
1 영상 분할이란?
2 이진화
3 적응적 이진화
4 Otsu의 이진화 방법
5 배경 제거
6 연결 성분 레이블링

CHAPTER 12 영상 특징 추출
1 영상 인식 단계
2 특징 추출
3 허프(Hough) 변환
4 원형 허프 변환
5 코너 검출
6 Shi-Tomasi 코너 감지기

CHAPTER 13 영상 분류
1 영상 분류
2 kNN 알고리즘
3 OpenCV에서의 kNN
4 kNN을 이용한 숫자 인식
5 K-means 알고리즘
6 K-means 클러스터링 예제
7 영상의 색상을 줄이는 예제

CHAPTER 14 기계학습과 딥러닝
1 기계 학습이란?
2 지도 학습
3 자율 학습
4 강화 학습
5 신경 회로망
6 다층 퍼셉트론
7 딥러닝
8 XOR 학습시키기
9 2차원 점들의 분류
10 OpenCV로 숫자 인식하기
11 Caffe로 영상 인식하기

찾아보기

누구나 한 번쯤은
포토샵이나 스마트폰 앱을 이용해 사진을 보정해 본 적이 있을 것이다. 그렇다면 우리는 이미 어느 정도의 영상처리를 경험한 셈이다. 영상처리는 우리 생활 곳곳에서 널리 이용되고 있다. 영상을 분석해 뺑소니 차량이나 범죄자를 잡기도 하고, 안면 인식 기능으로 휴대폰 잠금을 열거나, 병원에서의 X-ray와 CT 촬영, 영화의 CG, 주차장 입구에서 볼 수 있는 차단기도 영상처리에 의해 작동된다. 영상처리는 4차 산업혁명 시대가 주목하는 주요 기술이며, 이 분야의 수요 또한 급격히 늘어나는 추세다.
이 책은 영상처리의 원리를 이해하고, 간단한 실습을 통해 기본 개념을 정립할 수 있도록 구성했다. 난해한 수식이나 설명은 과감히 생략했으며, 초보자가 충분히 이해할 수 있을 만한 내용으로 본문을 채웠다. 영상처리를 처음 공부하는 학생이나, 이 분야에 관심 있는 독자라면 입문서로 활용하기에 적합할 것이다.