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코너 검출에서 가장 많이 쓰이는 캐니 에지 디텍션(canny edge detection)에 대해 알아보자 캐니 에디 검출이란? The Canny edge detector is an edge detection operator that uses a multi-stage algorithm to detect a wide range of edges in images. It was developed by John F. Canny in 1986. 대부분 에지 추출 마스크는 잡음에 대해 민감하므로, 작은 잡음이라도 그것을 에지로 간주하여 추출하는 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하는 캐니 마스크를 이용한 에지 추출 기법이 있는데, 실제로 잡음에 민감하지 않게 하며 강한 에지를 추출하는 것에 목적을 둔다. Jogn Ca..

마르코프 모델 기반의 은닉 마르코프 모델에 대해 알아봅시다. 은닉마르코프모델은 일종의 오토마타로써, 모델을 구성하고 있는 상태들 간의 전이가 특정한 확률값을 통하여 이루어진다. 이 모델은 음성데이터와 같은 순차적 데이터를 인식하는데 널리 사용되어 온 모델로써 일련의 순차적인 성질을 내포하고 있는 데이터를 다루는 문제에 잘 적용될 수 있다. 그렇다면 순차적 데이터란? 다음으로는 우도확률이란?? 은닉 마르코프 모델에 간단한 예를 들어보겠습니다~ 참고 링크!!!! http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model http://blog.daum.net/hazzling/15669927 http://shineware.tistory.com/12

확률분포를 얘기하는 데 있어서 빠지지 않고 등장 하는 마르코프 랜덤필드에 대해 알아보도록 하자. Markov Random Fields 는Bayesian Modeling 을 통해서 이미지를 분석하는데에사용되는 방법 . 한 부분의 데이터를 알기 위해 전체의 데이터를 보고 판단하는 것이 아니라, 이웃하고 있는 데이터들과의 관계를 통해서 판단 Markov Random Fields 활용 분야 이미지복원(image restoration:noise가있는이미지에서noise 제거) 텍스쳐분석(texture analysis) 이미지분할(image segmentation) 이미지레이블정의(image labeling) 모서리검출(edge detection) 물체인식(object recognition) 결론적으로, Markov..

------------------------------------------------------------------------------------------- 3 방향성이 없는 그래프 (Undirected graph)에서 해당되는 해당되는 말이다 .

------------------------------------------------------------------------------------------- 1 set : 개념을 설명 할 때는 set 이지만, 이미지 처리 과정에서는 pixel 이 된다.2 각 숫자가 차수를 나타내며 , 해당 차수는 반경 안을 모두 포함한다 .

확률분포를 이용한 모델과 이론인 베이지안 모델과 이론에 대해 알아보도록 하자 Bayesian Model & Bayesian Theory 1) 18세기 영국의 수학자 토마스 베이즈(Thomas Bayes)가 도입. 2) 사전확률(Prior Probability) : 추가적 정보가 주워지기전의 정보 3) 사후확률(Posterior Probability) : 추가적 정보가 주워진 상태에서의 사전확률 조건부확률과 같음 4) 사전확륙과 사후확률을 알고 있다면 우도확률(Likehood Probability)을 구할 수 있다. 베이즈 정리는 조건부확률을 변형 시켜 도출되었기 조건부확률에 이해가 선행된다 !!두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리이다. 이해를 위해 예를 들어보자 즉 사건이 ..

회전행렬 Rotation Matrix 3D 이미지 회전은 아래와 같은 행렬을 통해 새로운 좌표를 계산할 수 있습니다. 또한 이 행렬들은 모두 unitary matrix 이기 때문에 Transpose 를 취해줌으로 역행렬을 쉽게 구할 수 있습니다. z축 기준: (xy 평면에서의 회전) y축 기준: (zx 평면에서의 회전) x축 기준: (yz 평면에서의 회전) ex. z축으로 60도 만큼 회전 한 행렬을 구하싶다면 x' = x*cos60 + y*sin60 y' = -x*sin60 + y*cos60 z' = z

패턴을 분류함에 따라 여러 데이터들의 분포 특성을 알기 위한 가우시안 혼합 모델에 대해 알아봅시다.

이번엔 라인 허프 변환에 대해 알아봅시다. 허프변환(hough transform, 줄여서 HT)은 영상분석, 컴퓨터 비전, 패턴 인식 등 분야에서 사용되는 '특징추출' 방법 중 하나입니다. 직선(lines), 원(circles), 타원(ellipses) 등의 추출 패턴이 있지만 여기서는 직선에 대해서만 보도록 하겠습니다. 허프변환의 원리 왼쪽에 있는 좌표계는 줄곧 보아온 영상 공간으로 y-x로 표기된다. 여기에 세 점이 있다고 하자. 이때 알아내야 하는 정보는 이들이 직선을 이루는지 여부와 이룬다면 직선의 방정식이다. 어떤 점 (yi,xi)를 지나는 직선은 yi=axi+b로 표현할 수 있는데 이 식을 만족하는 (b,a) 쌍은 무수히 많다. 예를 들어, (yi,xi)=(2,4)라면 직선의 방정식은 2=4a..