Deep한 인생, Learning

Object detection 

1. 주어진 box들 중 가장 높은 Score를 가진 Box를 선택

2. 선택된 Box와 나머지 Box들간의 iou(interaction of union)을 계산하고 특성값(iou threshold)이상이면 제거 (동일한 object에 대한 Detection이기 떄문에 걸치는 부분이 많을 것으로 예상)

3. 특정한 Box의 숫자가 남을때까지 더이상 선택할 Box가 없을때까지 위의 과정을 반복

Canny edge detector

: 현재 픽셀 기준으로 주변의 픽셀과 비교했을 때 최대값인 경우 그대로 놔두고, 아닐 경우 (비최대) 억제. (제거하는 것이다.)

: image processing을 통해 얻는 edge를 얇게 만들어주는 것을 말함.

: Gaussian mask와 Sobel mask를 이용해 찾은 edge는 blurring되어 있는, 쉽게 말해서 뭉개져 있는 edge이기 때문에 더욱 선명한 선을 찾기 위해 진행

: 중심 픽셀을 기준으로 8 방향의 픽셀 값들을 비교하여 중심 픽셀이 가장 클 경우 그대로 두고, 아닐 경우 제거해주는 과정

1. 이미지 형성(Image formation)

2. 기하학적 변환(Image transforms)

3. 영상 향상(Image enhancement)

4. 영상 분할(Image sagmentation)

5. 영상 압축(Image compression)

1. 이미지형성(Image formation)

 - Image sampling(공간적 디지털화)

 - Image quantization(명암도의 디지털화)

*디지털 영상신호의 저장

 - 표본화 -> 양자화 -> 부호화

 - 디지털영상의 데이터양

 - 디지털영상의 파일 저장형식

    > BMP파일

    > PCX파일

    > TIFF파일

    > GIF파일

    > JPG파일

    > PNG파일.. etc

3. 영상 향상(Image enhancement)

 - 대비향상

 - 엣지향상

 - 히스토그램 평활화

 - 의사컬러링

 - 잡음제거

 - 엣지강도

 - 평활화

6. 영상 복원(Image restoration)

 - 선명화

 - 잡음제거

 - 기하학적 왜곡의 정정

 - 역필터링

7. 영상 이해(Image understanding)

 - 경계서술자

 - 영역서술자

 - 관계서술자

5. 영상 압축(Image compression) / 영상 부호화(Image coding)

 - 무손실부호화

 - 손실부호화

 - 정지영상 압축표현 : JBIC, JPEG 등

 - 동영상 압축표현 : H.261, H.263, Mpeg-1, Mpeg-2, Mpeg-4, H.264 등