정의Unsharp Maskingsharpness를 높이는 대표적인 sharpening 기법.그러나 평탄부의 Noise까지 강조함.Selective Unsharp Masking선택적으로 sharpening을 적용.Edge Enhancement 에 속함.2024.09.05 - [Programming/DIP] - [CV] Sharpness (선예도) [CV] Sharpness (선예도)sharpness(선예도)은 세부 정보(detail)의 명확성과 질감을 얼마나 잘 나타내는지를 나타내는 주관적인 지표임. Psychophycial AttributeSharpness는 "psychophysical attribute" 또는 "perceptual quality measure"로, 정량적dsaint31.tistory.c..

Edge EnhancementEdge enhancement 는sharpening 기법 중경계부 선명화 에만 초점을 맞춘 하위 개념비가역적으로 원본의 detail이 손실 및 왜곡됨.2024.09.05 - [Programming/DIP] - [CV] Sharpness (선예도) [CV] Sharpness (선예도)sharpness(선예도)은 세부 정보(detail)의 명확성과 질감을 얼마나 잘 나타내는지를 나타내는 주관적인 지표임. Psychophycial AttributeSharpness는 "psychophysical attribute" 또는 "perceptual quality measure"로, 정량적dsaint31.tistory.comSelective Unsharp Masking 이 대표적인 Edge ..

TFTTransistor는 전자적인 스위치!즉, TFT도 수많은 스위치가 얇은 필름 위에 배열된 형태라고 볼 수 있음. 광센서에서 TFT가 자주 언급되나,TFT는 스스로 빛을 감지하는 센서가 아니라, 빛을 전기 신호로 바꾼 포토다이오드와 결합해 그 신호를 읽어내는 단순 스위치 역할을 하는 소자임.개발 시기:1960~80년대 개념 제안 및 연구 단계1980년대 후반: TFT가 LCD 패널의 구동 소자로 적용되기 시작1990년대 후반 Digital Radiography 에서 Flat Panel Detector의 소자로 a-Si TFT array가 사용됨.광센서(Flat Panel Detector)의 구성요소로서 TFTFlat Panel Detector는 CMOS Detector, 또는 Photodiode +..

직선의 vector representation:직선의 시작점 $\mathbf{P}_0$ 에서 방향벡터 $\mathbf{D}$ 로 직선 뻗어나가는 모습을 나타냄.직선 위의 임의의 점은 $\mathbf{P}(t) = \mathbf{P}_0 + t\mathbf{D}$ 임.homogeneous coordinates로 표시됨:2024.06.16 - [.../Math] - [Math] Homogeneous Coordinate and Projective Geometry [Math] Homogeneous Coordinate and Projective GeometryHomogeneous Coordinates (동차 좌표)와 Projective Geometry (사영 기하학):1. 개요:1-1. Homogeneous Co..

정의서로 다른 영상 데이터나 영상이 아닌 데이터 (symbol, scene)를 결합하여 새로운 이미지를 생성:데이터 융합을 통한 새로운 시각화가 목적으로, 현실에서 수집된 데이터의 정보성을 유지하거나, 기존 이미지들로부터 새로운 시점을 만드는 것이 목표. 다음의 예를 들 수 있음.PET/CT, MRI/CT다른 modality 데이터를 합성하여 해부학 + 대사 정보를 동시에 제공여러 시점의 2D 이미지로 새로운 각도의 이미지를 생성multi-view synthesisNeural Radiance Fields (NeRF)딥러닝 기반으로 두 이미지의 스타일과 내용을 결합한 새로운 이미지 생성Generative Adversarial Network (GAN)AR에서 실제 영상과 가상 그래픽 데이터를 결합하여 하나의..

다음은 DWT의 수식이다.$$ W_\Psi (f)(j,k) = \sum_n f[n] \Psi^*_{j,k} [n] \\ \Psi_{j,k} [n] = \frac{1}{\sqrt{2^j}}\Psi \left( \frac{ n-k2^j }{2^j} \right)$$ 간단하게는 CWT의 discrete version으로 이해하면 되고, 사실 이를 바탕으로 유도되는 것이긴 하지만...Multi Resolution Analysis (MRA)에 사용되는 Discrete Wavlet Transform (DWT)는 Wavelet 함수만으로 충분한 CWT와 조금 차이가 있다. Scaling Function 과 Wavelet Function이 두 개 존재하는 DWT 실제로 DWT에서는 Wavelet 함수 하나만을 사용하기..