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오픈소스 CxImage를 이용한 VISUAL C++ 디지털 영상처리

   
지은이 정성환, 이문호   |   출판사 홍릉과학출판사  |   발행일 2007년 02월 10일
 
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판매가 40,000원39,200원 2%
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발행일 2007-02-10 | 사이즈: 18.2*25.7
ISBN 8972835684 | 9788972835684
기타정보 국내서 | 842쪽
예상출고일 1~2일 이내 (근무일기준)
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멀티미디어
종합지수 29p 4 위
   
 

준비 중입니다.
1부 영상처리 기본편

제1장 영상처리와 CxImage
1.1 영상처리의 개념
1.1.1 영상처리에 대한 이야기
1.1.2 영상 데이터에 대한 이해
1.2 영상처리의 응용분야
1.3 영상처리의 전망
1.4 오픈소스 CxImage로 영상 다루기
1.4.1 영상처리 프로그래밍 패턴
1.4.2 CxImage 소개
1.4.3 CxImage 라이브러리 만들기
1.4.4 CxImage와 연계를 위한 프로그램 뼈대 만들기
1.4.5 CxImage 라이브러리 연동하기
1.4.6 영상 읽기
1.4.7 영상 보기
1.4.8 영상 저장
1.4.9 CxImage 기반 영상 처리 프로그램 작성 – 지터 효과(jitter effect)
1.4.10 CxImage 기반 VisualGS 라이브러리 작성과 지터 효과 프로그램 작성
1.4.11 Visual C++의 프로파일을 이용한 수행시간 측정
1.5 CxImage 제공 함수 목록

제2장 컬러 공간 분석
2.1 컬러 공간에 대한 이야기
2.2 RGB 컬러 공간과 명암도 영상 변환
2.3 HSI 컬러 공간
2.4 CMY(K) 컬러 공간
2.5 다른 컬러 공간
2.5.1 HLS, HSL 컬러 공간
2.5.2 YCbCr, YUV, YIQ 컬러 공간
2.6 Visual C++ 구현과 CxImage 제공 함수 비교
2.6.1 CxImage 함수와 비교
2.6.2 변환한 컬러 공간 비교 결과를 보기 위한 UI 구현
2.6.3 명암도 공간 변환 GrayScale() 함수
2.6.4 HSL 컬러 공간 변환 SplitHSL() 함수
2.6.5 CMY(K) 컬러 공간 변환 SplitCMYK() 함수
2.6.6 YUV 컬러 공간 변환 SplitYUV() 함수
2.6.7 YIQ 컬러 공간 변환 SplitYIQ() 함수

제3장 화소값 기반 처리
3.1 영상의 밝기 조절
3.1.1 상수를 이용한 가감 연산
3.1.2 두 영상간의 가감 연산
3.1.3 두 영상 간 선형 결합
3.2 영상의 명암 대비 조절
3.2.1 명암 대비 조절
3.2.2 밝기 조절과 조합
3.3 히스토그램
3.3.1 히스토그램에 대한 이야기
3.3.2 히스토그램 평활화
3.3.3 히스토그램 스트레칭
3.4 대수 함수 변환
3.5 명암 변환
3.5.1 널 변환
3.5.2 역 변환
3.5.3 감마 상관관계 변환
3.5.4 비트 플래너 슬라이싱 변환
3.5.5 비트 플래너 슬라이싱 변환을 응용한 워터마킹
3.6 룩업 테이블을 이용한 처리 속도 개선
3.7 이진 영상 변환
3.7.1 단일 경계값과 이중 경계값 설정을 이용한 이진 영상 변환
3.7.2 히스토그램의 분포를 이용한 이진 영상 변환
3.7.3 보간적 경계값 설정을 이용한 이진 영상 변환
3.8 논리 연산 299
3.9 CxImage 제공 함수와 비교
3.9.1 CxImage 함수와 비교
3.9.2 산술 연산 함수
3.9.3 히스토그램 관련 함수
3.9.4 기타 함수

제4장 공간 영역 기반 처리 I
4.1 공간 영역 정의와 회선
4.2 양각 효과
4.3 블러링
4.4 동형 필터링과 바틀릿 필터링
4.5 샤프닝
4.6 Kuwahara & Nagao‐Matsuyama 필터링
4.6.1 Kuwahara 마스크
4.6.2 Nagao‐Matsuyama 마스크
4.7 모자이크 효과
4.8 마스크 기반 영상 개선
4.8.1 소프턴 필터
4.8.2 인핸스 포커스/디테일 필터
4.8.3 블러 라이트/블랜딩 필터
4.9 컬러 공간에서의 처리
4.9.1 영상 분할 – K‐means
4.9.2 조명 보정
4.10 CxImage 제공 함수와 비교
4.10.1 4장 메뉴 UI
4.10.2 CxImage의 Filter() 함수

제5장 공간 영역 기반 처리 II
5.1 잡음 생성
5.2 미디언 필터링
5.3 혼합 미디언 필터링
5.4 평균값 필터링
5.5 ‐trimmed 평균값 필터링
5.6 최대/최소값 필터링
5.7 가우시안 스무딩 필터링
5.8 적응적 필터링 ‐ MMSE 필터링
5.9 잡음 제거 필터링 성능 척도
5.10 CxImage 제공 함수와 비교
5.10.1 5장 메뉴 UI
5.10.2 잡음 생성 함수
5.10.3 비선형 공간 필터링 함수

제6장 에지 추출
6.1 에지 개념
6.2 1차 미분
6.3 소벨 에지 추출
6.4 프리윗 에지 추출
6.5 로버츠 에지 추출
6.6 컴퍼스 에지 추출
6.7 2차 미분과 라플라시안 에지 추출
6.8 LoG와 DoG
6.9 캐니 에지 추출
6.10 라인 에지 추출
6.11 CxImage 제공 함수와 비교
6.11.1 6장 메뉴 UI
6.11.2 에지 추출 함수

제7장 모폴로지
7.1 모폴로지 개념
7.2 침식 연산
7.3 팽창 연산
7.4 열림 연산
7.5 닫힘 연산
7.6 탑‐햇 연산과 웰 연산
7.6.1 탑‐햇 연산
7.6.2 웰 연산
7.7 모폴로지 스무딩 연산과 모폴로지 그래디언트 연산
7.8 CxImage 제공 함수와 비교

제8장 기하학 기반 처리
8.1 사상
8.2 확대/축소
8.2.1 보간법의 필요성
8.2.2 최근접 이웃 보간법
8.2.3 양선형 보간법
8.2.4 여러 가지 감축 기법
8.3 회전
8.4 반사
8.5 이동
8.6 CxImage 제공 함수와 비교
8.6.1 8장 메뉴 UI
8.6.2 기하학 기반 관련 함수

제9장 변환 영역 기반처리
9.1 공간 주파수 개념
9.2 이산 퓨리에 변환
9.3 고속 퓨리에 변환
9.4 FFT를 이용한 주파수 영역에서의 필터링
9.5 이산 코사인 변환과 웨이블렛 변환
9.5.1 이산 코사인 변환
9.5.2 웨이블렛 변환
9.5.3 JPEG2000
9.6 CxImage 제공 함수와 비교
9.6.1 9장 메뉴 UI
9.6.2 주파수 영역 관련 함수


2부 영상처리 응용편

제10장 내용기반 영상 검색
10.1 내용기반 영상 검색
10.1.1 개요
10.1.2 내용기반 영상 검색 시스템
10.1.3 특징 추출 및 표현
10.2 컬러를 이용한 영상 검색 시스템의 예
10.2.1 개요
10.2.2 N-gram과 N×M-grams
10.2.3 HSI 계산
10.2.4 Color N×M-grams 생성 56
10.2.5 유사도 측정
10.2.6 영상 데이터베이스 검색 시스템 구현
10.3 질감을 이용한 영상 검색 시스템의 예
10.3.1 개요
10.3.2 공간 영역에서의 질감 특징 추출
10.3.3 변환 영역에서의 질감 특징 추출
10.3.4 GLCM과 웨이블렛 변환을 이용한 병합 특징 추출
10.3.5 영상 검색의 성능 및 예
10.4 컬러와 질감을 이용한 영상 검색 시스템의 예
10.4.1 개요
10.4.2 컬러 특징 벡터 추출
10.4.3 질감 특징 벡터 추출
10.4.4 영상 검색의 예
10.5 SR‐Tree를 이용한 내용기반 영상 검색엔진
10.5.1 내용기반 영상 검색엔진과 정보 검색엔진과 비교
10.5.2 전처리기
10.5.3 특징 추출기
10.5.4 색인기
10.5.4 검색기
10.5.5 구현 결과 보기
10.5.6 szSearch 프로젝트 구성
10.5.7 결론

제11장 디지털 워터마킹
11.1 디지털 워터마킹 기술
11.1.1 서론
11.1.2 디지털 워터마킹
11.1.3 분류 방법에 따른 기존 연구의 분석과 고찰
11.3.4 삽입 영상의 종류에 따른 분류
11.1.5 상용 디지털 워터마킹 시스템 사례
11.1.6 결론
11.2 웨이블렛 변환을 이용한 영상 워터마킹
11.2.1 개요
11.2.2 웨이블렛 변환의 특징
11.2.3 제안한 워터마킹 방법
11.2.4 구현 환경 및 실험 결과

제12장 십자수 도안 변환 프로그램 AWStitch
12.1 서론
12.2 에지 추출 알고리즘 분석
12.2.1 유사 연산자
12.2.2 차 연산자
12.2.3 1차 미분 – 로버츠, 프리윗, 소벨
12.2.4 에지 추출 알고리즘 비교
12.3 십자수 도안 변환 AWStitch
12.3.1 십자수 도안 변환 UI 소개
12.3.2 기타 UI 소개
12.4 결론
Appendix
A.1 AWStitch 프로젝트 구성
A.2 설치
A.3 참고 URL
A.4 DMC 색상표

제13장 스테가노그라피
13.1 서론
13.2 스테가노그라피의 개념
13.3 스테가노그라피 시스템
13.3.1 스테가노그라피 특징
13.4 인간 시각 시스템 기반의 스테가노그라피
13.4.1 인간 시각 시스템
13.4.2 인간 시각 시스템 기반의 스테가노그라피 방법
13.5 비트 플래인을 이용한 스테가노그라피 구현
13.5.1 삽입 알고리즘
13.5.2 추출 알고리즘
13.5.3 차 영상
13.6 결론

부록

부록 A. VisualGS 라이브러리
A.1 영상 파일 입출력
A.2 컬러 공간 변환
A.3 화소값 기반 처리
A.4 공간 영역 기반 처리
A.5 에지 추출
A.6 모폴로지
A.7 기하학 기반 처리
A.8 변환 영역 기반 처리
A.9 기타

부록 B. 아름다운 그녀 Lena에 대한 이야기
준비 중입니다.
실제에 집중하기
김영곤님이 쓰신 서평보기 I 평점 I 조회수(987) I 공감 (0) I 블로그
장점1장이 일단 우선 마음에 든다. 기본 프로그램 뽀대 구성에 필요한 설명이 되어있다.다양한 사진으로 실용 예시가 된다. 512*512 가 아니어서 고마운...내용 기반 영상 검색이라는 것이 독특하다.일단, 기본적인 것이 해결되고 나니까 그 다음은 알고리즘 쪽으로 집중할 수 있다.단점알고리즘에 대한 설명은 거기에서 거기다.전통적인 다른 분야의 응용에 대한 예시가 좀 더 있으면 좋겠다.
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