이미지 처리 및 컴퓨터 비전의 양극화 이해
양극화는 이미지나 신호를 두 개의 반대 극성으로 변환하는 과정입니다. 즉, 이미지나 신호의 각 픽셀이나 샘플에 두 개의 극단값(하나는 양수, 다른 하나는 음수)을 할당하는 기술입니다. 결과 이미지 또는 신호는 대부분의 픽셀 또는 샘플이 두 개의 극값 중 하나를 가지며 일부는 0 값을 갖는 이봉 분포를 갖습니다. 양극화는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다:
1. 이미지 분할: 각 픽셀에 두 개의 극값을 할당함으로써 양극화를 사용하여 개체를 배경과 서로 분리할 수 있습니다.
2. 가장자리 감지: 양극화는 강도 차이가 큰 영역을 강조 표시하여 이미지의 가장자리를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
3. 노이즈 감소: 낮은 강도의 픽셀을 억제함으로써 양극화를 사용하여 이미지의 노이즈를 줄일 수 있습니다.
4. 이미지 압축: 양극화는 이미지를 두 극단값의 합으로 표현하여 이미지를 압축하는 데 사용할 수 있습니다.
5. 의료 영상: 양극화는 의료 영상에서 서로 다른 조직이나 구조 사이의 대비를 향상시키는 데 사용됩니다.
6. 현미경 영상: 양극화는 현미경 영상에서 서로 다른 구조나 특징 사이의 대비를 향상시키는 데 사용됩니다.
7. 머신 비전: 양극화는 머신 비전에서 물체를 배경과 서로 분리하는 데 사용됩니다.
8. 로봇 공학: 양극화는 로봇 공학에서 환경의 가장자리와 경계를 감지하는 데 사용됩니다. 컴퓨터 그래픽: 양극화는 컴퓨터 그래픽에서 픽셀 값의 이중 모드 분포로 고대비 이미지를 만드는 데 사용됩니다.
10. 데이터 분석: 양극화는 바이모달 공간에 투영하여 대규모 데이터 세트의 차원을 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 임계값: 여기에는 임계값을 설정하고 임계값보다 높은 강도를 가진 픽셀에 하나의 극단값을 할당하고 임계값보다 낮은 강도를 가진 픽셀에 다른 극단값을 할당하는 작업이 포함됩니다.
2. 히스토그램 평준화: 여기에는 이미지의 강도 값을 재분배하여 보다 균일한 분포를 생성하는 작업이 포함되며, 이로 인해 이중 모드 분포가 발생할 수 있습니다.
3. 감마 보정: 대비를 향상시키기 위해 이미지의 강도 값에 비선형 변환을 적용하는 작업이 포함됩니다.
4. 웨이블릿 노이즈 제거: 여기에는 웨이블릿 변환을 사용하여 이미지를 서로 다른 주파수 대역으로 분리하고 고주파수 대역에서 낮은 강도의 픽셀을 억제하는 작업이 포함됩니다.
5. 주성분 분석(PCA): 여기에는 이미지의 주성분에 의해 정의된 저차원 공간에 이미지를 투영하는 작업이 포함되며, 이로 인해 이봉 분포가 발생할 수 있습니다.
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