MATLAB 및 Simulink 교육

Image Processing with MATLAB

교육과정 세부 정보

본 2일 교육과정은 대화형 및 프로그래밍 방식을 통해 이미지 분석을 수행하는 실습 위주로 진행됩니다. 예제 및 연습문제를 통해 분석 과정에서 MATLAB® 및 Image Processing Toolbox™ 기능을 적절하게 사용하는 방법을 배웁니다.

본 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.

  • 이미지 불러오기 및 내보내기
  • 이미지 향상
  • 윤곽선과 모양 검출
  • 컬러와 질감에 기반한 객체 분할
  • 형태학적(morphological) 연산을 이용한 오브젝트의 모양 수정
  • 객체 모양의 속성 측정
  • 이미지 데이터셋에 대한 일괄 분석 수행
  • 이미지 정합을 이용한 정렬
  • 이미지 특징의 검출, 추출 및 매칭

Day 1 of 2


영상 가져오기 및 시각화

Objective: MATLAB에서 유형이 다른 영상을 가져오고 시각화합니다. 후속 분석 단계를 간소화하기 위해 영상을 조작합니다.

  • 영상 가져오기, 조사 및 표시
  • 영상 유형의 변환
  • 처리된 결과 시각화
  • 영상 내보내기

영상 전처리

Objective: 대비 조정과 잡음 필터링 같은 보통의 전처리 기법을 사용하여 분석할 영상을 향상시킵니다.

  • 대비 조정
  • 공간(spatial) 필터링으로 잡음 감소
  • 균일하지 않은 백그라운드 균등화
  • 겹침이 없는 블록 단위의 영상 처리
  • 영상 품질 측정

색상 및 텍스처 분할

Objective: 색상과 텍스처를 기반으로 영상에서 객체를 분할합니다. 통계량을 사용하여 텍스처를 특징화하고 영상 간의 텍스처 유사성을 수치화 합니다.

  • 영상의 색공간 변환
  • 색상의 특성과 색상 차이에 따른 객체 분할
  • 비선형 필터를 사용해 텍스처에 따른 객체 분할
  • 대비 및 상관과 같은 통계량을 사용하여 영상의 텍스처 분석

분할 성능 개선

Objective: 분할 마스크를 미세 조정하여 이진화된 분할의 결과를 개선합니다. 대화형 기법과 반복 기법을 사용하여 영상 영역을 분할합니다.

  • 모폴로지 연산을 사용하여 분할 마스크 미세 조정
  • 대화형 기법으로 영상 분할 및 결과 미세 조정
  • 반복 기법을 사용하여 초기(seed)값에서 분할 전개

Day 2 of 2


객체 찾기 및 분석

Objective: 분할된 결과에서 검출된 객체의 개수를 세고 객체에 레이블을 지정합니다. 면적, 둘레, 중심 같은 객체 속성을 측정합니다.

  • 분할 마스크에서 객체 추출 및 객체에 레이블 지정
  • 모양의 속성 측정
  • 워터셰드(watershed) 변환을 사용하여 인접 객체와 중첩 객체 분리

경계와 모양 검출

Objective: 객체의 경계 검출과 경계 픽셀들의 위치를 추출합니다. 선과 원 같은 모양을 기준으로 객체를 검출합니다.

  • 객체 경계 검출
  • 선과 원을 검출하여 객체 식별
  • 여러장의 영상에 대해 일괄 분석 수행

공간 변환 및 영상 정합

Objective: 크기가 다르거나 회전된 영상을 기하학적으로 정렬하여 비교합니다.

  • 영상에 기하 변환 적용
  • 위상 상관(phase correlation)을 사용하여 영상 정렬
  • 점 매핑을 사용하여 영상 정렬

영상 특징을 사용하여 영상 정합 자동화

Objective: 영상 특징들을 검출하고 추출한 다음 매칭시켜 영상 정합을 자동화 합니다.

  • 특징 검출 및 추출
  • 두 영상 간의 기하 변환을 추정하기 위해 특징 매칭

수준: 중급

수강자 필수조건:

기간: 2 일

언어: English, 日本語, 한국어, 中文