Visual C++와 OpenCV로 배우는 디지털 영상처리

Chapter01 디지털 영상처리의 개념
1. 디지털 영상데이터의 흐름
2. 디지털 영상의 내부
3. 디지털 영상처리의 특징
4. 디지털 영상처리의 응용분야
연습문제

Chapter02 페인트샵을 이용한 영상처리 맛보기
1. 입력영상의 정보 보기
2. 파일혀익의 변경과 저장
3. 히스토그램 기능
4. 간단한 영상처리
연습문제

Chapter03 누구나 쉽게 구현하는 영상처리
1. Visual-C++프로젝트 만들기
2. “가장 간단한 영상처리 코드”의 입력
3. BMP파일 입력을 통한 영상처리
4. 비트맵에 대한 소개
5. 비트맵 포맷의 구조
6. 컬러 비트맵 영상의 읽고 쓰기
연습문제

Chapter04 MFC를 이용한 영상처리 프로그래밍
1. 애플리케이션위자드(AppWizard)를 이용한 MFC 프로젝트의 작성
2. MFC를 이용한 영상처리 프로그램의 작성
3. 역상계산을 위한 메뉴와 함수의 추가
4. 장치 독립 비트맵을 이용한 고속 화면출력
5. MFC프로그램의 구조
연습문제

Chapter05 포인트 처리
1. 픽셀단위의 산술 연산
2. Visual C++을 이용한 포인트 처리 연산의 구현
3. 프레임간 연산
4. 영상의 고속변환을 위한 룩업 테이블 연산의 구현
연습문제

Chapter06 히스토그램을 이용한 영상처리
1. 히스토그램의 용도
2. 히스토그램 출력 프로그램의 구현
3. 히스토그램을 이용한 영상이치화 프로그램의 구현
4. 슬라이드 컨트롤을 이용한 영상이진화의 동적 제어
5. 히스토그램 평활화
6. 명암대비 히스토그램 스트레칭(Contrast stretching)
7. 개선된 명암대비 스트래칭
8. 히스토그램 지정(Histogram specification)
9. 히스토그램을 이용한 자동 영상이치화
10.적응이치화 알고리즘
참고문헌
연습문제

Chapter07 마스크 기반 영상처리
1. 개요
2. 영상의 평활화
3. 밝기값 차이의 강조
4. 경계에서의 밝기값 차이 강조
연습문제

Chapter08 영상의 기하학적 변환
1. 개요
2. 영상의 확대,축소
3. 영상의 회전
연습문제

Chapter09 주파수 영역에서의 영상처리
1. 개요
2. 이론적인 배경
3. 고속 푸리에 변환
연습문제

Chapter10 모폴로지
1. 개요
2. 이진 모폴로지 연산
3. 그레이 영상에서의 모폴로지 처리
4. 모폴로지를 이용한 응용
참고문헌
연습문제

Chapter11 이진영상처리를 이용한 영상인식
1. 이진영상을 이용한 물체인식
2. 영역의 라벨링 방법
3. 반복문(iteration)을 사용한 영역 라벨링 방법
4. 인식을 위한 기하학적 특징들
5. 영역 경계의 추적
6. 정보출력창 만들기
연습문제

Chapter12 템플레이트 정합을 통한 패턴인식
1. 비교기준치
2. 연산 횟수
3. 마우스를 이용한 템플레이트 영상의 설정 구현하기
4. Visual C++을 이용한 MAD 기능의 구현
5. 농담정규화 정합
6. Toolbar 붙이기의 구현
연습문제

Chapter13 특징 추출 및 영상계측
1. 하프변환에 의한 영상 특징 추출
2. 영상계측
연습문제

Chapter14 컬러영상처리의기초
1. 색상모델
2. 컬러/흑백 BMP 파일 입출력처리 프로그램의 작성
3. 컬러/흑백 영상처리 프로그램의 작성
연습문제

Chapter15 컬러영상처리 응용
1. 컬러 히스토그램 정합
2. 로봇축구
3. 대화상자 기반의 영상 이진화 프로그램의 작성
4. 라벨링 알고리즘을 이용한 로봇 및 공 영역의 분리
참고문헌
연습문제

Chapter16 PC용 화상 카메라를 이용한 영상처리
1. PC용 화상카메라를 이용한 물체 중심 위치 추적
연습문제

Chapter17 카메라 모델과 카메라 보정
1. 핀 홀 모데로과 사영
2. 카메라 기하학
3. 카메라 보정
참고문헌
연습문제

Chapter18 OpenCV 기초
1. 개요: OpenCV란?
2. OpenCV의 설치 및 Visual Studio 6.0 환경 설정\
3. OpenCV 예제 실행
4. OpenCV Dos Console 프로그램 기초
5. Visual C++과 OpenCV와의 연동:
FormView에서 이미지 나타내기
연습문제

Chapter19 OpenCV활용-학습 기반 물체 검출
1. 관련 이론
2. HaarTraining 예제
3. 실제 적용 예: Chessboard 검출
참고문헌
연습문제

Chapter20 OpenCV활용-기계 학습
1. 기계 학습(Machine Learning)이란?
참고문헌
연습문제
부록
APPENDIX A 기저와 Span
APPENDIX B QR 분해
APPENDIX C 랭크와 영공간
APPENDIX D 특이값분해를 이용한 행렬식 풀이

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