1. | 신호 디지털화 과정 | 2차원 신호의 디지털 처리 과정 | ||
강의자료1 | ||||
2. | 디지털영상의 구조 | 디지털 영상의 표현 및 구조 이해 | ||
강의자료2 | ||||
3. | 디지털영상의 유형 | 디지털 영상의 유형 구분 | ||
강의자료3 | ||||
4. | 컴퓨터비전및영상처리 | 컴퓨터비전 및 영상처리의 개념 | ||
강의자료4 | ||||
5. | 단일픽셀처리 기법(1) | 산술연산 및 그레이스케일 변환 | ||
강의자료5 | ||||
6. | 단일픽셀처리 기법(2) | 히스토그램 수정 | ||
강의자료6 | ||||
7. | 그레이레벨 임계화 | 그레이레벨 임계화 및 Ostus 방법 | ||
강의자료7 | ||||
8. | 영상분할(1) | 영상기반 처리 기법 | ||
9. | 영상분할(2) | 워터세드 알고리즘 | ||
10. | 영상분할(3) | 군집화 기반 기법 | ||
강의자료8 | ||||
11. | 모폴로지 연산 | 모폴로지 개념 및 주요연산 | ||
강의자료9 | ||||
12. | 영상변환-개요 | 영상 변환의 개념 및 주요이론 | ||
강의자료10 | ||||
13. | 영상변환-활용 | 푸리에 변환 및 DCT 변환 | ||
강의자료11 | ||||
14. | 칼라(1) | 칼라 개념 및 주요 칼라 모델 | ||
15. | 칼라(2) | 주요 칼라 모델 | ||
강의자료12 | ||||
패턴인식개요(1) | 패턴인식 개념 및 절차 | |||
패턴인식개요(2) | 패턴인식 시스템 제작 절차 | |||
특징추출 | 주요 특징의 종류 및 이해 | |||
인공신경망(1) | 인공신경망의 개념 및 역사, 퍼셉트론 | |||
인공신경망(2) | 다층 퍼셉트론 |