| 1. | |
신호 디지털화 과정 | 2차원 신호의 디지털 처리 과정 |  |
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강의자료1 |  |
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| 2. | |
디지털영상의 구조 | 디지털 영상의 표현 및 구조 이해 | |
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강의자료2 | |
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| 3. | |
디지털영상의 유형 | 디지털 영상의 유형 구분 | |
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강의자료3 | |
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| 4. | |
컴퓨터비전및영상처리 | 컴퓨터비전 및 영상처리의 개념 | |
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강의자료4 | |
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| 5. | |
단일픽셀처리 기법(1) | 산술연산 및 그레이스케일 변환 | |
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강의자료5 | |
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| 6. | |
단일픽셀처리 기법(2) | 히스토그램 수정 | |
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강의자료6 | |
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| 7. | |
그레이레벨 임계화 | 그레이레벨 임계화 및 Ostus 방법 | |
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강의자료7 | |
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| 8. | |
영상분할(1) | 영상기반 처리 기법 | |
| 9. | |
영상분할(2) | 워터세드 알고리즘 | |
| 10. | |
영상분할(3) | 군집화 기반 기법 | |
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강의자료8 | |
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| 11. | |
모폴로지 연산 | 모폴로지 개념 및 주요연산 | |
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강의자료9 | |
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| 12. | |
영상변환-개요 | 영상 변환의 개념 및 주요이론 | |
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강의자료10 | |
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| 13. | |
영상변환-활용 | 푸리에 변환 및 DCT 변환 | |
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강의자료11 | |
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| 14. | |
칼라(1) | 칼라 개념 및 주요 칼라 모델 | |
| 15. | |
칼라(2) | 주요 칼라 모델 | |
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강의자료12 | |
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패턴인식개요(1) | 패턴인식 개념 및 절차 | |
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패턴인식개요(2) | 패턴인식 시스템 제작 절차 | |
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특징추출 | 주요 특징의 종류 및 이해 | |
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인공신경망(1) | 인공신경망의 개념 및 역사, 퍼셉트론 | |
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인공신경망(2) | 다층 퍼셉트론 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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