Intensity transformation이미지의 intensity를 변환하는 방법이다. $g(x,y) = T[f(x,y)]$ 대표적으로 다음과 같은 방법이 있다.Linear : negative, identityLogarithmic : log, inverse-logPower law : $n^{th}$ power, $n^{th}$ root Image Negatives$$ S = L - 1- r $$Black dominant image에서 white 계열의 차이를 효과적으로 확인할 수 있다. Log transformations$$ S = c \log (1+r) $$Low intensity level을 wide하게 만드는 효과가 있다. 이 때문에, low intensity간의 차이는 강화되고 high int..

이미지에는 여러 표현들이 있다.Luminance - 실제 빛의 강도Brightness - luminance 인식하는 정도Hue - spectrum에서 dominant wavelengthSaturation - white light의 amount, 없으면 100%Contrast - 색의 brightness 차이 우리 눈은 실제 luminance value 차이보다 luminance contrast에 민감하다. 그러다 보니 같은 빛이어도 밝기가 다르면 다른 빛으로 인식한다. 밝기는 surroundings에 영향을 많이 받는다. 가령 Mach Band effect가 있다.경계면에서 색이 더 진한 것처럼 보이는 현상이다. Image ScalingImage는 pixel 단위로 구현되고, pixel은 bit로 구성된..

1. Linear systemAdditivity와 Homogeneity를 만족해야 한다.Additivity: $f(a+b) = f(a)+f(b)$Homogeneity: $f(ca) = cf(a)$ 1.1. Time invariant, Spatially invariant, Fixed parameter HInput과 Output의 관계가 유지되는 시스템이라고 생각하면 된다. 1.2. Casual H특정 input 전에는 output이 없는 경우를 의미한다. 1.3. Stable HBounded input에 대해 output도 bounded인 경우를 의미한다. 위의 성질들은 linear system인지 확인하기 위해서 알아야 한다.Example) 다음 시스템은 linear한가요? 1.4. Linear syst..