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주파수 영역에서의 처리 - (7) 좀더 알고 싶은 이들을 위해 여기에는 연습문제와 상관없이, 이 컨텐츠에서 다루었던 주제들에 관해 더 알고 싶어하는 이들을 위해 몇 가지 설명을 추가했다. 사실 자세히 다루려면 너무 분량이 많아지지만 꼭 알려주고 싶은 내용들이다. 주파수 영역에서의 정보처리가 얼마나 다양한 분야에서 이용되고 있는지 실감할 수 있도록, 다양한 자료들을 단편적으로 제시하고, 더 알고싶은 사람들을 위해 링크, 팁 등을 제시했다. [ 코사인 급수 만드는 법, DCT식의 유래 ] [0, π]에서 정의된 일반적인 함수를 코사인 급수로 만들기 위해서는 다음과 같이 하면 된다. 적분식을 처음 본다면, "의 그래프 아랫 부분의 넓이" 정도로 이해하자. 이산코사인변환에서 구한 은 이것을 수치적으로 계산한 것에 해당한다. 0~π에.. 더보기
주파수 영역에서의 처리 - (6) 주파수 영역에서 이미지 주무르기 자, 드디어 주파수 영역 이미지프로세싱을 맘대로 할 수 있게 되었다. DCT를 이용한 이미지프로세싱이 어떻게 이루어지는지 다시 확인하고 넘어가자. 원본 → DCT → 수정 → IDCT → 결과 원본 이미지에 DCT를 적용하여 주파수 스펙트럼을 추출한 다음, 그것을 수정하고 다시 IDCT를 적용하여 원하는 결과를 얻는 방법을 이용한다. 여러분은 [연습문제 4]에서 이러한 방식을 사용하는 아주 간단한 필터를 만들어 보았다. 여기서는 주파수 영역 처리에서는 대표적인 필터로 아래 세 가지를 꼽을 수 있는데, 여기서는 그 중 두 가지만 알아보도록 한다. 1. Low-pass Filter ( 저역 통과 필터 ) 일반적으로 낮은 주파수 영역에는 전체적인 이미지의 윤곽에 대한 정보가 담겨 있고, 높은 주파수 영역에는 .. 더보기