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[c++] 지역 적응형 검색 알고리즘

컴퓨터 비전 및 이미지 처리에서 지역 적응형 검색 알고리즘은 이미지 내의 지역적인 특성에 따라 다른 검색 기술을 적용하는 방법론을 말합니다. 주로 이미지 내의 밝기, 색상 또는 질감 등의 특성에 따라 다양한 기술이 사용됩니다. 이 알고리즘은 주로 엣지 검출, 특징 추출 및 객체 인식과 같은 응용 분야에서 활용됩니다.

지역 적응형 히스토그램 평활화 (CLAHE)

지역 적응형 히스토그램 평활화는 이미지의 밝기 대비를 향상시키기 위해 사용됩니다. 전역 히스토그램 평활화와 달리 이미지를 일정한 크기의 작은 블록들로 나누어 지역 히스토그램 평활화를 수행합니다. 이를 통해 지역 영역 내에서 대비를 개선하고, 과도한 대비 증가를 방지함으로써 세부적인 정보를 더 명확하게 보여줄 수 있습니다.

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

int main() {
    cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat outputImage;
    
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
    clahe->apply(inputImage, outputImage);

    cv::imwrite("output.jpg", outputImage);

    return 0;
}

지역 이진화

이진화는 주로 이미지 내의 물체를 분리하거나 배경과 전경을 구분하기 위해 사용됩니다. 지역 적응형 이진화는 이미지 내의 지역적 특성에 따라 서로 다른 임계값을 적용하여 이진화를 수행합니다. 이를 통해 배경이나 물체의 경계가 모호한 경우에도 더 정확한 이진화 결과를 얻을 수 있습니다.

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

int main() {
    cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat outputImage;
    
    cv::adaptiveThreshold(inputImage, outputImage, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv::THRESH_BINARY, 11, 2);

    cv::imwrite("output.jpg", outputImage);

    return 0;
}

결론

지역 적응형 검색 알고리즘은 이미지 처리 분야에서 다양한 응용이 가능한 중요한 기술입니다. 특히 이미지 내의 지역적인 특성을 고려하여 보다 정확한 분석 및 처리를 수행할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

이러한 지역 적응형 검색 알고리즘은 영상 처리 및 인식 분야에서 다양한 응용이 가능하며, 머신 러닝 및 딥 러닝과의 결합을 통해 보다 정교한 응용이 기대됩니다.

참고 문헌

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