가장 쉬운 "디지털 영상처리"

입문자들을 위해 각종 영상 알고리즘에 대한 내용을 최대한 쉽게, 구체적으로 기술했다. 어려운 수식과 설명은 NO! 영상처리의 핵심 내용을 빠르게 학습할 수 있다. 독자들이 흥미를 가질 만한 예제를 엄선했고, 실습을 통해 프로그래밍 능력을 기를 수 있다. 영상처리 알고리즘의 표준 라이브러리인 OpenCV 최신판으로 프로그램을 제시했고, 프로그래밍 언어로는 빠른 속도를 자랑하는 C++를 사용했다. 기초적인 기계 학습 이론과 딥러닝 이론을 소개했다.

서울대학교 전자공학과에 입학하여 1983년에 공학사 학위를 취득하였고, 한국과학기술원 대학원에 입학하여 1985년에 전기 및 전자공학과 석사 학위를, 1993년에 박사 학위를 취득하였다. 1985년부터 1988년까지 삼성전자 종합연구소에서 주임 연구원으로 재직하였고, 1993년부터 현재까지 순천향대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다. 2005년에는 캐나다 UBC에서 방문교수를 지냈다.

저서로는 『인공지능 2판』(2023, 인피니티북스), 『HTML5+CSS3+JavaScript로 배우는 웹프로그래밍 기초 2판』(2023, 인피니티북스), 『Power JAVA 3판』(2022, 인피니티북스), 『인공지능』(2020, 인피니티북스), 『스크래치로 배우는 컴퓨팅 사고와 문제해결』(2019, 인피니티북스), 『OpenCV를 이용한 디지털 영상처리』(2019, 인피니티북스), 『Power Java Compact』(2018, 인피니티북스), 『어서와 C++는 처음이지!』(2018, 인피니티북스), 『문제해결과 컴퓨팅 사고』(2017, 인피니티북스), 『문제해결과 컴퓨팅 사고를 위한 스크래치』(2017, 인피니티북스), 『문제해결과 컴퓨팅 사고를 위한 파이썬』(2017, 인피니티북스), 『어서와 파이썬은 처음이지!』(2016, 인피니티북스), 『어서와 Java는 처음이지!』(2015, 인피니티북스), 『어서와 C언어는 처음이지!』(2015, 인피니티북스), 『HTML5+CSS3+JavaScript로 배우는 웹프로그래밍 기초』(2014, 인피니티북스), 『C++ Espresso』(2010, 인피니티북스), 『Power C++』(2010, 인피니티북스), 『쉽게 풀어쓴 C언어 Express』(2007, 생능출판사), 『C언어로 쉽게 풀어쓴 자료구조』(2005, 생능출판사) 등이 있다.

CHAPTER 01 영상처리 개요
1 영상처리란?
2 영상의 획득
3 표본화와 양자화
4 영상처리는 어디에 사용될까?
5 영상처리와 유사한 분야
6 영상처리 분야

CHAPTER 02 OpenCV 설치와 개요
1 OpenCV란?
2 OpenCV의 설치
3 OpenCV 사용하기
4 OpenCV의 속성 시트 사용하기
5 영상 파일 읽고 쓰기
6 간단한 영상처리 경험해보기
7 OpenCV를 이용하여 도형 그리기
8 키보드 및 마우스 이벤트 처리하기
9 트랙바의 사용
10 비디오 처리

CHAPTER 03 OpenCV의 기초
1 Mat 클래스
2 화소 데이터가 저장되는 방법
3 명시적으로 Mat 객체 만들기
4 Mat 객체가 복사될 때
5 관심 영역 지정하기
6 기타 자료 구조
7 영상의 속성 변경하기

CHAPTER 04 화소 처리
1 화소 처리란?
2 화소를 하나씩 처리하는 방법
3 함수로 만들어보기
4 밝기 및 콘트라스트 조정
5 기타 화소 처리
6 LUT를 사용하는 방법
7 감마 보정
8 영상 합성
9 논리적인 영상 합성

CHAPTER 05 히스토그램 처리
1 히스토그램이란?
2 히스토그램 계산하기
3 OpenCV 함수로 히스토그램 계산하기
4 히스토그램 스트레칭
5 히스토그램 평활화
6 히스토그램을 이용한 전경과 배경 분리

CHAPTER 06 공간 필터링
1 공간 필터링이란?
2 컨볼루션
3 평균값 필터링
4 샤프닝
5 에지 검출
6 캐니 에지 연산자
7 중간값 필터링

CHAPTER 07 기하학적 처리
1 기하학적 변환이란?
2 순방향 변환
3 역방향 사상
4 보간법
5 OpenCV 함수를 사용한 기본 변환
6 3점을 이용한 어파인 변환
7 원근 변환
8 영상 워핑

CHAPTER 08 형태학적 처리
1 형태학적 처리란?
2 침식과 팽창 연산
3 열림 연산과 닫힘 연산
4 형태학적 그라디언트
5 골격화
6 Hit-or-Miss 변환

CHAPTER 09 컬러 영상처리
1 컬러란?
2 컬러 모델
3 색상 공간 변환
4 컬러맵 사용하기
5 컬러를 이용한 객체 분할
6 크로마키 기법 구현하기
7 컬러를 이용한 객체 추적

CHAPTER 10 주파수 영역 처리
1 공간 주파수
2 푸리에 변환
3 이산 푸리에 변환
4 역변환
5 주파수 필터링
6 주기적인 패턴 제거

CHAPTER 11 영상 분할
1 영상 분할이란?
2 이진화
3 적응적 이진화
4 Otsu의 이진화 방법
5 배경 제거
6 연결 성분 레이블링

CHAPTER 12 영상 특징 추출
1 영상 인식 단계
2 특징 추출
3 허프(Hough) 변환
4 원형 허프 변환
5 코너 검출
6 Shi-Tomasi 코너 감지기

CHAPTER 13 영상 분류
1 영상 분류
2 kNN 알고리즘
3 OpenCV에서의 kNN
4 kNN을 이용한 숫자 인식
5 K-means 알고리즘
6 K-means 클러스터링 예제
7 영상의 색상을 줄이는 예제

CHAPTER 14 기계학습과 딥러닝
1 기계 학습이란?
2 지도 학습
3 자율 학습
4 강화 학습
5 신경 회로망
6 다층 퍼셉트론
7 딥러닝
8 XOR 학습시키기
9 2차원 점들의 분류
10 OpenCV로 숫자 인식하기
11 Caffe로 영상 인식하기

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