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몇일전 영상 분할 알고리즘중 watershed 라는 알고리즘을 접하고, 세미나를 준비하기위해 자료를 찾고 공부를 시작. 1979년 "Use of Watershed in Contour Detection" 이란 논문을 통해 처음 나온 WaterShed는 영상의 픽셀값을 2차원 지형으로 생각하고 위, 아래에서 물을 채워가는 방식이다. 영상분할은 크게 Edge-based 와 Region-based 로 크게 나눌수 있는데, Edge-based 같은 경우는 경계선을 바탕으로 의미있는 영역들을 추출하는 방법으로, 잡음에 민감하고 폐곡선의 형태의 경계선을 얻기 어려운 단점이 있다. Region-based 같은 경우는 명암도의 유사성이 근거하는 방법으로 잡음이 많은 환경에서 물체를 분할하기 좋다. 잡음이나 경계선부근에서..

Global Thresholding └ Dynamic Thresholding(=Auto Thresholding) └ Min-max average : 히스토그램의 min – max 중간 값을 기준점으로. - Global average : 모든 픽셀 값을 더한 뒤에 픽셀 수 만큼 나눈 값을 기준점으로. - Otsu method : (최대치 아닌) 봉우리의 분산이 최소가 되는 점을 기준점으로. - P-tile method : 문서인식에 주로 사용. - Zack’s triangle method : min ~ 최대 봉우리를 대각선으로 이은 후, 직교하는 선분 중 가장 긴 선 이 되는 곳을 기준점으로.

1초당 1조 프레임을 개발한 MIT Media Lab. 인간이 15 프레임 정도면 실시간으로 인식할수 있다고 하는데, 1조이면 정말 어마어마한 수준이다. 빛의 파장도 읽어오는 것이 가능하고, 정말 한프레임도 놓치지 않고 뽑아올수 있다고 한다. MIT Media Lab에서 카메라까지 만들줄이야...

MS에서 새롭게 2011년 10월말에 공개한 새로운 컨셉 영상입니다. 작년에 공개한 영상과 많이 다르진 않지만, 제스쳐에 대한 내용과 디스플레이의 방법이 약간 추가된것을 볼 수 있습니다.