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[Visual C++를 이용한 실용 영상 처리]는 실용적인 영상 처리에서 가장 기본적으로 알아두어야 할 내용을 담은 것으로, 프로그램 개발 환경에서 가장 많이 사용되는 Visual Studio 2010으로 하여 실제 개발 환경에 바로 적용할 수 있도록 하였다. 영상 처리의 기초, 픽셀 기반 처리, 영역 기반 처리, 형태학적 처리, 기하학적 처리, 영상 워핑과 모핑, 동영상 처리, 주파수 영역에서의 처리, 영상압축, 사용자 인터페이스 개선, 단순한 형태의 패턴 검출, 패턴 인식 등을 다루고 있다.

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누구나 쉽게 배울 수 있는 영상 처리 기본멀티안내서

이 책은 프로그램 개발 환경을 가장 많이 사용되는 Visual Studio 2010으로 하여 실제 개발 환경에 바로 적용할 수 있도록 하였다. 이 책은 무엇보다도 기초 알고리즘을 통해 멀티미디어 콘텐츠에서 가장 핵심적인 가공 기술을 익힐 수 있다는 게 가장 큰 장점이다. 다양한 영상 처리 기법의 이론과 구현을 동시에 익힐 수 있도록 원리를 직관적으로 설명하였다. 기법을 적용하기 전후를 사진 자료로 제공하여 기법의 활용 양상과 이론의 실제 구현 결과를 바로 확인하게 하여 쉽게 이해할 수 있게 하였다. 이런 설명 방식을 토대로 영상 처리에 관한 기본적이고 기초적인 기술을 다양하게 제시하여 이 책 한 권으로도 기본 기술을 구현할 수 있게 하였다. 초보자도 무리 없이 따라할 수 있도록 구현 과정 하나하나를 실제 실행 화면을 보여주면서 자세하게 설명하였다. 이렇게 익힌 기본 기능을 토대로 여러 기능을 접목하여 다양한 영상을 만들어낼 수 있게 하였다. 따라서 한 단계 더 나아가 고급기술 구현까지 가능하게 하고 있다. 각 장 끝마다 제시된 연습문제를 통해 기본 이론 습득 여부를 스스로 확인할 수 있게 하였다.

이 책의 내용

이 책은 실용적인 영상 처리에서 가장 기본적으로 알아두어야 할 내용을 12개의 장으로 구성하였다.
제1장에서는 영상 처리의 응용 분야, 디지털 영상 생성 방법, 컬러 모델, 영상 파일 형식 등 영상 처리의 기초 이론에 대해 설명한다. 그리고 Visual C++를 이용한 윈도우 프로그램 작성 방법, 메뉴 생성 방법, 부메뉴 생성 및 연결 함수 작성 방법 등 영상 처리 프로그램 작성에 필요한 기본적인 활용 방법을 다룬다. 제2장에서는 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 등 픽셀 기반 처리 방법과 구현 방법을 다루고 제3장에서는 영상 선명화, 잡음 제거, 경계선 검출 등의 영역 기반 처리 방법과 구현 방법을 다룬다. 제4장에서는 침식 연산, 팽창 연산, 닫힘 연산, 열림 연산 등의 형태학적 처리 기법과 구현 방법을 다루고 있다. 제5장에서는 영상의 확대, 축소, 회전, 대칭 등의 기하학적 처리 방법과 구현 방법을 다룬다. 제6장에서는 영상 워핑과 모핑의 원리와 구현 방법에 대해 설명하고 제7장에서는 AVI 파일을 읽어서 처리하는 방법과 PC 카메라의 영상을 캡처해서 처리하는 방법을 다룬다. 제8장에서는 저주파 통과필터, 고주파 통과필터, 노이즈 제거 등 주파수 영역에서 영상을 처리하는 방법을 다룬다. 제9장에서는 영상 압축 및 복원에 대해 다루고 특히 JPEG 형식으로 영상을 압축하여 파일로 저장하는 프로그램을 구현해 볼 수 있도록 설명한다. 제10장에서는 MFC(Microsoft Foundation Class)에서 제공하는 대화상자, 슬라이더 컨트롤, 마우스 이벤트 처리 등의 방법을 이용하여 영상 처리 프로그램의 사용자 인터페이스를 개선하는 방법을 다룬다. 제11장에서는 영상의 기하학적 특징을 이용하여 사각형, 삼각형, 원 등의 단순한 패턴을 검출하는 방법을 다루고 제12장에서는 주성분 분석을 이용한 단순한 패턴을 인식하고 얼굴 인식을 수행하는 방법을 다룬다.

Chapter1. 영상 처리 기초
1.1 영상 처리란 무엇인가?
1.2 영상 처리의 응용
1.3 영상 처리의 기초 이론
1.3.1 영상 생성
1.3.2 컬러 모델
1.3.3 영상 파일 형식
1.4 Visual C++ 프로그램 작성
1.4.1 윈도우 프로그램 작성
1.4.2 메뉴 생성
1.4.3 부메뉴 생성 및 연결 함수 작성
1.4.4 영상 출력 프로그램 작성
1.4.5 기본 클래스
연습문제

Chapter2. 픽셀 기반 처리
2.1 산술 연산
2.2 히스토그램 평활화
2.3 명암대비 스트레칭
2.4 이진화
2.5 영상 사이의 픽셀 기반 처리
2.6 실습
2.6.1 산술 덧셈 연산
2.6.2 히스토그램 평활화
2.6.3 두 영상의 산술 덧셈 연산
연습문제

Chapter3. 영역 기반 처리
3.1 회선
3.2 영상 흐리게 하기
3.3 영상의 선명화
3.4 경계선 검출
3.5 잡음 제거
3.5.1 평균 마스크를 이용한 회선 기법
3.5.2 중간값 필터
3.6 컬러 영상에 대한 처리
3.6.1 회선 기법
3.6.2 컬러 영상의 경계선 검출
3.7 실습
3.7.1 임의의 크기 영상 처리를 위한 기억 장소 할당
3.7.2 PGM과 PPM 형식의 파일 읽기
3.7.3 임의의 크기의 영상에 대한 픽셀 단위 처리
3.7.4 회선 기법을 이용한 영상의 선명화 구현
3.7.5 회선 기법을 이용한 평균 연산
3.7.6 경계선 검출
3.7.7 중간값 필터(흑백 영상)
연습문제

Chapter4. 형태학적 처리
4.1 침식 연산과 팽창 연산
4.2 열림 연산과 닫힘 연산
4.3 실습
4.3.1 침식 연산
4.3.2 팽창 연산
4.3.3 열림 연산
4.3.4 닫힘 연산
연습문제

Chapter5. 기하학적 처리
5.1 확대
5.1.1 픽셀 복제 방법
5.1.2 역방향 사상과 양선형 보간법
5.2 축소
5.2.1 서브샘플링(subsampling)
5.2.2 평균값 필터링
5.3 회전
5.4 대칭
5.5 실습
5.5.1 픽셀 복제 방법을 이용한 확대
5.5.2 양선형 보간법을 이용한 확대
5.5.3 서브샘플링을 이용한 축소
5.5.4 평균값 필터링을 이용한 축소
5.5.5 회전
5.5.6 좌우 대칭
5.5.7 상하 대칭
연습문제

Chapter6. 영상 워핑과 모핑
6.1 영상 워핑
6.1.1 입력 영상과 출력 영상의 대응 관계 기술
6.1.2 제어선을 이용한 워핑 기법
6.2 모핑
6.3 실습
6.3.1 영상 워핑
연습문제

Chapter7. 동영상 처리
7.1 AVI 파일 출력
7.2 PC 카메라 영상 출력
7.2.1 VFW 라이브러리의 비디오 이미지 관련 함수
7.2.2 카메라 영상 출력 프로그램
7.3 동영상 처리
7.3.1 각 프레임에 대한 처리
7.3.2 여러 프레임에 대한 처리
7.3.3 물체 추적
연습문제

Chapter8. 주파수 영역에서의 처리
8.1 푸리에 변환
8.2 고속 푸리에 변환
8.2.1 입력 데이터 재배열
8.2.2 나비 흐름도 계산
8.2.3 영상에 대한 2차원 FFT 구현
8.2.4 FFT 적용 예
8.3 고속 푸리에 역변환
8.4 주파수 영역에서의 처리
8.4.1 저주파 통과 필터
8.4.2 고주파 통과 필터
8.4.3 잡음 제거 필터
8.5 이산 코사인 변환
8.5.1 2차원 DCT의 직접 계산 구현
8.5.2 1차원 DCT를 이용한 2차원 DCT 구현
8.5.3 1차원 IDCT를 이용한 2차원 IDCT 구현
연습문제

Chapter9. 영상 압축
9.1 영상 압축 개요
9.2 런 길이 부호화
9.2.1 PCX 형식 복원 프로그램 구현
9.2.2 PCX 형식 부호화 프로그램 구현
9.3 허프만 코딩
9.4 JPEG
9.4.1 컬러 모델 변환
9.4.2 색도 성분 다운 샘플링
9.4.3 DCT 적용
9.4.4 DCT 계수의 양자화
9.4.5 양자화된 계수의 부호화
9.4.6 JPEG 형식 부호화 프로그램 구현
연습문제

Chapter10. 사용자 인터페이스 개선
10.1 대화상자를 이용한 데이터 입력
10.2 슬라이더 컨트롤을 이용한 데이터 입력
10.3 마우스 입력 활용
연습문제

Chapter11. 단순한 형태의 패턴 검출
11.1 윤곽선 검출
11.2 선분으로의 근사화
11.3 기하학적 특징 추출
11.4 기하학적 특징을 이용한 단순한 패턴 검출
11.5 실습
11.5.1 윤곽선 검출
11.5.2 윤곽선을 이용한 기하학적 특징 계산
11.5.3 기하학적 특징을 이용한 단순한 패턴 검출

Chapter12. 패턴 인식
12.1 최소 거리를 이용한 사격형 마커 인식
12.2 주성분 분석을 이용한 얼굴 인식
12.2.1 주성분 분석
12.2.2 얼굴 인식
12.3 실습
12.3.1 사각형 마커 인식
12.3.2 얼굴 인식