Blue Whale Wave

딥러닝 기반 물체 탐지 모델 (YOLO, Faster R-CNN)고해상도 이미지로 미세한 물체 탐지가 가능하며, 특히 YOLOv5나 Faster R-CNN 같은 모델은 작은 객체의 특징을 잘 잡아내.YOLO 같은 모델은 빠르게 실행되므로 실시간 감지에도 유리함.이미지 전처리와 강화 학습Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) 같은 기법으로 어두운 조명에서도 대비를 높여 작은 물체를 더 잘 보이게 만들 수 있음.어두운 환경에 특화된 데이터로 모델을 훈련하거나, 데이터 증강(Data Augmentation) 기법으로 어두운 이미지에 적합한 다양한 조명 조건을 학습시킴.고급 필터링 및 변환 (Adaptive Thresholding, Edge Dete..

ROI(Region of Interest)와 RDI(Region of Detection and Identification)는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 사용되는 용어로, 이미지에서 특정 관심 영역(Region of Interest)과 탐지 및 식별 영역(Region of Detection and Identification)을 나타내는 두 가지 중요한 개념입니다. 다음은 두 용어의 비교 설명입니다: 1. ROI(Region of Interest): - ROI는 이미지 내에서 특정 관심 영역을 지칭합니다. - 주로 이미지의 특정 부분을 강조하거나 분석하기 위해 사용됩니다. - 예를 들어, 의료 이미지에서 특정 병변 영역을 강조하거나 객체 탐지 작업에서 객체 주변의 특정 영역을 강조할 수 있습니다. ..

0. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization): 히스토그램 평활화는 이미지의 전체적인 대비를 향상시키기 위해 사용됩니다. 이미지의 픽셀 값 분포를 전체적으로 균등하게 만들어 주는 방법입니다. 각 픽셀 값에 대한 누적 분포 함수를 계산하여 히스토그램을 변환시킵니다. 이를 통해 히스토그램이 평평하게 만들어지고 대비가 향상됩니다. 히스토그램 평활화는 이미지의 밝기 분포를 조정하여 이미지를 더 선명하게 만들고 시각적 효과를 향상시키는 데 사용됩니다. 1. 오츄 알고리즘(Chu Algorithm): 오츄 알고리즘은 이미지 이진화를 위한 알고리즘으로, 임계값을 자동으로 결정하는 데 사용됩니다. 이미지의 히스토그램을 분석하여 전경과 배경 사이의 가장 적절한 임계값을 찾아내어 이미지를 흑백으로 분류..