딥러닝을 위한 푸리에 영상처리(초심자용)

딥러닝을 위한 푸리에 영상처리(초심자용)

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Description
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푸리에 변환 (Fourier Transform)은 오디오 신호처리는 물론이고 이미지나 비디오 같은 영상신호처리, 그리고 딥러닝 분야에서도 그 성능이나 강건함에 있어서 많은 가능성을 가지고 있습니다.

그러나 그런 우수한 성능에도 불구하고 아직 국내에는 푸리에 영상처리에 대한 다양한 기능의 소개가 미진한 점이 많다고 생각됩니다.

특히, 푸리에 변환을 학부나 대학원에서도 배우지 못하는 전산학과나 컴퓨터공학과 출신의 엔지니어나 개발자들에겐 여전히 생소한 수학(공학) 기법으로 여겨져 활용이 못되고 있는 점은 안타까운 점이라 하겠습니다.

하지만 푸리에 변환이 얼마나 다양한 분야에서 성공적으로 쓰일 수 있는 지를 영상 처리하는 시각적인 결과를 통해 직접 보고 알게 되면, 푸리에 변환의 신비한 매력에 푹 빠지게 될 것이라 필자는 확신합니다.

자, 그럼 나폴레옹을 따라 이집트 원정을 따라나섰던 설레이던 젊은 푸리에처럼 우리도 지식의 여정을 시작해 보겠습니다.
저자

박원우

ㆍ전자공학석사
ㆍ페이스북그룹“딥&푸리에변환”운영자
ㆍ깃허브주소:@bemoregt
ㆍ제조업을포함한현업에서15년이상ComputerVision연구개발경력

목차

1.푸리에주지사의LifeOdyssey
2.푸리에급수
3.푸리에변환의사촌들
4.위상의중요성
5.역변환과콘볼루션정리
6.윈도우함수
7.푸리에콘볼루션
8.노치필터링
9.준동형필터
10.스펙트럴샐리언시맵
11.위상한정상관
12.위상합동에지
13.위상편차
14.위상써모그래피
15.이미지켑스트럼
16.푸리에미분정리
17.푸리에슬라이스정리
18.푸리에디스크립터
19.웨이블릿변환
20.스펙트럴엔트로피
21.로그로그스펙트럼
22.사원수
23.압축센싱
24.무라를검출한다,DCT
25.파도를시뮬레이션한다,OceanFFT
26.푸리에불확정성원리
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