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

ㆍ전자공학 석사
ㆍ페이스북 그룹 “딥 & 푸리에변환”운영자
ㆍ깃허브 주소: @bemoregt
ㆍ제조업을 포함한 현업에서 15년이상 Computer Vision 연구개발 경력

목차

1. 푸리에 주지사의 Life Odyssey
2. 푸리에 급수
3. 푸리에 변환의 사촌들
4. 위상의 중요성
5. 역변환과 콘볼루션 정리
6. 윈도우 함수
7. 푸리에 콘볼루션
8. 노치 필터링
9. 준동형 필터
10. 스펙트럴 샐리언시맵
11. 위상한정 상관
12. 위상합동 에지
13. 위상 편차
14. 위상 써모그래피
15. 이미지 켑스트럼
16. 푸리에 미분정리
17. 푸리에 슬라이스 정리
18. 푸리에 디스크립터
19. 웨이블릿 변환
20. 스펙트럴 엔트로피
21. 로그로그 스펙트럼
22. 사원수
23. 압축센싱
24. 무라를 검출한다, DCT
25. 파도를 시뮬레이션 한다, OceanFFT
26. 푸리에 불확정성 원리
부록 푸리에 영상처리 소스코드