http://shop.naver.com/aliceacc/products/121826351?NaPm=ct%3Dhc39iug0%7Cci%3D0C000004bJzeb3a-004j%7Ctr%3Dsl%7Csn%3D178017%7Chk%3Dc07053d4138e7da2fcdd8589e71b75ce70fd67a4

예약해놨던 iphone5를 드디어 수령했다!

iOS는 아이팟 터치와 아이패드로 많이 만져보긴 했다만,

아이폰의 그것은 또 달랐다.

적응하려면 시간 조금 걸릴듯.

특히 키보드...(블랙베리를 쓰면서 쿼티 완전 적응 했지만 터치 방식 쿼티는 글쎄...)

How happy is the blameless vestal's lot!
The world forgetting, by the world forgot.
Eternal sunshine of the spotless mind!
Each pray'r accepted, and each wish resign'd;

- Alexander Pope

이 영화는 옛날부터 봐야지 봐야지 하다가 입대 전에 볼 기회가 있었는데 앞의 10분정도 보다가 말았었다.

그러다 어제 비가 추적추적 오고 맥주도 있겠다, 영화 볼만한거 없나 보다가 눈에 띄었더랬다.

사실 나는 잘 모르겠다. 난 건어물 남이라. 그래서 달콤한 로맨스에 대한걸 보고 싶었는데

그런 부류와는 거리가 있는 영화.

씬의 변화, 몽롱한 상태의 표현이 '수면의 과학'을 계속 떠올리게 만들었다.

감독을 찾아보니 '미셸 공드리'...

이 영화가 2004년 작이고, 수면의 과학은 2005년 작...

고등학생때 본 수면의 과학.. 기억이 잘 안나는데 남 주인공이 스테판, 여 주인공이 스테파니

이름 때문에 처음에 혼동했던것과, If you rescue me 라는 노래가 기억 난다

오프닝과 엔딩을 담당했던 Beck의 Everybody's gotta learn sometimes

덧. 시시콜콜한 얘기까지 할 수 있는 누군가가 옆에 있었으면 좋겠다.

아... 이럴 때가 아닌데 또 감성 포텐 터진다... 아아...

http://www.zdnet.co.kr/column/column_view.asp?artice_id=20120518070549&type=det

http://blog.poty.pe.kr/60167071279

블랙베리 볼드 9780 중고로 샀습니당

이쁜 쓰레기라던데...

쓸만한거 같아요 ㅎㅎ

카톡도 머 그럭저럭 되고 ㅎㅎ

Image Processing Basics

• Bit depth: 대부분 Grey Scale Image의 Bit Depth는 8이지만(2^8=256) Biomedical Image에선 12 bit depth를 사용한다. 하지만, Storage의 용이성을 위해 16bit를 쓴다.

• Color Look-Up Table (LUT) : Table에 정의 되어 있는 Pseudo Color를 입히는 것. 흠.

• CNR(Contrast to Noise Ratio) : SNR보다 CNR가 더 유용하게 쓰임. (Bio-medical Image Processing에서는 더 그런가보다. Video Codec에선 PSNR을 사용하는데 흠..)

• Histogram Equalization : Image의 Contrast를 적절하게 조정하기 위한 방법 중 하나. 이건 DIP에서 했으니 자세한건 패스. (무조건 이걸 한다고 좋은건 아님)

• Actual Dynamic Range : 이건 이미지에서 Histogram을 뽑아 봤을 때 분포되어 있는 Gray-scale의 범위를 말하는 것. 만약 8-bit depth에서 64~128에만 분포되어 있으면, Actual Dynamic Range는 그 범위.

• Scaling and Rotation : Scaling은 말 그대로 그냥 Re-scale하는걸 말하는거고, Rotation은 역시 그대로 Rotation.... 아 이거 왜 적었지

• Image Processing의 5개의 클래스
  • Image enhancement : 말그대로 Quality를 향상시키는 목적
  • Image restoration : Geometric distortion이나 blurring, in-homogeneity가 발생하였을 경우 이를 수정하는 것. 
  • 왜 필요하냐면 MRI와 CT 영상을 따로 볼 때는 상관이 없는데 같이 통합해서 봐야 할 경우엔 각 좌표가 일치해야 하기 때문
  • Image analysis : Image에 직접 Operation을 하는게 아닌, 길이 측정이나 object classification, image segmentation(Chap 2에 소개) 등을 하기 위한 것.
  • Image compression : Lossless와 Lossy 방법이 있으나, 의료영상에서는 Data Loss가 나면 안되기 때문에 Lossless를 사용한다.
  • Image synthesis : Visualization이나 3-D rendering을 일컫는다.

아직까진 DIP에 다 나왔던 내용들..

이 책으로 의료 영상 공부를 시작!

근데 이 책은 Programming을 어떻게 해야한다~ 이런게 아니라,

Medical Image Processing에는 이런 것들이 쓰이고, 이런 것들을 적용시키면 결과물은 이렇게 나온다. 그런 식으로 나와있다.

그래서 다른 책에서는 직접 구현하게 되어있는 여러 Image Enhancement 관련 내용들이 이 책에선 Tool이 제공이 되어서 그냥 Image를 불러와서 여러가지 테스트해볼 수 있게 되어있다.

그래서 이 책을 선택..

아직은 Programming Skill도 없고, 더군다나 수학적으로 많이 모자라기 때문에 간단히 이 책으로 훑고, 다른 책으로 넘어갈 계획이다.

아 교수님이랑 상담해야되는데...

이상하게 Intrinsic을 없앤게 속도가 더 느리다...

ASM 코드를 C로 바꿔서 그런줄 알았는데, 선배들이 아니란다.

뭐지 =_=...

VTune으로 돌려봐야겠다.