1: 디지털 이미지 처리: 디지털 이미지를 조작하는 기본 원리와 기술을 소개하고, 다음 장의 기초를 마련합니다.

2: JPEG: JPEG 형식을 살펴보고, 압축 기술, 응용 프로그램 및 디지털 이미지 저장의 중요성을 자세히 설명합니다.

3: 2D 컴퓨터 그래픽: 2D 그래픽의 생성 및 조작을 살펴보고, 로봇 공학 및 시각적 표현에서의 관련성을 강조합니다.

4: 아핀 변환: 기하학적 변환을 논의하고, 아핀 변환이 이미지 정렬 및 매핑에 어떻게 사용되는지에 초점을 맞춥니다.

5: 이미지 압축: 압축 방법을 자세히 살펴보고, 효율적인 처리를 위해 이미지 데이터 저장 및 전송을 최적화합니다.

6: 동작 보상: 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 추적 및 보상에 도움이 되는 동작 추정 기술을 설명합니다.

7: 이산 코사인 변환: JPEG 압축에서의 영향에 초점을 맞춰 이미지 압축에서 이산 코사인 변환의 응용 프로그램을 설명합니다.

8: 비디오 카메라: 로봇공학과 동작 분석에 필수적인 이미지를 캡처하고 처리하는 비디오 카메라의 역할을 조사합니다.

9: 캐니 에지 검출기: 객체 인식에 필수적인 이미지 내 경계를 식별하는 강력한 도구인 캐니 에지 검출기를 분석합니다.

10: 디지털 이미지: 디지털 이미지의 본질을 탐구하고 디지털 시스템에서의 표현과 처리를 논의합니다.

11: 이미지 분할: 로봇공학에서 객체 감지 및 분류에 필수적인 의미 있는 영역으로 이미지를 분할하는 방법을 다룹니다.

12: 양자화(이미지 처리): 이미지 압축의 양자화 프로세스와 이미지 품질 및 데이터 크기에 미치는 영향을 살펴봅니다.

13: 스케일 불변 특징 변환: 특히 객체 인식 및 매칭에 유용한 로컬 이미지 특징을 감지하고 설명하는 기술을 조사합니다.

14: 동작 추정: 동적 환경을 추적하고 분석하는 데 중요한 비디오 시퀀스에서 동작을 추정하는 알고리즘을 설명합니다.

15: 중간 필터: 이미지의 노이즈 감소에 중요한 방법인 중간 필터를 설명합니다. 이는 로봇 응용 프로그램에서 이미지 품질을 개선하는 데 중요합니다.

16: 이미지 센서: 이미지 센서, 그 작동 및 분석을 위한 디지털 이미지 캡처에서 중요한 역할에 대한 통찰력을 제공합니다.

17: 카메라 절편: 로봇 공학에서 정확한 시각 데이터에 필수적인 3D 공간을 2D 이미지로 매핑하기 위해 카메라를 보정하는 프로세스를 살펴봅니다.

18: 히스토그램 매칭: 히스토그램을 매칭하여 이미지 특성을 표준화하고 이미지 처리의 일관성을 개선하는 기술을 논의합니다.

19: 강체 동작 분할: 객체의 움직임을 이해하는 데 필수적인 비디오 시퀀스에서 강체 동작을 분할하는 방법을 분석합니다.

20: 데이터 압축: 이미지 및 비디오 형식 모두에서 데이터를 압축하여 효율적인 저장 및 전송을 보장하는 다양한 기술을 다룹니다.

21: 손실 압축: 손실 압축의 개념, 그 상충 관계, 디지털 이미지 저장 및 전송에서의 응용 프로그램을 논의합니다.