Filtering

Spatial Filtering: 이미지로부터 각각의 픽셀 값들을 해당 픽셀 값과 

이웃한 픽셀 값들에 어떤 함수에 의해 바꿔주는 것.

 

smooting filter를 씌워보자 

그때 그 방법은 Moving average이다.

 

Moving Average=Mean filtering

1. 위의 가장 좌측 9칸의 픽셀값으로부터 평균을 구해서 

이를 9칸의 가운데 칸에 픽셀값으로 대체한다.

2. 오른쪽으로 이동하여 다시 9칸의 평균을 구해 반복한다.

이런식으로 다 채우면

완성본

이미지가 흐릿해짐

 

 

Linear System의 특징

1. Shift-Invariant : 이미지가 shift 된다 해도, 영향없다

g는 output, f는 input.

2. Superposition

분배법칙 적용가능

3. Homogeneity

안에 있는 알파가 밖으로 나갈 수 있다

4. Additivity

각각에 S를 곱하고 더해도 같은 결과 나옴

 

Linear filtering

: cross-correlation, convolution이 있음.

주변 값의 weighted sum으로 픽셀의 대체할 값을 찾는다.

그 값을 찾아내기 위해 매트릭스를 주는데 이를 kernel 혹은 mask라고 함.

* mean filtering은 kernel값이 모두 1/9

 

Laplacian filter

: 미분을 2번해서 사용하는 filter