Transcript (High-Pass Filter) 결과영상물

Sharpening Filter (High-Pass Filter)
Highpass = Original-Lowpass
High-boost = (A)(original)-lowpass
= (A-1)(original) + original – lowpass
= (A-1)(original) + highpass
A=1
highboost = highpass
A>1
highboost = highpass + some portion of original
1 1 1
1
 1 w 1
9
1 1 1
w  9A - 1
A  1  w  8 (highpass mask) 라플라시안 마스크
A  1  w  8 (highboost mask)
라플라시안 마스크 : 경계선 추출에서는 모든 가중치 합이 0이 되므로 원
이미지를 고려하지 않고 인접 픽셀과의 차이만을 생각하는 형태가 된다
1
Sharpening Filter (High-Pass Filter) 결과영상물
High - Pass
-1
-1
-1
-1
8
-1
-1
-1
-1
Edge 검출
High - boost
-1
-1
-1
-1
9
-1
-1
-1
-1
Sharpening
2
Blurring : Low-Pass Filter
Low-Pass Filter ,Blurring : 영상의 세세한 부분을 제거한다
영상 성분 중 저주파 성분을 유지하고 고주파 성분을 제거하는 필터를 이용하여 결과
영상을 얻어 내는 것
Mean Filter, Median Filter,Gausian Filter 모두 영상을 smoothing 하게 한다.
Blurring Convolution Mask 조건
Example :
1. 3*3, 5*5,……..25*25……
(세로가로 길이가 같고 홀수)
9개의 원소를 더한 후 9로 나누는 것과
같은 효과
2. 모든 계수 합 = 1
3. 모든 계수 값 > 0
4. 모든 계수는 같은 값 이거나
모든 가중치는 중심점을 기준으로 감소하
거나 일정
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
Median Filter & Mean Filter
3
2
4
7
3
6
8
7
7
6
2,3,3,4,6,7,7,7,8
Median Filter
2, 3, 3, 4, 6, 7, 7, 7,
8
Mean Filter
2+3+3+4+6+7+7+7+8
5
9
특징 :
1. Median Filter 나 Mean Filter 모두 Smoothing Filter 이다. 즉, blurring 효과.
2. 두 필터링 모두 noise를 감소시킨다. 하지만 Median Filtering 이
더 impulse noise를 줄이는데 적합하다.
4
Median Filter & Average Filter 결과 영상
Original Image
result of 3*3 median filtering
Image corrupted by impulse noise(20%)
result of 3*3 neighborhood averaging