[멀티미디어 컴퓨팅] Image Processing (2)

Image Processing

이미지 처리

 

[ Filtering ]

  · Linear Filtering

    : 이미지에 선형 연산을 적용하여 이미지를 변환하는 방식.

    : 특정 주파수를 강조하거나 제거, 흐리게 만드는 등의 역할을 한다.

    : Convolution 연산을 통해 이루어짐.

Convolution

    - Average Filter (Box Filter)

      : Convolution의 Window를 평균값 연산을 하도록 만들어 주변의 값을 평균치로 대체하는 방법.

      : 이미지를 흐리게 하는 Blurring 효과가 생긴다.

Box Filter

    - Gaussian Filter

      : Convolution 연산을 적용하기 위해 Gaussian Kernel을 생성하여 Linear Filtering을 진행하는 방법.

      : Average Filter와 마찬가지로 전체 합이 1이 되게 하는 것을 목표로 하지만 완전한 1이 되지는 않는다.

         ( 하지만 이 정도의 오차는 이미지에 영향을 거의 주지 않으므로 무시한다. )

      : Sigma값이 클수록 Blurring이 강해진다.

Gaussian Filter

    - Laplacian Filter

      : 미분을 이용한 필터로, Kernel 구성에 따라 Sharpening, Edge Detecting으로 사용될 수 있다.

      : 일반적으로 3×3 행렬로 이루어져 있다.

      : x축 방향 미분과 y축 방향 미분을 따로 적용하는게 아닌, 일괄적으로 적용하기 위한 필터.

      : 방향성이 없음.

Laplacian Filter

    - Sobel Filter

      : 수평 또는 수직으로, 방향성이 존재한다.

      : 수평과 수직 모두 계산을 하고 합치는 경우, Vector Magnitude 연산을 사용한다.

Sobel Filter

  · Non-Linear Filtering

    - Median Filter

      : 이웃한 값 중 중간값을 대표값으로 지정.

      : Outlier를 제거하는데 용이하다는 장점이 있으나, 정렬이 필요하기 때문에 연산량이 많다는 단점이 있음.

      : 새로운 값이 나오는 것이 아닌 본래 값을 보존한다는 특징이 있으며, 왜곡이 Average Filter보다 심하게 일어난다.

Median Filter

    - Fourier Spectrum and Filtering

      : 이미지에 푸리에 변환을 적용하여 스펙트럼을 얻어내고, 이 스펙트럼을 변화시켜 이미지를 필터링.

      : 스펙트럼의 중심이 저주파, 중심에서 멀어질수록 고주파에 해당한다.

      : Hollow Effect가 나타나는 특성이 있다.

Fourier Spectrum

      : 이미지 또는 영상 내의 규칙적인 패턴을 없애고 싶을 때도 사용이 가능하다.

      : 배경과 같이 변화가 적은 부분이 저주파 영역, 객체나 문자 등 변화가 급격한 부분이 고주파 영역에 해당.

      : 스펙트럼을 적절히 마스킹하는 것을 통해 Low Pass, High Pass, Bandreject Filtering을 구현할 수 있다.