바이오 기반 고무배합첨가제 및 부틸고무 제품 생산기술개발 · 바이오 기반 고무배합첨가제 및 부틸고무 제품 생산기술개발바이오 기반
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제 3 장 영역 기반 처리
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23年 5月 7日 2
영역 기반 처리
입력 화소와 그 주위 화소를 이용하여 출력 화소값을 결정
회선 (convolution) 기법을 널리 이용
영역 기반 처리 예 흐리게 하기 , 선명하게 하기 , 경계선 검출 , 잡음
제거
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23年 5月 7日 3
회선
출력 픽셀 값 입력 픽셀과 그 주위 픽셀 값에 회선 마스크의 값을 곱하여 합한 값
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23年 5月 7日 4
회선 수행 방법
좌측 상단의 픽셀부터 한 픽셀 씩 차례로 수행 먼저 우측 방향으로 진행 한 줄이 끝나면 아래 줄로 이동
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• Let’s replace each pixel with a weighted average of its neighborhood
• The weights are called the filter kernel• What are the weights for the average of a
3x3 neighborhood?
Moving average
111
111
111
“box filter”
Source: D. Lowe
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Defining convolution
lk
lkglnkmfnmgf,
],[],[],)[(
f
• Let f be the image and g be the kernel. The output of convolving f with g is denoted f * g.
Source: F. Durand
• MATLAB functions: conv2, filter2, imfilter
Convention: kernel is “flipped”
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Practice with linear filters
000010000
Original
?
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
000010000
Original Filtered (no change)
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
000100000
Original
?
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
000100000
Original Shifted leftBy 1 pixel
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
Original
?111111111
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
Original
111111111
Blur (with abox filter)
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
Original
111111111
000020000 - ?
(Note that filter sums to 1)
Source: D. Lowe
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Practice with linear filters
Original
111111111
000020000 -
Sharpening filter- Accentuates differences with local average
Source: D. Lowe
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23年 5月 7日 15
영상 흐리게하기
입력 픽셀 값을 주위 픽셀 값들과의 평균 값으로 변환하는 다음과 같은 회선 마스크를 널리 사용
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
251
91
91
91
91
91
91
91
91
91
평균 마스크
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23年 5月 7日 16
영상 흐리게 하기 예
입력영상 3X3 마스크 적용
5X5 마스크적용
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Smoothing with box filter revisited• What’s wrong with this picture?• What’s the solution?
Source: D. Forsyth
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Gaussian Kernel
• Constant factor at front makes volume sum to 1 (can be ignored when computing the filter values, as we should renormalize weights to sum to 1 in any case)
0.003 0.013 0.022 0.013 0.0030.013 0.059 0.097 0.059 0.0130.022 0.097 0.159 0.097 0.0220.013 0.059 0.097 0.059 0.0130.003 0.013 0.022 0.013 0.003
5 x 5, = 1
Source: C. Rasmussen
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Gaussian vs. box filtering
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23年 5月 7日 20
영상의 선명화
선명한 영상 생성을 위한 회선 마스크
0 -1 0
-1 5 -1
0 -1 0
-1 -1 -1
-1 9 -1
-1 -1 -1
마스크 1 마스크 2
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23年 5月 7日 21
선명화 적용 예
입력 영상 마스크 1 적용 마스크 2 적용
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23年 5月 7日 22
선명화 적용 예
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23年 5月 7日 23
경계선 검출
경계선 입력 영상에 대한 많은 정보 포함
물체를 식별하고 물체의 위치 , 모양 , 크기 등을 인지하는 데 큰 역할
영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 변하는 지점에 존재
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Origin of edges
Edges are caused by a variety of factors:
depth discontinuity
surface color discontinuity
illumination discontinuity
surface normal discontinuity
Source: Steve Seitz
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23年 5月 7日 25
미분 연산자
영상
명암도 변화
미분값 변화
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23年 5月 7日 26
경계선 검출 회선 마스크
미분 연산을 회선 마스크로 표현 가능 수평 경계선과 수직 경계선을 개별적으로 검출
수평 경계선 수직 경계선
Prewitt
Roberts
Sobel
111000111
101101101
000010001
000010100
121000121
101202101
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23年 5月 7日 27Sobel Prewitt Roberts
입력영상
경계선 검출 결과
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23年 5月 7日 28
잡음 제거
잡음 가우시안 잡음
• 정규 분포를 갖는 잡음• 영상의 픽셀 값으로부터 불규칙적으로 벗어나지만
뚜렷하게 벗어나지 않는 잡음
임펄스 잡음• 영상의 픽셀 값과는 뚜렷하게 다른 픽셀 값에 의한 잡음
0, 255 와 같은 뚜렷하게 잘못된 밝기 값을 갖는 화소
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23年 5月 7日 29
잡음 예
가우시안 잡음 임펄스 잡음
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23年 5月 7日 30
잡음 제거
평균 마스크
가우시안 노이즈를 줄이는데 효과적
임펄스 노이즈에는 비효과적
영상의 대비를 약화시킴
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23年 5月 7日 31
잡음 제거 적용 예
평균 마스크를 이용한 잡음 제거 결과
가우시안 잡음 제거 결과 임펄스 잡음 제거 결과
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23年 5月 7日 32
잡음 제거
중간값 필터링 임펄스 잡음을 제거하기위한 효과적인 방법 경계선을 보존 또는 강화
15 16 17
13 255 18
16 20 22
입력 영상 필터 윈도우출력 영상 픽셀값의 정렬
1315161617182022255
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23年 5月 7日 33
잡음 제거 적용 예
중간값 필터링을 이용한 잡음 제거 결과
가우시안 잡음 제거 결과 임펄스 잡음 제거 결과