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영상에 잡음(noise)이 있다고 할 때, 그 영상을 보고 알 수 있는 것은 잡음의 농도와 그 주변 농도의 급격한 농도차가 있다는 점이다. 이러한 잡음의 성질을 이용하여 잡음 제거를 행하는 수법을 smoothing이라고 한다.
영상 데이터의 edge 부분도
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영상에 대해 각각을 수행한 후 영상을 출력하고 원래 영상과 비교 분석하시오.
2. 주파수 필터링
: 주파수 필터링에 대해 설명하고, 주어진 영상에 대해 각각 Low-pass Filter, High-pass Filter, Butterworth Low-pass Filter, Butterworth High-pass Filter, Butterworth Ban
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■ Matlab 소스
■ Matlab 결과 1. 매트랩 소스
2. 결과 이미지(이미지 LP필터링, 입펄스잡음영상, 미디언필터링영상, 이미지의 히스토그램, 히스토그램평활화, 평활화 이미지 출력)
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int x,y,p,q,div;
// 가우시안 필터
int sum, Gaussian[3][3]={{1,2,1},{2,4,2},{1,2,1}};
int filter1[7][7] = {{0,0,-1,-1,-1,0,0}, {0,-2,-3,-3,-3,-2,0}, {-1,-3,5,5,5,-3,-1},
{-1,-3,5,16,5,-3,-1}, {-1,-3,5,5,5,-3,-1}, {0,-2,-3,-3,-3,-2,0}, {0,0,-1,-1,-1,0,0}};
div = 0;
// 총합
for(q=0; q<=2; q+
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영상의 특징이 다른 영역의 경계선을 찾는 방법을 사용할 수도 있겠지만 가장 쉬운 방법은 물체의 윤곽선을 중심으로 서로 다른 물체들은 보통 밝기 값이 많이 차이가 난다는 사실을 이용하는 것이다. 즉 화소의 밝기 값의 변화가 어느 허용
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밝기 향상, 밝기 감소, 소벨엣지, 프리윗엣지, 로버트엣지, 흑백영상 변환, 이진화, 영상 반전, 영상 상하반전, 라플라시안 필터, 가우시안 필터, 히스토그램 평활화, 샤프닝, 미디언 필터링, 맥스 필터링, 민 필터링, 모폴로지 침식, 모폴로지
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영상. 즉, 오리지날(Original) 영상에 우리가 인공적으로 가우시안(Gaussian) 노이즈와 임펄스(Impulse) 노이즈 등을 만들어 내고, 이렇게 노이즈를 만들어 낸 영상의 노이즈를 미디언 필터링(Median filtering)과 하이브리드 미디언(Hybrid median filtering), 평
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최대값 최소값 필터링 소개
극단적인 값을 제거하기 위해 사용
최대값 필터링-최대값을 통과시키며 최소값을 제거 시킨다.
최소값 필터링- 최소값은 통과 시키고 최대값은 제거 한다.
높은 대조를 가진 영상에서 특징을 확대시키기 위하여
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노이즈 부분이 흰색으로 나타났기 때문에) 이를 다시 노이즈이미지에 감산하여 주기성 노이즈의 스펙트럼 부분을 제거하는 방법을 택하였습니다. 1.히스토그램 평활화
2.이동평균필터링
3.Salt and pepper노이즈 제거
4.줄무늬 노이즈 제거
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?
-푸리에 역변환식 : ?? ? ???
? ??∞
∞
-푸리에 변환의 활용 분야 : 진폭 변조, 다중화, 샘플링, 신호 필터링, 열전도 방정식 등
-푸리에 변환의 응용 예제 (1차원의 열 확산) 없음
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