화상의 필터링

등록일 2003.06.07 한글 (hwp) | 12페이지 | 가격 1,000원

목차

3.1 화상 필터링의 정의
3.2 차분 필터
3.3 평활화 필터
3.4 패턴 추출 필터

본문내용

이 정의에 따르면, 화상 중의 각 화소에 대한 국소 연산을 병렬로 실행하는 임의의 처리가 모두 필터링이라고 하는 것이 된다. 그러나, 일반적으로는, 화상 필터링은 화상 인식 등의 처리를 실행하기 쉬운 화상을 얻기 위한 전처리로서 실행되는 경우가 많고, 필터링의 중심이 되는 처리는 화상 중의 선이나 Edge의 강조, 화상중의 잡음 제거, 특징 패턴의 추출 등이다. 그래서 여기서는 다음에 보인 대표적인 필터링에 대해서 설명한다.
1) 차분 필터 : 화상 중의 선이나 가장 자리의 강조
2) 평활화 필터 : 화상 중의 잡음제거, 평활화
3) 패턴 추출 필터 : 특정의 형상의 강조와 추출

3.2 차분 필터
차분 필터는 주목 화소 근방의 계조치의 미분 혹은 차분을 이용한 연산에 의해서 화상 중의 선이나 Edge를 강조하는 필터이다. 차분 필터는, 연산 방법에 의해서 선형필터와, 비선형 필터로 분류된다.
3.2.1 선형 차분 필터
선형 필터는 (식3.1)과 같이 정의된 필터이고, 계수 의 값을 변화시키는 것에 따라서 여러 가지 처리를 실현 할 수 있다.
(3.1)
(식3.1)에 있어서, (i,j)를 중심으로 하는 i방향 및 j방향 근방은, 각각 [-m1, m2] 및 [-n1, n2]로 표시된다. 이 값들을 변화시킴에 의해서, 근방 및 주목 화소와 근방의 위치 계수가 변한다. [그림3.2]에 예를 보인다. 주목 화소를 중심으로 해서 주변 8개의 화소를 이용한 [그림3.2(c)]의 형태가, 가장 넓게 이용되고 있다. 또, 근방의 크기가 가변인 필터도 있다. 화상의 필터링에서는, [그림3.2]에 보인 대로 근방 범위마다에 국소 연산을 실행하기 때문에, 화상 마스크 처리라고 불려지기도 하고, 그때는, [그림3.2]의 근방을 마스크라고 부른다.


(a) m1=0, m2=1 (a) m1=-1, m2=0 (a) m1=-1, m2=1 (a) m1=-1, m2=1
n1=0, n2=1 n1=-1, n2=0 n1=-1, n2=1 n1=0, n2=2
[그림3.2] 주목화소와 근방의 예
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