영상신호처리 : HW3 MeanFilter,MedianFilter

목차

1) Filtering에 의한 영상복원
2) Mean-filtering과 Median-filtering

본문내용

Filtering에 의한 영상복원
1. (입력영상: moonN.256, HouseN.256 (256 X 256) )
(1) moonN.256 영상의 FFT를 계산하고 화면에 Display 한다.

(2) FFT 영역의 중심에서 같은 거리에 여러 개의 작은 점 (Sinusoidal noise)을 확인하고 제거한다. (Band Reject Filter) 통과된 FFT 계수만을 통과시키고 Inverse FFT 에 의하여 복원된 영상 을 계산하고 gray-level 을 정규화 하여 화면에 Display 한다.

(3) 복원된 영상의 FFT를 계산하고 화면에 Display 한다.

(4) HouseN.256 영상에 대해 영상복원 과정을 수행한다.

Mean-filtering과 Median-filtering
2. (입력영상: ApeN2.256 (256 X 256) )
Mean-filtering과 Median-filtering에 의한 영상복원 (3x3 window 사용)
제출물: C-code (자세한 comment 문 포함) + 결과 영상 + Discussion

<그 림>

1) Filtering에 의한 영상복원
(1) void Noise_remote(double **Real, double **Imag, int width, int height, double d, double p, int cx, int cy) 함수

void Noise_remote(double **Real, double **Imag, int width, int height, double d, double p, int cx, int cy)
{
//제거할 범위의 거리 설정
int high = d+p;
int low = d-p;

double length; //해당 좌표의 꼭지점으로부터의 거리
double t; //t = (double)(x*x + y*y);

for (int y = 0; y < height; y++)
{
for(int x = 0; x < width; x++)

참고 자료

영상처리를 위한 C++ 프로그래밍 / 이대호, 박영태 저 / 인터비젼 / 필터링 P.205 ~
Digital Image Processing / 2nd Ed / R.C. Gonzalez and R.E. Woods
수업자료 / Digital Image Processing / 컴퓨터비젼 연구실 / P.57 ~