[DIP]Gaussian&SaltPepper

목차

1 . Gaussian

2. Salt and Pepper

3. Theory & Opinion
a. Gaussian
b. Salt and Pepper
c. Opinion

4. Reference

본문내용

Analysis of Source Code
//Gaussin Mask
//3*3 Mask
unsigned int mask_3[3][3] = {
{1,2,1},
{2,4,2},
{1,2,1}
};
//5*5 Mask
unsigned int mask_5[5][5] = {
{1,1,2,1,1},
{1,2,4,2,1},
{2,4,8,4,2},
{1,2,4,2,1},
{1,1,2,1,1}
};

<중 략>

처음에 buffer에 원본 image data를 저장하고, mask를 정의하고, 각 pixel위치에 따라 window를 정의하여 convolution하고, 평균값을 내었습니다. mask는 각 픽셀에 가중치를 두어 원본 이미지와 convolution 연산을 하였고, 출력된 이미지를 보면 3*3 mask를 적용한 Gaussian filter 보다 5*5 를 적용한 Gaussian filter가 더 효과적으로 Noise를 제거할 수 있는 것을 확인할 수 있었습니다. Noise는 주위 픽셀과 픽셀 값의 차이가 크기 때문에 convolution연산 후 평균값을 내면 주위 픽셀과 비슷한 값을 가질 수 있습니다.

참고 자료

Digital Image Processing – 디지털 영상처리 이론 및 구현 , 사이텍미디어 2007
Digital Image Processng Second Edition , Rafael C. Gonzalez, Prentice Hall
http://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian