OpenCV python으로 여러가지 필터 적용하여 영상 선명하게 만들기

소개

"OpenCV python으로 여러가지 필터 적용하여 영상 선명하게 만들기"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론 (문제 설명)
1-1. Filter
1-2. 진행 순서

2. 구현 내용 및 실행 결과
2-1. Laplacian filter
2-2. Sobel filter
2-3. Sharpened image
2-4. Gamma Correction / Equalization

3. 전체 코드

본문내용

Open CV와 python를 통해 여러가지 필터들을 사용하여 영상을 선명하게 만들고자 한다. 영상은 흉부 Xray 영상을 사용했다.

1-1. Filter

이번 과제에서 사용한 필터는 아래와 같다.
a. GaussianBlur, Averaging Filter
-> 입력 영상을 부드럽게 하여 미분 오차를 줄이기 위해서 GaussianBlur, Averaging 필터를 사용했다.
b. Laplacian, Sobel Filter
-> 선명한 영상을 얻기 위해 Laplacian, Sobel 필터를 사용했다. 해당 필터 적용하면 원본 영상의 Edge가 강조된 영상을 얻을 수 있다. 원본 영상에서 해당 필터를 적용한 영상을 빼면 선명한 영상을 얻 을 수 있다.
c. Gamma Correction (power-law trans), Equalization
-> 밝기 값이 몰려있어 어둡거나 또는 밝거나 한 영상을 Eqalization하면 더욱 선명한 영상을 얻을 수 있다. Gamma (power-law) 변환을 하면 로그 변환과 마찬가지로 s=c*r^y에서 y<1인 감마함수 곡선은 좁은 범위의 어두운 입력값을 더 넓은 범위의 출력 값으로 매핑하고, 더 높은 값을 입력의 경우는 그 반대가 된다. y>1인 감마함수 곡선은 반대의 결과를 얻는다.

OpenCV에 내장되어 있는 함수를 사용해서 필터를 적용하는 방법과 numpy의 array로 필터를 직접 만들어서 적용하는 방법으로 나누어서 위에 언급했던 필터들을 적용해 보았다.

참고자료

· 없음