C언어를 이용한 Smoothing & Sharpening effect

소개

디지털영상처리 과제입니다.
최대한 알기 쉽게 작성하였습니다.

목차

1. 이론
(1) Smoothing
(2) Sharpening
(3) 테두리 처리

2. 내용
(1) Smoothing
(2) Sharpening

3. 결과 분석
(1) Smoothing
(2) Sharpening
(3) 테두리 처리

본문내용

1. 이론
(1) Smoothing
Smoothing은 LPF(Low Pass Filter)의 대표적인 예라고 할 수 있다. LPF는 이미지에서의 고주파 성분들을 걸러서 완만하게 처리해 주는 연산을 한다. 즉 pixel의 명암도 값이 주위 값보다 낮거나 높아서 경계선을 만들거나 이미지의 윤곽을 만드는 명암도 값을 주위 값과 비슷하게 만들어 줌으로써 사람이 보기에 부드럽게 만들어 준다고 보면 되겠다. 이 smoothing 처리에는 대표적으로 아래와 같은 3×3 마스크가 사용되며 입력 pixel의 대칭성을 위해 n>1이 홀수인 n×n형 마스크를 사용한다.

weighted average 필터는 입력 pixel의 값을 가중시켜 주는 필터이다. average 필터가 주위 pixel 값과 평준화 시켜주는 필터라면 weighted average 필터는 전체적으로 smoothing 처리를 하되 입력 pixel의 값을 부각시켜주면서 smoothing 처리를 하는 개념으로 보면 되겠다.

이미지에 smoothing 처리를 하게 되면 경계선이나 윤곽들의 명암도 값이 완만해 지지만 이미지의 전체적인 선명도 값은 떨어져 흐릿하게 변한다. 그 이유는 마스킹 연산에 있다. 본래 이미지에서 1개의 입력 pixel을 smoothing 하여 결과 이미지에서 동일한 위치의 하나의 출력 pixel을 만들기 위해서는 3×3 마스크일 경우 입력 pixel을 포함하여 9개의 픽셀이 필요하다. 입력 pixel을 중심으로 주위의 8개 pixel 값을 모두 더한 다음 9로 나누어준 값이 출력 pixel의 값이다. 자신을 포함하여 주변의 pixel 값들과의 평균적인 값이 출력 pixel로 생성 되는 것이다. 아래 그림은 입력 pixel 값 19를 마스크를 통해 smoothing 하는 과정을 나타내고 있다.

참고자료

· 없음