Medina filtering 및 이미지 확대/축소(Nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation, cubic convolution interpolation, B-spline interpolation

소개글

1. 1) 영상에 x%의 impulse noise(salt and pepper noise)를 더하는 프로그램
2) 10%의 impulse noise를 더한 영상에 3x3 median filtering 적용
2. 1) 3x3 minimum + maximum
2) 3x3 maximum + minimum
3. 다음의 보간법을 사용하여 1.5배 확대
- nearest neighbor interpolation
- bilinear interpolation
- cubic convolution interpolation
- B-spline interpolation

컴파일 실행환경

1. 실습문제
2. 소스코드
3. 결과이미지
4. 고찰

본문내용

보간법은 화소들 사이에 있는 주소값을 생성하는 과정이다.
첫 번재 보간법인 nearest neighbor interpolation은 춴시 화소에 대하여 계산된 분수 주소는 가장 가까운 유호한 화소 주소로 반올림되어진다. 계산이 간단해 처리속도가 빠른 반면 톱니 모양인 시각적인 뭉툭함이 출력되어 나타 날 수 있다. 윗 첫 번째 그림에서도 뭉툭함이 나타난 것을 확인할 수 있다.
두 번째 보간법인 bilinear interpolation은 네 개의 가장 가까운 화소들에 가중치를 곱한 값들의 합으로 화소값를 계산한다. nearest neighbor interpolation보다 계산 시간이 많이 걸리지만 더 스무딩한 이미지를 보여준다. 윗 두 번째 그림에서 첫 번째 그림보다 훨씬 스무딩해진 이미지를 확인 할 수 있다.
세 번재 보간법인 cubic convolution interpolatio은 고등 차수 보간법중 하나로 3차 회선 함수를 사용하여 새로운 화소를 계산한다. 윗 그림은 3차 회선 함수에서 a값을 수학적으로 정확히 하기 위해 -0.5으로 하였다.
bilinear interpolation방법보다 확실한 차이는 잘 느껴지지 않지만 확대해서 보면 좀더 스무딩해진것을 확인 할수 있다.
마지막 네 번째 보간법인 B-spline interpolation에서 B-spline함수는 상당히 좋은 저주파 통과 필터를 만든다. 이방법도 고등 차수 보간법중 하나로 cubic convolution interpolatio방법과 유사하지만 출력 화소값이 항상 양의 값을 가지기 때문에 클립할 필요가 없다. B-spline는 상당히 좋은 저주파 통과 필터를 만든다. B-spline interpolation방법이 가장 스무딩한 것을 산출한다. 윗 그림들에서도 볼 수 있듯이 B-spline interpolation방법이 가장 스무딩해진것을 확인 할수 있다.

참고 자료

없음