Computer vision11 [Computer vision] 선형 필터(Linear Filter) / 박스 필터(Box Filter), 가우시안 필터(Gaussian Filter) 선형 필터 (Linear Filter) 필터를 통과시켜 새로운 이미지를 만들려고 한다. 필터는 이미지보다는 작은 크기의 배열이고, 어떤 가중치 값들이 저장되어 있다. 이미지 내 구하고 싶은 픽셀값에 필터의 중심을 둔다. 필터의 가중치들과 겹쳐진 이미지 픽셀의 값들을 곱해서 모두 더한다. 결과를 새로운 이미지에서의 픽셀 값으로 결정한다. 이렇게, 각각의 가중치가 선형적으로 각각의 픽셀에 곱해지는 필터를 보고 '선형 필터'라고 한다. 박스 필터 (Box Filter) 선형 필터의 예시로, 박스 필터, 가우시안 필터 두 가지를 알아보자. 박스 필터는 가중치로 1/필터의 사이즈를 가진다. 주변 픽셀값의 평균을 얻는 방식의 이미지 필터링이다. 영역의 평균값이므로 이미지가 흐려지는 효과(Blur)가 나타난다. [예.. 2021. 9. 23. [Computer vision] 컨볼루션 Convolution이란? Convolution 이란? 합성곱(合成-), 또는 컨볼루션(convolution)은 하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음, 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 수학 연산자이다. 두 개의 함수 f와 g가 있을 때, 두 함수의 합성곱을 수학 기호로는 다음과 같이 표시한다. 합성곱 연산은 두 함수 f, g 가운데 하나의 함수를 반전(reverse), 전이(shift)시킨 다음, 다른 하나의 함수와 곱한 결과를 적분하는 것을 의미한다. → 처음 발생한 신호끼리 먼저 만나게 하기 위해 입력을 반전시켜야한다. 입력을 반전시키지 않으면 시간적으로 반대로 된 신호가 나온다. 연속 컨볼루션 Continuous Convolution Signal and System 관점에서 두개의 신호 f_1.. 2021. 9. 23. [Computer vision] 05. 이진영상 이진화와 오츄 알고리즘 명암 영상은 [0 ~ 255] 값을 가진 것이다. gray image라고 표현한다. 명암 영상을 0과 255의 두가지 값만 가진 영상으로 변환하는 것을 이진화, 이렇게 만들어진 이미지를 이진 영상 (binary image)라고 부른다. 영상을 어떻게 이진화 할 것인가 → 오츄 알고리즘 이진화 명암 영상을 흑과 백만 가진 이진 영상으로 변환 명암 영상 (gray image)을 이진 영상(binary image)으로 만드는 것을 이진화라고 표현한다. 임계값 (threshold) 를 두고, 그것보다 큰 화소는 1, 그렇지 않은 화소는 0으로 변환 임계값 방법 두 봉우리 사이의 계곡을 임계값 T로 결정 자연 영상에서는 계곡 지점 결정이 어려움 오츄 알고리즘 이진화했을 때 흑 그룹과 백 그.. 2021. 9. 16. [Computer vision] 04. 히스토그램 히스토그램 계산 히스토그램 [0, L-1] 사이의 명암 값 각각이 영상에 몇 번 나타나는지 표시 히스토그램 h와 정규화 히스토그램 0부터 255의 명암값을 가지고 있는 영상으로부터 각각의 도수에 해당되는 것이 몇 개의 화소를 가지고 있는지를 표현하는 것이 히스토그램이다. 즉 쉽게 이야기하면, m*n 크기의 2차원 영상이 있는데 이들은 각각 [0~255]에 해당하는 명암 값을 가지고 있다고 하자. 2차원 영상에서 0에 해당하는 명암 값을 가진 픽셀을 세어본다. 그다음은 1.... 255까지 카운팅 한 뒤 막대그래프의 형태로 표현한 것이 히스토그램이다. 각각의 값들을 m*n으로 나누므로써 0≤h^(l)≤1이 된다. 이는 각각의 히스토그램 값들을 비율 값으로 나타낸 것이다. h^을 통해 정규화된 히스토그램으로.. 2021. 9. 13. 이전 1 2 3 다음
