영상처리

소개글

영상처리에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.첫째, Bug.tif 그림 파일에 Highpass와 하이 High_Boost에 적용을 가한 후의 결과를 살펴 보기로 하겠다,

둘째, Fruit.tif 그림 파일에 Embossing를 RGB영상에서 적용하고 HIS영상에서 Embossing를 수행한 결과를 비교해 보기로 하겠다.

셋째, HardwareNoise.jpg의 그림파일에서 Lowpass Filtering을 이용하여 잡음을 제거하고, 이때 다양한 Convolution Window를 사용한 결과를 분석해 보도록 하겠다.

본문내용

이번 보고서에서 다룰 문제는 영상처리의 기법중에서 영역처리(Area Processing)에 관해서 알아보기로 하겠다. 하나 이상의 입력 화소를 바탕으로 출력 화소를 결정하는 연산기법을 영역처리(Area Process)라고 한다.
Ø첫째, Bug.tif 그림 파일에 Highpass와 하이 High_Boost에 적용을 가한 후의 결과를 살펴 보기로 하겠다,
Ø둘째, Fruit.tif 그림 파일에 Embossing를 RGB영상에서 적용하고 HIS영상에서 Embossing를 수행한 결과를 비교해 보기로 하겠다.
Ø셋째, HardwareNoise.jpg의 그림파일에서 Lowpass Filtering을 이용하여 잡음을 제거하고, 이때 다양한 Convolution Window를 사용한 결과를 분석해 보도록 하겠다.
1.다음의 Bug.tif 그림 파일에 HighPass와 HighBoost에 적용한 결과 비교
하여 HighPass와 하이 High_Boost의 결과를 분석 하여 보도록 하겠다.
<그림 1, Bug.tif 파일에 HighPass를 적용>
<그림 2, Bug.tif 파일에 HighBoost를 적용>
위의 <그림 1>은 원 영상의 이미지에 HighPass를 적용한 결과를 보여주는 그림이다. 고주파 통과 필터인 HighPass는 원래의 영상의 이미지에서 저주파의 요소들을 제거하고 보여줌으로서 HighPass Filtering은 경계면과 고주파수 성분의 향상에 사용된다. 깨끗하게 나타나지 않은 원래 영상의 이미지에 HighPass Filtering에 의해서 날카로워 진 것을 그림을 보고 볼 수가 있을 것이다.
Sharpening의 또 다른 방법으로는 고주파 지원 Filtering이 있다. 고주파 지원 Filtering된 영상은 원래 영상의 밝기를 증가시킨 후 저주파 영상을 제거하는 Filtering인 것이다. 위의 <그림 2>는 원 영상의 이미지에 HighBoost를 적용한 결과를 보여주는 그림이다. <그림 2>를 보면 알 수 있듯이 원영상의 이미지에 밝기를 증가시키고 저주파 영상을 제거 함으서 HighPass와 다른 영상을 얻어낼 수가 있는 것을 볼 수가 있을 것이다.
2. Fruit.tif 그림 파일에 Embossing을 적용하고, HIS영상에도 같은 영상의 결과를 살펴 보기로 하겠다.

키워드

영상처리,   영역처리,   샤프닝,   블러링,   하이패스,   로우패스,   엠보싱,   노이즈제거