[영상처리] 경계선처리,엠보싱,이미지 강화/샤프닝,마스크연산등 과제9page

소개글

[영상처리] 경계선처리,엠보싱,이미지 강화/샤프닝,마스크연산등 과제9page에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.경계선처리

2.마스크 설계

3.엠보싱

4.윤곽선 검출

5.저역 필터

6.고역 필터

7.가우시안 필터

8.이미지강화/샤프닝

본문내용

1)경계선처리에서는 zero padding을 사용해서 예제에 있는 커널 값을 바탕으로 통과 시켜보았습니다. 예제에서 각 커널에 항들은 0.04이므로 각 커널에 4를 넣어주었습니다.
각 커널에 4의 값이 들어가면 정규화 FOR문에 norm의 값은 1/100이 되고 마스크연산에서 *1/100연산을 해줘서 원이미지에 각각에 대응되는 마스크의 값은 0.04이므로 일치 합니다.
원본이미지에서 f= {
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 }
필터에 통과시킨 Result Image.
2)마스크 설계 예(cording)
w = w2=
000111
0101 -81
000111
3)embossing
[1]w1 = {-1,0,0;0,0,0;0,0,1} 필터 사용
음수 부분 미처리
<원 이미지>
ni = ni+128; 음수부분 처리하기 위한 방법
함수 생성

마스크연산함수에 경계선 처리 ~ 랩핑기법함수 사이에 실행시켜준다
<음수부분 처리한 결과 이미지>
[2]w1 = {1,1,1;1,-8,1;1,1,1} 필터 사용
<원 이미지>
음수부분 처리(정수형의 범위를 넘어서면 절삭)
<결과 이미지>
4)윤곽선 검출
w1=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]와 w2=[1,0,-1;2,0,-2;-1,0,-1]
<원본 이미지>


<코딩된 마스크>
각각의 다른 윤곽선마스크를 통해서 마스크의 패턴에 의해서 산출되어지는 결과 이미지가
다르게 나오는 것을 확인 할 수 있다.
5)저역필터 (LPF, Low-Pass Filter)
예제에 나와 있는 마스크는 f= {
0.11110.11110.1111
0.11110.11110.1111
0.11110.11110.1111 }
Masking()함수에서 마스크 처리에 사용할 커널을 3×3 배열로 선언하고 값을 설정
각 커널에 1의 값이 들어가면 정규화 FOR문에 norm의 값은 1/9.999이 되고 마스크연산에서 *1/9.999연산을 해줘서 원이미지에 각각에 대응되는 마스크의 값은 0.11이므로 일치 합니다.
<원본 이미지>
<원본 이미지 Fre>
6)고역필터 (HPF, High-Pass Filter)
예제에 나와 있는 마스크는 f= {
-0.1111-0.1111-0.1111
-0.1111 1.0000-0.1111
-0.1111-0.1111-0.1111 }
Masking()함수에서 마스크 처리에 사용할 커널을 3×3 배열로 선언하고 값을 설정
각 커널에 -1의 값이 들어가고 가운데 9가 들어가면 예제에 마스크와 일치하게 된다.
<원본 이미지>
<원본 이미지 Fre>
7)가우시안 필터
예제에 있는 gf3과 gh1의 필터 값 커널에 입력
<가우시안 필터의 분포 값은 이런 형태를 띄고 있다>
<원본 이미지>

<원본 이미지>

8)이미지 강화/샤프닝 Enhancement/Sharpening
예제 있는 마스크 h1=[0,-1,0; -1,5,-1; 0,-1,0] , h2=[-1,-1,-1; -1,9,-1; -1,-1,-1] 이용
<블러링 된 이미지>


h1과 h2마스크의 결과 값들이 각각 미세하게 틀린 것을 확인 할 수 있다.
이전의 이미지보다 확연히 향상된 결과를 알 수 있다.

키워드

영상처리,   zeropadding,   마스크,   커널,   엠보싱,   윤곽선 검출,   저역 필터,   고역 필터