영상처리에 대한 기본적인 개념 및 질문과 답2

소개글

영상처리에 대한 기본적인 개념 및 질문과 답2에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. Understand the histogram equalization and summarize it.

2. Understand the spatial filters in this experiment, Laplacian filter and Sobel filter. Explain how they work as edge detectors.

3. Investigate other spatial filters in image processing.

본문내용

또한 detect할 수도 있다. 그 예로 Laplacian Filter와 Sober Filter가 있다.
1) Laplacian Filter
→ Laplacian 을 이해하기 위해서 gradient 개념 도입이 필요하다.
→gradient
밝기의 변화 량에 따른 경계선 검출방식은 영상에서 인접하는 두 화소의 밝기 차이를 이용하는 방식이다. 이것은 수학적으로는 미분 또는 기울기로 표현된다. 다음 식은 X 및 Y 방향의 미분치를 계산하는 방법을 나타내고 있다.
////
내의 화소값을 작은 값에서 큰 값으로 순서대로 나열한 후 정렬된 화소로부터 적절한 값을 선택하여 잡음을 제거 (salt-and-pepper같은 임펄스 잡음제거에 용이), 단점은 경우에 따라 필터의 적용결과가 예측 불허할 수 있다.
→평균필터(Mean Filter): 이웃화소 시스템 내의 화소값의 평균값을 선택하여 잡음을 제거 (Gaussian 잡음, 균일잡음 제거에 유리), 단점은 영상에서의 자세한 부분, 즉 경계선 혹은 물체의 코너 등을 흐리게 할 수 있다.

키워드

DSP,   영상처리,   Image processing,   히스토그램 평활화,   histogram,   공간필터,   Laplacian,   Sobel