디지털 영상 처리 레포트

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디지털 영상 처리 레포트에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

at the previous question with Gaussian filters with the following
parameters: Size Standard deviation
[3,3] 0.5 1 2
[7,7] 1 3 6
[11,11] 1 4 8
[21,21] 1 5 10
1 2 3
g1=fspecial(\'gaussian\',[3,3],0.5);
g2=fspecial(\'gaussian\',[3,3],1);
g3=fspecial(\'gaussian\',[3,3],2);
1 2 3
g1=fspecial(\'gaussian\',[7,7],1);
g2=fspecial(\'gaussian\',[7,7],3);
g3=fspecial(\'gaussian\',[7,7],6);
1 2 3
g1=fspecial(\'gaussian\',[11,11],1);
g2=fspecial(\'gaussian\',[11,11],4);
g3=fspecial(\'gaussian\',[11,11],8);
1 2 3
g1=fspecial(\'gaussian\',[21,21],1);
g2=fspecial(\'gaussian\',[21,21],5);
g3=fspecial(\'gaussian\',[21,21],10);
At what values do the whiskers disappear?
g3=fspecial(\'gaussian\',[21,21],10); 수염이 가장 안보인다.
8. Can you see any observable difference in the results of average filtering and sing a Gaussian filter?
가우시안 필터는 필터의 크기만 정할 수 있는 average filter와 비교해 크기를 비롯해 표준편차의 값을 정해줄 수 있기 때문에, 더 세밀하게 필터의 값을 취할 수 있다. 그러므로 자신이 원하는 영상을 얻기가 더 쉽다.
9. Read through the help page of the fspecial function, and apply some of the otherfilters to the cameraman image and to the mandrill image.
>> h = fspecial(\'average\', 15);>> h = fspecial(\'disk\', 15);
>> m2= filter2(h,m,\'same\');>> m2= filter2(h,m,\'same\');
>> h = fspecial(\'gaussian\', 15, 2);>> h = fspecial(\'laplacian\', 0.5);
>> m2= filter2(h,m,\'same\');>> m2= filter2(h,m,\'same\');
>> h = fspecial(\'log\', 15, 2);>> h = fspecial(\'motion\', 15, 2);
>> m2= filter2(h,m,\'same\');>> m2= filter2(h,m,\'same\');
>> h = fspecial(\'prewitt\');>> h = fspecial(\'sobel\');
>> m2= filter2(h,c,\'same\');>> m2= filter2(h,c,\'same\');
>> h = fspecial(\'unsharp\', 0.5);
>> m2= filter2(h,c,\'same\');
10. Apply different Laplacian filters to the mandrill and cameraman images. Which produces the best edge image?
>> h = fspecial(\'laplacian\', 0.0);>> h = fspecial(\'laplacian\', 0.5);
>> x= filter2(h,m);>> x= filter2(h,m);
>> imshow(x,[])>> imshow(x,[])
>> h = fspecial(\'laplacian\', 1.0);
>> x= filter2(h,m);
>> imshow(x,[])
>> h = fspecial(\'laplacian\', 0.0);>> h = fspecial(\'laplacian\', 0.5);
>> x= filter2(h,v);>> x= filter2(h,v);
>> imshow(x,[])>> imshow(x,[])
>> h = fspecial(\'laplacian\', 1.0);
>> v= filter2(h,m);
>> imshow(x,[])
- 라플라시안 필터의 값은 0.0 ~ 1.0 까지인데 필터를 적용 시켜본 결과 1.0에서 가장 edge가 가장 강해지는 것을 알 수 있다.

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디지털 영상처리 레포트,   필터에 대한 결과,   디지털 영상처리