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= 0;
// 마스크와 연산을 위하여 원 영상을 3*3으로 분리
for(q = 0;q <=2;q++)
{
for(p = 0;p <=2;p++)
{
// X축으로 로버트 마스크와 원영상의 각 픽셀의 곱 계산
px = px + ft_x[q][p] *m_OpenImg[y+q-1][x+p-1];
}
}
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필터, 소벨(Sobel) 필터, 로버츠
(Roberts) 필터, 커쉬(Kirsch) 필터, 로빈슨(Robinson) 필터, 프리위트(Prewitt) 필터
-2차 미분을 통한 에지 검출 방법 : 라플라시안(Laplacian) 필터
▷Smoothing Filter
: 어떤 영상에 잡음(noise)이 있다고 할 때, 그 영상을 보고
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int x, y, p, q;
// x축 y축 미분연산한 값과 동일한 결과를 가져오는 마스크값
int px,
ft_x[3][3]={{-1,0,1},{-2,0,2},{-1,0,1}};
int py, ft_y[3][3]={{1,2,1},{0,0,0},{-1,-2,-1}};
for(y = 1;y <255;y++)
{
for(x =1;x < 255;x++)
{
px = 0;
for(q = 0;q <=2;q++)
{
for(p = 0;p &
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마스크의 대응되는 가중치와 곱해진 다음 더해진다.
-입력 영상의 배열을 ? ???라 하고, 출력 영상의 배열을 ? ???라 하며, 컨벌루션 마스
크를 나타내는 배열을
라 할 때, 컨벌루션 처리는 다음과 같이 이루어진다.
?
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