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void CTestDoc::Laplacian1()
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int x,y,p,q;
int sum, filter[3][3] = {{0, 1, 0},{1,-4,1},{0,1,0}};
for(y = 1;y <255;y++){
for(x =1;x < 255;x++){
sum = 0;
for(q = 0;q <=2;q++){
for(p = 0;p <=2;p++){
sum += filter[q][p] * m_OpenImg[y+q-1][x+p-1];
}
}
}
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int x,y,p,q,div;
// 가우시안 필터
int sum, Gaussian[3][3]={{1,2,1},{2,4,2},{1,2,1}};
int filter1[7][7] = {{0,0,-1,-1,-1,0,0}, {0,-2,-3,-3,-3,-2,0}, {-1,-3,5,5,5,-3,-1},
{-1,-3,5,16,5,-3,-1}, {-1,-3,5,5,5,-3,-1}, {0,-2,-3,-3,-3,-2,0}, {0,0,-1,-1,-1,0,0}};
div = 0;
// 총합
for(q=0; q<=2; q+
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밝기 향상, 밝기 감소, 소벨엣지, 프리윗엣지, 로버트엣지, 흑백영상 변환, 이진화, 영상 반전, 영상 상하반전, 라플라시안 필터, 가우시안 필터, 히스토그램 평활화, 샤프닝, 미디언 필터링, 맥스 필터링, 민 필터링, 모폴로지 침식, 모폴로지
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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
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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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