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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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영상에 대해 각각 Low-pass Filter, High-pass Filter, Butterworth Low-pass Filter, Butterworth High-pass Filter, Butterworth Band-pass Filter를 수행한 후 영상을 출력하고 원래 영상과 비교 분석 하시오.
◆이론적 배경
▷주파수 영역 처리
-영상은 공간상에서의 밝기나
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영상의 이미지에 HighPass를 적용한 결과를 보여주는 그림이다. 고주파 통과 필터인 HighPass는 원래의 영상의 이미지에서 저주파의 요소들을 제거하고 보여줌으로서 HighPass Filtering은 경계면과 고주파수 성분의 향상에 사용된다. 깨끗하게 나타나
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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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영상에 겹쳤다. 이를 제거하라.
1) Matlab 소스
2) Matlab 결과
3) 스펙트럼 확대
※Notch필터로 주파수영역으로 옮겨진 이미지의 스펙트럼중 주기성 노이즈를 나타내는 부분을 Band Stop Filter 하여 없애려고 하였으나 영상처리와 매트랩을 이용한 예를
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