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영상에 잡음(noise)이 있다고 할 때, 그 영상을 보고 알 수 있는 것은 잡음의 농도와 그 주변 농도의 급격한 농도차가 있다는 점이다. 이러한 잡음의 성질을 이용하여 잡음 제거를 행하는 수법을 smoothing이라고 한다.
영상 데이터의 edge 부분도
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영상에 대해 각각을 수행한 후 영상을 출력하고 원래 영상과 비교 분석하시오.
2. 주파수 필터링
: 주파수 필터링에 대해 설명하고, 주어진 영상에 대해 각각 Low-pass Filter, High-pass Filter, Butterworth Low-pass Filter, Butterworth High-pass Filter, Butterworth Ban
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■ Matlab 소스
■ Matlab 결과 1. 매트랩 소스
2. 결과 이미지(이미지 LP필터링, 입펄스잡음영상, 미디언필터링영상, 이미지의 히스토그램, 히스토그램평활화, 평활화 이미지 출력)
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영상의 특징이 다른 영역의 경계선을 찾는 방법을 사용할 수도 있겠지만 가장 쉬운 방법은 물체의 윤곽선을 중심으로 서로 다른 물체들은 보통 밝기 값이 많이 차이가 난다는 사실을 이용하는 것이다. 즉 화소의 밝기 값의 변화가 어느 허용
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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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