「OpenCV에 의한 화상 처리 입문」 요약 요약.

필터링

화상 처리에 있어서, 입력 화상의 「화소값」뿐만 아니라, 「그 주위(직사각형)의 화소값」도 이용하여 출력을 구하는 처리를 공간 필터 처리라고 부른다.

예를 들어, 다음과 같은 필터를 만들고 입력 이미지의 모든 픽셀에 필터를 적용합니다.

표의 수치는 가중치의 값이며, 입력 화상의 1 개 1 개의 화소에 대해, (그 화소 × -8) + (오른쪽의 화소 × 1) + (아래의 화소 × 1) .. 로 계산하여 출력 이미지를 생성합니다.

주위의 화소도 고려해 변환하기 때문에, 화상의 노이즈(주위가 흰색인데 1화소만 검게 되어 있는 것 같은 점)를 흐리게 하거나, 화상의 화소가 급격하게 변하는 부분만을 꺼내 윤곽을 검출 하는 데 사용할 수 있다.
모든 예는 흑백 이미지이며, 컬러 이미지의 경우 채널별로 필터링됩니다.

필터링 유형

공간 필터 처리에는, 직사각형(1 화소 주위를 포함한 9 화소)의 가중치에 적화 연산을 이용하는 「선형 필터 처리」와 적화 연산 이외를 이용하는 「비선형 필터 처리」가 있다.

선형 필터링 공식

g(i,j):출력 화상, f(i,j):입력 화상, h(m,n):m열 n행째의 가중 계수
원본 이미지 : htps //w w.ゔぃs こーち ch. 코 m / 네 ws 파페 r / 코 엠 / 싶은 l19 /

위에서 언급했듯이 입력 이미지의 하나의 픽셀에 대해 (그 픽셀 × 필터의 중간 계수) + (오른쪽 픽셀 × 필터의 오른쪽 인접 계수) + (아래 픽셀 × 필터 아래의 계수) ..와 같이 계산하여 출력 이미지를 생성합니다.

또한, 필터 계산의 종류와는 별도로, 목적에 따라 필터 처리가 분류된다. 대표적인 것에는 「평활화 필터 처리」와 「엣지 검출 필터 처리」가 있다.

평활화 필터링

평활화 필터 처리는, 화상을 매끄럽게 하는 처리로, 화상을 흐리게 하거나, 노이즈 제거 등에 사용된다.

<선형 필터링>
평균화 오퍼레이터: 주변의 화소값의 평균을 계산하여 주목 화소의 화소값으로 한다. 운영자의 크기에 따라 흐리게.
가중 평균 연산자: 주목 화소에 가까울수록 가중치를 부여한다. 주목 화소의 정도를 유지할 수 있다.
바이라터럴 오퍼레이터: 주목 화소와의 가까이 + 주목 화소와의 화소의 차이에 따라 가중치. 휘도가 가까운 범위에서만 적용되기 때문에, 가장자리 (윤곽) 부분은 그대로 남겨 둘 수 있습니다.

<비선형 필터링>
중앙값 필터 처리: 주목 화소 주변의 화소값을 소트하고, 중앙값을 화소값으로 한다. 노이즈 제거에 효과적.

해보았다.

입력 이미지


평균화 오퍼레이터(사이즈(3,3) = 구형의 사이즈를 3×3으로 한다)


가중 평균 연산자


바이라터럴 오퍼레이터


중앙값 필터링

노이즈 이미지를 사용하지 않기 때문에 너무 고맙습니다.

에지 검출 필터링

화상 중에서 급격하게 바뀐 부분을 꺼내는 처리.

미분 연산자 : 픽셀 값에 대해 미분 연산을 수행하여 픽셀의 기울기를 구하고 큰 기울기를 가진 부분을 추출하여 이미지의 경계를 돋보이게합니다.
Sobel 연산자: 미분 연산자 + 평활화
2차 미분 연산자: 2차 미분을 사용하여 경계를 더욱 두드러지게 한다.

Sobel 연산자


2차 미분 운영자

이쪽은 여러가지 도움이 될 것 같은 예감.

선명한 필터링

입력 화상으로부터 2차 미분 화상을 당기면, 윤곽이 사라지고, 급격하게 화소값이 변화하는 화상이 완성된다.
화소값의 변화를 강조함으로써 선명한 화상을 얻는 처리를 선명화라고 한다.

선명한 운영자