Kamchol's Base Camp

화소 단위 처리



모은 영상 처리 연산은 화소의 그레이 값들을 변경한다. 영상처리 연산들은 변경에 필요한 정보에 따라 3가지로 분류 할 수 있다.

1.변환

2.영역단위 처리

-주어진 화소의 그레이 값 변경 위해 주어진 화소의 이웃 화소를 사용하여 해당 화소의 그레이값을 결정한다.

3.화소 단위 처리

-주어진 화소의 그레이 값은 근방 이웃화소를 사용하지 않고 변경한다.

영역단위 처리

마스크를 주어진 영상 위로 이동하면서 처리 하는 방식.

마스크의 일반 적인 형태는 양변의 길이가 모두 홀수 인 직사각형 형태이다.

필터 ?

마스크와 함수를 결합한 것

선형 필터 : 마스크 내에 있는 모든 원소와 마스크에 대응하는 이웃 영역에 있는 몬든 화소들의 값들을 각각 곱하고 모두 더하면 된다.

1.마스크를 현재 화소 위에 위치 시킨다.

2.필터의 값과 이웃 화소들의 값을 대응하는 원소끼리 서로 곱한다.

3.곱의 항들을 모두 더한다.

회선 : 곱하고 더하기 전에 필터를 180도 회전한 뒤 선형필터와 동일하게 처리 한다.

실제의 경우 대부분의 필터 마스크는 회전에 관해 대칭이므로 공간 필터링과 공간 회선은 같은 출력을 얻는다.

평균 필터 : 마스크 내의 평균을 구하는 것 .

영상이 흐리게 나온다 ->detail을 다 없애 블러 처리 한다.

low pass filter의 총합은 1 high-pass filter의 총합은 0

영상의 엣지 처리

필터 처리시 문제점이 있다. 마스크의 일부분이 영상의 바깥 부분에 있을 경우, 영상의 엣지 부분에서 어떻게 처리 해야 될까?

이런경우 필터 함수에서 사용할 영상의 화소 값이 없는 것이다. 이를 해결하기 위해 몇가지 접근법이 있다.

1.엣지의 무시

마스크가 영상에 완전히 포개지는 화소들에 대해서만 마스크를 적용한다.

이것의 의미 : 엣지를 제외한 모든 화소에 대해서만 마스크를 적용하기 때문에 출력 영상은 원영상보다 작아진다.

단점 : 마스크의 크기가 클경우 상당한 양의 정보를 잃을 수 있다.

2.영으로 채운다(제로 패딩)

영상의 외부에 필요한 값들을 모두 0으로 가정한다. 원 영상과 동일한 크기의 영상을 얻을 수 있다.

단점 : 영상의 주위 부분에 원하지 않은 노이즈가 발생한다.

3.미러링

영상의 외부에 있는 영역에서 필요한 모든 값들은 해당 엣지에 대해서 미러링 하여 얻는다.

영상의 모든 화소에 대해 처리 하기 때문에 같은 크기의 영상을 얻을 수 있으며 제로 패딩과 달리 원하지 않는 결과를 얻지 않을 수도 있다.

분리 가능 필터

필터를 여러번에 나눠서 연속적으로 적용하여 똑같은 결과 값이 도출 가능하다

예를 들어 3x3 필터의 경우 3x1 , 1x3필터를 적용시켜 구현할 수 있다.

이것으로 인하여 시간이 더욱더 줄어 들 수 있다.

주파수 :저역통과 및 고역통과 필터

주파수 : 거리에 따라 그레이 값이 변화는 양을 측정한 것이다.

고주파 : 짧은 거리 내에서 그레이 값의 변화가 매우 큰 특징을 갖는 것 (엣지와 잡음)

저주파 : 영상에서 그레이 값이 거의 변화 하지 않는 부분의 특징을 갖는 부분.(배경, 피부의 질감등)

저역 통과 필터 : 저주파 성분들을 통과 시키고 고주파 성분들을 줄이거나 제거 하는 필터 (평균 필터)

0~255 범위 밖의 값 처리

선형 필터를 사용할 경우 결과 값이 0~255의 범위를 벗어 날 수있다. 그러므로 밖에 값을 처리할 필요가 있다.

1.음수를 양수로 만들기

이 방법은 음수 문제를 해결 할 수 있지만 255보다 큰 값은 해결 할 수 없다.

따라서 특수한 경우에만 사용 한다 (음수가 몇개이고 이 값들이 0에 가까운 경우에만 사용한다)

2.값의 제한

벗어나는 값에 대해서 범위를 지정해 문턱 처리 한다.

예를들어 0보다 작은 값은 0 ,0~255의 값은 본연의 값 ,255보다 큰 값은 255로 지정.

하지만 범위를 벗어나는 결과값들이 많을 경우 필터링 한 결과값들이 파괴 될 수 있다.

3.스케일링 변환

결과 값의 가장 작은값 gl 가장 큰 값 gh을 가정하면 y=255(x-gl)/gh-gl로 표현하여 필터링으로 생성된 모든 그레이 값 x에 대해서 선형변환을

적용하여 디스플레이 할 수 있다.

엣지 샤프닝

공간 필터링을 사용하여 영상의 엣지를 더욱 날카롭고 선명하게 만드는 것.

엣지 강조, 엣지 선명, 언샤프 마스킹 등으로 호칭되며 언샤프 마스킹은 인쇄 산업에서 많이 쓰인다.

언샤프 마스킹

원 영상에서 원 영상의 언샤프 영상 버전을 스케일링 하여 빼는것.

원 영상에서 그영상의 블러링된 영상을 스케일링 하여 빼면 똑같은 효과를 얻을 수 있다.

비선형 필터

마스크 내의 그레이 값에 비선형 함수를 적용하면 얻을 수 있다.

최대값 필터 : 마스크 내의 가장 큰 값을 출력

최소값 필터 : 마스크 내의 가장 작은 값을 출력

rank-order필터 : 마스크 내의 값을 정렬 하고 특정 값을 출력, 중간값 필터 이고 정렬된 배열에서 중간값을 취하는 것.

일반적으로 해당 명령에 의해 정의 되는 몇가지 제외 하고는 비선형 필터를 사용하지 않는다 ->느리끼 때문에

ROI(Region of interest)처리

가끔 영상 전체를 필터링 하지 않고 영상 내에 있는 일부분에만 적용하기를 원하는 경우. 예를 들어 비선형 필터의 계산시간이 많이 소모되어 영상 전체에 적용 할 수 없는 경우

이 경우에는 내가 관심있는 영역을 지정하여 처리 하기 위해 사용 한다.

ROI 필터링

ROI에 대해 가장 단순한 연산들 중 하나는 공간 필터링이다.

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