반응형 파이썬영상처리3 영상의 공간적 필터링 기법 - 언샤프 필터링(Unsharp Filtering) 공간적 필터링 기법은 각각의 목적에 따라 적절한 커널(kernel) 혹은 필터(filter)를 정의하고 원본 영상과 컨벌루션(convolution) 연산을 수행하는 것이 일반적이다. 컨벌루션 연산은 입력 영상의 픽셀 밝기 값을 커널의 동일한 위치에 해당하는 픽셀값과 곱하고 모든 값들을 더한값으로 대체하는 방법이다. 평균 필터링(Mean Filtering) 중간값 필터링(Median Filtering) 가우시안 필터링(Gaussian Filtering) 보존 스무딩(Conservative Smoothing) 언샤프 필터링(Unsharp Filtering) 언샤프 필터링이란? 언샤프 필터링은 영상의 에지와 같은 고주파 성분을 강조(enhancing)하는 필터링 방법으로 선명하지 않은(blurred) 영상의 .. 2022. 8. 12. 영상의 화질 향상 기법-적응적 임계값 적용하기(Adaptive Thresholding) 화질 향상 기법 히스토그램(Histogram) 만들기 임계값 적용하기(Thresholding) 전역 임계값 적용하기(Global Thresholding) 적응적 임계값 적용하기(Adaptive Thresholding) 히스토그램 스트레칭(Histogram Stretching) 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 적응적 임계값 적용하기(Adaptive Thresholding) 전역 임계값 적용 방법은 모든 픽셀에 대해 동일한 임계값을 적용하는 방식으로 영상이 전경과 배경으로 확연히 구분될 경우 매우 뒤어난 성능을 발휘한다. 하지만 영상 안에 조명이 일정하지 않거나 다양한 색상을 가지는 전경 물체가 있을 경우 하나의 임계값만으로 전경과 배경을 구분하는 것은 쉽지 않다. 따라서 이러한.. 2022. 7. 27. 영상의 화질 향상 기법-히스토그램(Histogram) 만들기 영상 화징 향상을 위한 매핑 함수 M s=M(r) 화질 향상 기법 히스토그램(Histogram) 만들기 임계값 적용하기(Thresholding) 전역 임계값 적용하기(Global Thresholding) 적응적 임계값 적용하기(Adaptive Thresholding) 히스토그램 스트레칭(Histogram Stretching) 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 히스토그램 만들기 히스토그램(Histogram)이란? 영상 안에 포함된 각각 다른 밝기값을 갖는 픽셀들의 수(분포)를 보여주는 그래프를 의미합니다. 영상의 픽셀에서 각 픽셀의 밝기값을 가로 축의 도수로 표시하고 밝기값에 해당하는 픽셀의 개수를 누적해 작성합니다. 조금더 간단히 하면 for loop를 통해 간단히 할 수 있다. 2022. 7. 25. 이전 1 다음 반응형
