Spatial Filtering (High-pass-Filter) : 선명화 과정

이번 시간에는 공간 필터링에서 고주파 통과 필터중에서도 선명화 처리를 배우는 시간을 가졌다.

 

 

1. 라플라시안 선명화 처리 과정

라플라시안을 이용해서 선명화 처리를 하는 것이다. 원래 영상 이미지에 라플라시안 연산자를 돌리면 엣지에 해당되는 고주파 영역만 해당이 되지만, 이 영역에서 원래 영상을 더해주면 고주파 영역이 좀 더 선명하게 보인다.

 

이 과정을 선명화 처리 방법이라고 한다.

 

불연속점(갑자기 튀는 부분)을 강화시키는 것이다. fs(sharping) (x, y) 

 

라플라시안 마스크? 기억해보자

3x3이면, 

결국은 원래 영상에 라플라시안 마스크를 씌워서 컨볼루션을 씌운 영상을 원본 영상과 서로 결합시킨다.

가운데있는 계수가 양수면 더해주고, 마스크의 가운데 계수가 음수이면 빼준다. 수식을 보면 원본 영상에 LOG를 씌운 것에 원본 영상을 빼거나 더해주는 것을 의미한다.

 

이 또한 컨볼루션 연산이 두번 이뤄지기 때문에 이를 편하게 간편화한다.

 

Unsharping masking & High-boost filtering

 

Unsharping masking이란?

이전에 봤던 것들은 선명화 처리를 2차 미분 연산자 라플라시안으로 한 것이다. 

선명화는 원래 영상에 고주파 필터 통과 영상을 더하는 것이다.

 

고주파 필터가 없다면? 

원 영상에 저주파 통과 필터링 결과 영상을 뺀 영상을 고주파 필터 통과 영상이라고 볼 수 있다.

개념적으로 같은 것을 볼 수 있다.

 

이렇게 선명화 처리를 한 것이 Unsharping masking이라고 한다.

 

 

High-boost filtering이란?

고주파 통과 필터 영상은 영상의 세부 정보를 강조하지만 영상에서 중요한 부분에 해당하는 낮은 공간 주파수 성분이 손실된다.

그렇기 때문에 고역 증대 필터를 사용하면 저주파 영역에서 손실한 양에 해당하는 일정량의 이득을 주어 저주파 성분의 손실을 어느정도 회복할 수 있다.

 

원리 : 원본 영상의 밝기를 증가시킨 후, 저주파 영상을 빼는 방식

수식에서 A는 밝기를 의미한다.

 

하지만 High-boost filtering을 라플라시안을 활용해서 처리할 수 있다.

하지만 High-boost filtering을 라플라시안을 활용해서 처리할 수 있다.

 

이것을 어디에 사용하는가?

1. 입력 영상이 원하는 것 보다 어두울 때 사용한다.

2. 증대 계수를 다양하게 변화시킴으로써 일반적으로 영상의 평균 명암도를 전반적으로 증가시킬 수 있다.

* 증대 계수가 무엇인가??

 

 

Point, Line Detection

영역분할쪽에 해당되는 부분이다. 

점을 감지, 라인을 감지하는 마스크라고 볼 수 있다.

 

 

 

 

여기까지 공간 기반 처리를 배웠다.

1. 저역과 통과 필터

2. 고역통과 필터