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spatial filtering 이란? -> spatial filter를 활용해서 전처리 하는 것. spatial filtering의 종류 1. Averaging filter - 주변 값의 평균으로 대체 시킨다. - random noise를 줄일 수 있다는 장점이 있다. - image가 흐릿해진다. (blurs an image) [사용 예] 형식 : blur( input image, output image, size of kernel); blur( image, result, Size(5,5) ); 2. Gaussian filter - 가중치 평균을 수행하는데, 가중치를 gaussian filter를 사용해서 한다. [사용 예] GaussianBlur( image, image, size of kernel,..

intensity transformation란? ➡️ 이미지의 밝기를 변환하는 것. intensity transformation의 종류 intensity transformation에는 크게 3가지 종류가 있다. 1. negative - 이미지의 어두운 영역을 밝은 영역으로, 이미지의 밝은 영역을 어두운 영역으로 반전 시키는 것. [공식] ➡️ L - 1 - r r : input, 영상의 intensity level이 [0, L-1] 사이인 경우 2. log transformation - 어두운 영역에 숨어 있는 detail을 더 선명하게 하는 것에 자주 사용된다. - 단순히 영상을 밝게 만드는 것이 아니다. - 밝은 부분의 detail은 줄어들고, 어두운 영역의 detail은 높일 수 있다. - 어두운 ..

Edge pixels : 밝기가 급격하게 변하는 것 ✅ 어떻게 detect edges를 하는가? [1차원] 1차 미분을 한다. 즉, 미분 했을 때 0이 아닌 특정한 부분을 찾아서 검출하는 것. [2차원] image gradient를 사용한다. grad(f) = x축 방향으로의 미분값과 y축 방향으로의 미분 값으로 이루어진다. * gradient vector와 edge direction은 90도 차이. * gradient vector는 해당 위치에서 변화량이 가장 급격한 방향. [noise가 있는 경우] noise가 있는 경우, edge detection이 힘들기 때문에 filtering을 사용해서 noise를 제거한다. ✅ Edge detection 방법 1. Sobel operators 자기 자신과 주..