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Sharpening Filter (High-Pass Filter)
Highpass = Original-Lowpass High-boost = (A)(original)-lowpass = (A-1)(original) + original – lowpass = (A-1)(original) + highpass A = 1 highboost = highpass A > 1 highboost = highpass + some portion of original 라플라시안 마스크 라플라시안 마스크 : 경계선 추출에서는 모든 가중치 합이 0이 되므로 원 이미지를 고려하지 않고 인접 픽셀과의 차이만을 생각하는 형태가 된다 1
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Sharpening Filter (High-Pass Filter) 결과영상물
-1 8 Edge 검출 High - boost -1 9 Sharpening 2
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Blurring : Low-Pass Filter
Low-Pass Filter ,Blurring : 영상의 세세한 부분을 제거한다 영상 성분 중 저주파 성분을 유지하고 고주파 성분을 제거하는 필터를 이용하여 결과 영상을 얻어 내는 것 Mean Filter, Median Filter,Gausian Filter 모두 영상을 smoothing 하게 한다. Blurring Convolution Mask 조건 3*3, 5*5,……..25*25…… (세로가로 길이가 같고 홀수) 모든 계수 합 = 1 모든 계수 값 > 0 모든 계수는 같은 값 이거나 모든 가중치는 중심점을 기준으로 감소하거나 일정 Example : 9개의 원소를 더한 후 9로 나누는 것과 같은 효과 1/9
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Median Filter & Mean Filter
6 7 3 8 2 4 2, 3, 3, 4, 6, 7, 7, 7, 8 2,3,3,4,6,7,7,7,8 Median Filter Mean Filter 9 5 특징 : 1. Median Filter 나 Mean Filter 모두 Smoothing Filter 이다. 즉, blurring 효과. 2. 두 필터링 모두 noise를 감소시킨다. 하지만 Median Filtering 이 더 impulse noise를 줄이는데 적합하다. 4
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Median Filter & Average Filter 결과 영상
Image corrupted by impulse noise(20%) Original Image result of 3*3 median filtering result of 3*3 neighborhood averaging
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