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Multimedia Programming 10: Point Processing 5

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Presentation on theme: "Multimedia Programming 10: Point Processing 5"— Presentation transcript:

1 Multimedia Programming 10: Point Processing 5
Departments of Digital Contents Sang Il Park

2 Neighborhood Processing (Filtering)
Image Processing 1-2 Neighborhood Processing (Filtering) Alexei Efros

3 Salvador Dali, “Gala Contemplating the Mediterranean Sea, which at 30 meters becomes the portrait of Abraham Lincoln”, 1976 Render with scanalyze????

4 Filtering noise (노이즈 필터링)
이미지의 노이즈를 어떻게 하면 줄일 수 있을까? 90 100 130 110 120 90 80 ? Replace each pixel with the average of a kxk window around it 원본 이미지 손상된 이미지

5 Mean filtering (평균 필터) 즉, 빨간 테두리 안의 9개의 값들의 경향을 따르도록 중심 값을 변형해 본다.
90 즉, 빨간 테두리 안의 9개의 값들의 경향을 따르도록 중심 값을 변형해 본다.  테두리 안의 값의 평균을 구하여 이를 중심 값으로 대체 10 20 30 40 60 90 50 80 Replace each pixel with the average of a kxk window around it What happens if we use a larger filter window? 90 10

6 Mean filtering (평균 필터) 90 이를 간단하게 써보면: 10 20 30 40 60 90 50 80

7 좀더 일반적으로… 평균값을 구하는 윈도우의 크기가 (2k+1)x(2k+1)이라면:

8 Cross-correlation filtering (상호-상관 필터)
평균은 모든 점들마다 1/(2k+1)2의 값을 곱하는 것. 만약 점들마다 서로 다른 값을 곱한다면? 위와 같은 식을 상호상관 연산이라고 하며 다음과 같이 줄여 쓴다. H (각 점의 가중치)를 “filter,” “kernel,” 또는 “mask” 라고 부른다.

9 Mean kernel (평균 커널) 3x3 평균 필터의 커널은 무엇이 될까? u -1 1 v ones, divide by 9
1 v 90 ones, divide by 9

10 Mean kernel (평균 커널) 3x3 평균 필터의 커널은 무엇이 될까? 90 1 ones, divide by 9

11 Gaussian Filtering (가우시안 필터)
점이 중심에서 멀어 질수록 가중치를 줄인다면 더 좋은 성질을 얻을 수 있다. 90 1 2 4 ones, divide by 9

12  Gaussian Filtering (가우시안 필터) Gaussian Filtering
이러한 커널은 밸(bell)모양을 한 가우시안 함수와 모양이 비슷하다. 1 2 4

13 Mean vs. Gaussian filtering

14 Median filtering (중간값 필터)
윈도우 내에서 중간값을 선택하는 것을 중간값 필터라고 한다. 90 90 Better at salt’n’pepper noise Not convolution: try a region with 1’s and a 2, and then 1’s and a 3 값을 크기순으로 올림차순으로 나열 Median(중간값)

15 Comparison: salt and pepper noise
Original Image Mean Filter (평균 필터)

16 Comparison: salt and pepper noise
Original Image Mean Filter * 10

17 Comparison: salt and pepper noise
Original Image Median Filter ?


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