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Convolution 이란 1. Mathematically : inner product (곱하고, 더하고, 곱하고, 더하고를 반복) + sliding 2. Physically : filtering linear spatial filtering은 sum of product with a specific filter로 정의할 수 있다. Box filtering (average filter) * Box filtering은 각 필셀 주변의 값을 평균내어 해당 픽셀의 새로운 값을 계산하면서, 이미지의 노이즈를 제거하고, 부드러운 효과를 줄 수 있다. 하지만 이는 경계선 부근에서 경계가 뚜렷하지 않은 흐릿한 효과를 만들 수 있다. Gaussian filter kernels -> 거리를 더 고려하게 된다 ( exp() ..
Transformation 수식 : g(x, y) = T[f(x, y)] Basic Functions 1. Image negatives - 색상 반전 2. Log transformation 수식 : s = clog(1 + r) ( log 0 은 -inf 라서 방지 용 1 ) 물리적으로 특성이 변화되지 않기 때문에, 많이 사용된다. --> 이미지의 sparcity(희소성)은 유지하면서도 어두운 부분을 확대하는 데 사용할 수 있다. ( 이미지의 밝기 값이 더 넓은 분포로 변환되기 때문에, 대비가 향상되기 때문 ) 3. Gamma transformation 수식 : s(출력) = cr^(gamma) r은 입력 이미지의 픽셀 값이고, s는 출력 이미지의 픽셀 값이다. Gamma는 변환에 사용되는 gamma값으로..
ill-posed problem 저해상도 이미지를 고해상도로 복원할 경우, 정답이 1개가 아니라, 여러 개가 존재한다는 의미 (image 국한x) illumination : 조명 reflectance : 반사율 Saturated region 실제로는 트렌지스터의 포화 영역을 말함, Image에서는 quantization의 영역을 넘어서서 하얀색으로 보이는 영역 dpi : Dot Per Inch 1인치 (약 2.54 cm)의 폭 안에 점(dot)이 몇 개 늘어서 있는지 수치로 표현 interpolation : 선형 보간법 양 끝점의 값이 주어졌을 때, 그 사이에 위치한 값을 추정하기 위해 직선 거리에 따라 선형적으로 계산하는 방법 Nyquist therory 신호는, 그 신호에 포함된 가장 높은 진동수의 ..
1. Image란? Matrix 2D discrete signal A set of random variables 2. Digital 이란? Sampling 사진을 찍은 공간 또한, 해상도만큼 Sampling 된 것이다. Quantization Sampling & Quantize된 신호 : Digital Image 3. f(x, y) = I(x, y) * R(x, y) -> lR^3 ( where 0 < I(x, y) < ∞ and 0 < R(x, y) < 1 ) I : illumination : Amount of source illumination on the scene being R : reflectance : Amount of illumination reflected by objects 4. Imag..