09. Area Unit Processing(2)

 

9. 1. Frequency

 

- Frequency: 영상에서 주파수란 거리에 따라 Gray 값이 변화하는 양.

 

- High Frequency: 일정 거리 내에서 Gray 값의 변화가 큰 특징.

 

  ex) Edge, Noise.

 

- Low Frequency: 일정 거리 내에서 Gray 값이 거의 변하지 않는 특징.

 

  ex) Background.

 

- Low-Pass Filter: 저주파 성분은 통과시키고, 고주파 성분은 줄이거나 제거.

 

  ex) Average Filter.

 

- High-Pass Filter: 고주파 성분은 통과시키고, 저주파 성분은 줄이거나 제거.

 

  Filter의 총합은 0이며, 저주파 성분을 0으로 가깝게 만들어 출력시 어두운 영상이 나옵니다.

 

  ex) Laplacian Filter, log(Laplacian of Gaussian) Filter.

 

 

- 0 ~ 255범위 밖의 값은 어떻게 처리할까?

 

  1) Clipping

 

     많은 Pixel이 0 ~ 255범위를 벗어나게 되면 좋은결과를 얻을 수 없습니다.

 

 

  2) Scaling Transformation

 

     g_L 은 Minimum Gray Value, g_H 는 Maximum Gray Value 입니다.

 

 

- filter를 적용하고 나면 정상범위에 있던 값들이 0 ~ 255를 많이 벗어나게 됩니다.

 

  그러므로 filter작업 후 Scaling이 필요합니다.

 

  mat2gray : Matrix의 값을 0.0 ~ 1.0으로 Auto Scaling(Double).

 

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9. 2. Gaussian Filter

 

- Gaussian Probability Distribution을 기반으로 만들어졌으며, Low-Pass Filter로 사용됩니다.

 

 

  1) Gaussian Filter의 Fourier Transform은 또 다른 Gaussian입니다.

 

  2) Rotation에 대하여 Symmetry입니다.

 

  3) 선형 분리가 가능합니다. x-axis로 처리 후 y-axis로 처리 할 수 있습니다.

 

 

- fspecial(‘gaussian’, [50 50], s);

 

  s는 Standard Deviation이며 Default는 0.5 입니다.

 

  s가 크면 클수록 Blurring이 커집니다.

 

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9. 3. Edge Sharpening

 

- Unsharp Masking: Original Image를 Low-Pass Filter를 이용해서 Blurring을 하고, 1보다 작은 값으로 Scaling을 수행한 뒤,

 

  이 결과를 Original Image에서 뺍니다.

 

  f = fspecial(‘average’);

 

  xf = filter2(f, x);

 

  xu = double(x) – xf/1.5;

 

  imshow(xu / 70);

 

 

- fspecial은 Unsharp Masking을 지원합니다.

 

  fspecial(‘unsharp’, parmeter[default = 0.2]);

 

 

 

- High Boost Filtering = A(original) – (low pass).

 

  A는 Amplification Factor이고, 1이면 일반 High-Pass Filter와 동일합니다.

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