필터링 ? 영상의 특정 부분을 선택적으로 추출하기 위한 과정
필터링-> 영상의 잡음을 제거하고 간심있는 시각 특징을 추출하고 영상 재 샘플링에 사용한다.
영상은 2차원 공간이므로 수직주파수 ( 수직방향의 변화) 와 수평 주파수 ( 수평 방향의 변화) 고 구성된다
주파수 영역 분석 관점에서 볼대 필터는 영상의다른 주파수 대역을 차단 (감소) 할 동안 특정 주파수 대역을
증폭 하는 작업이다.
따라서 저주파 필터는 : 영상의 고주파 컴포넌트를 제거하는 필터
고주파 필터는 : 저주파 컴포넌트를 제거한다.
저주파 필터는 영상을 감축할때도사용
저주파 필터를 이용하여 영상을 감축하기전 고주파 컴포넌트를 제거 해야한다.
Sobel Filter
Sobel Filter 는 윤곽선을 검출하는 필터이다.
윤곽선 검출은 미분연산자에 의한 밝기 값의 변화를 이용하여 찾아내는 것인데, 편미분 연산을 이용하여 미분 값을 구하기도 한다. 하지만 프로그래밍을 하는데 있어서 직접적인 계산보다는 마스크를 이용하여 빠른 계산을 하는 것이 더욱 효과적이라 할 수 있겠다. 마스크의 특징은 마스크 내의 모든 픽셀의 합은 0이라는 것이다.
Sobel Filter는 비선형 연산자로서 사용하는 Mask Window 영역에서
양 끝단에 속한 화소들 사이의 합의 차이를 구한 후,
이를 수평과 수직 방향에 대하여 평균 크기를 구함으로써
경계 부위를 강조하는 역할을 한다.
Sobel Filter는 보통 3x3 크기의 창으로 정의되며,
잡음에 강하고 굵게 나타나는 특성을 가지고 있다.
또 수평, 수직 에지보다는 대각선 방향 에지에 민감하다.
Mask
-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1
kirsch filter 도 역시 윤곽선 검출 필터인데, sobel과 다른 점이라면 sobel은 1차미분 필터이고 kirsch는 2차미분 필터이다.
2차미분 필터의 특징은 검출된 에지윤곽선들이 폐곡면을 형성(영상분할)한다는 것과 밝기값이 완만하게 변하는 부분에서는 에지가 검출이 안된다는것, 결과영상은에지부분에서부호가바뀌게(zero crossing)된다는 것이다.
Mask
(east)
5 -3 -3
5 0 -3
5 -3 -3
(north)
-3 -3 -3
-3 0 -3
5 5 5
(west)
-3 -3 5
-3 0 5
-3 -3 5
(south)
5 5 5
-3 0 -3
-3 -3 -3
출처 : http://medialab.khu.ac.kr/zboard/zboard.php?id=multimedia&page=1&sn1=on&divpage=1&sn=on&ss=off&sc=off&keyword=%B9%DA%C1%BE%C3%B6&select_arrange=headnum&desc=asc&no=76
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