안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 영상 열화 및 복원 과정 모델에서는 영상이 부가 노이즈 $\eta{x, y}$나 열화 함수 $h(x, y)$에 의해 오염되는 과정에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 그중에서 부가 노이즈 $\eta(x, y)$에는 어떤 종류들이 있는 지 알아보도록 하겠습니다. 본격적으로 진행하기 전에 백색 노이즈(White noise)라는 말 들어보셨나요? 제가 어렸을 때는 홈 쇼핑으로 백색 노이즈 생성해주는 기계를 옆에 두고 공부하면 더 집중이 잘된다는 상품 홍보 영상을 본적이 있습니다. 아니면 최근 유튜브에 많은 ASMR 영상에서도 종종 등장하는 용어입니다. 저희는 현재 디지털 영상 처리를 배우고 있기 때문에 이를 영상으로 확장시켜서 정의해보면 백색 노이즈란 노이즈를 주파..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform;FFT)을 마지막으로 주파수 공간에서의 필터링을 마무리하였습니다. 오늘부터는 지금까지 배웠던 영상 공간 및 주파수 공간 필터링 기법들을 활용해서 다양한 영상 처리 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 그 시작으로 영상 복원과 관련된 이야기를 해보려고 합니다. 오늘은 간단하게 진행해보도록 하죠. 영상을 복원하는 이유는 무엇일까요? 음...아마 다양한 이유들이 있겠지만 제 생각에는 주어진 영상이 특정 잡음에 오염된 경우 깨끗한 영상을 얻고자할 때 일 것입니다. 일단 영상이 오염, 즉 열화(Degradation)되는 과정을 수학적으로 모델링해보도록 하겠습니다. 일단, 열화가 되기 위해서는 노이즈가 하나도..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 주파수 도메인을 이용한 영상 샤프닝에 이어서 오늘은 선택적 필터링(selective filtering)에 대해서 알아보겠습니다. 선택적 필터링은 크게 3가지로 각각 대역차단(band reject), 대역통과(band pass), 노치(notch) 필터로 나뉩니다. 1. 대역차단과 대역통과 필터 일단 대역차단 필터만 이해하면 대역통과 필터도 이해할 수 있기 때문에 대역차단 필터를 중심으로 이야기해보도록 하겠습니다. 대역차단 필터는 특정한 주파수 영역을 차단하는 필터링 방법입니다. 그리고 다들 예상하셨다싶이 대역차단 필터 역시 이상적, Butterworth, 가우스 필터를 기반으로 만들어집니다. 이를 수식적으로 나타내면 아래와 같습니다. 아마 기존의 저역 및 ..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 주파수 도메인 필터를 이용한 영상 스무딩 구현에서는 MATLAB을 이용해서 주파수 도메인을 이용하여 영상 스무딩을 적용해보았습니다. 다시 한번 말씀드리지만 이러한 관계가 성립하는 가장 기본적인 원리는 컨볼루션 정리입니다!! 오늘은 지난 포스팅에 이어서 주파수 도메인 필터를 이용해서 영상 샤프닝을 구현해보도록 하겠습니다. 전체 코드는 아래의 깃허브 링크를 참조해주시길 바랍니다. skawngus1111/DIP Digital Image Processing exercise&code. Contribute to skawngus1111/DIP development by creating an account on GitHub. github.com 사실 지난 포스팅과 크게 ..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 주파수 도메인 필터를 이용한 영상 샤프닝 구현에 이어서 오늘은 영상 스무딩을 MATLAB으로 구현해보도록 하겠습니다. 전체 코드는 아래의 깃허브 링크에 있습니다. skawngus1111/DIP Digital Image Processing exercise&code. Contribute to skawngus1111/DIP development by creating an account on GitHub. github.com 주파수 도메인에서의 영상 스무딩을 다들 제대로 이해하셨다면 필터링 과정 자체는 다르지 않다는 것을 아실겁니다. 다른 점은 오직 어떤 마스크를 쓰느냐에 따라서 달라지죠. 그래서 저는 함수를 구현할 때, 저역 통과 필터링 하나의 함수에서 어떤 타..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 주파수 도메인 필터를 이용한 영상 스무딩에서는 주파수 도메인에서의 저주파 영역을 필터링함으로써 스무딩을 하였습니다. 이를 위해서 사용하는 대표적인 필터인 ILPF, BLPF, GLPF를 알아보았습니다. 이때, 물결파동 현상이 발생하는 데 이는 주파수 도메인에서의 불연속 지점이 생기는 것이 원인이였습니다. 이를 방지하기 위해서 불연속적인 ILPF가 아닌 BLPF나 GLPF를 사용하면 되었습니다. 하지만, 상대적으로 부드러운 필터들은 저주파 영역만 추출하는 것이 아니라 고주파 영역도 함께 추출되기 때문에 정량적인 분석이 어려울 수도 있습니다. 전체적인 개념을 이해하셨다면 영상 샤프닝도 쉽게 이해할 수 있습니다. 실제로 별 차이가 없다고 느끼실겁니다. 일단!! ..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 주파수 공간 필터링 기초에서는 주파수 공간 필터링의 기본적인 원리와 과정을 알아보았습니다. 오늘은 중앙 영역, 즉 저주파 영역을 통과시키는 저역통과 필터링을 알아보도록 하겠습니다. 저역통과 필터링은 마스크의 모습에 따라서 크게 3가지로 나뉘게 됩니다. 각각 이상적(ideal), Butterworth, 그리고 가우시안 필터입니다. 기본적으로 이상적 필터는 불연속적인 필터링으로 특정 주파수를 아예 0으로 만들어버립니다. 따라서 저희가 정확하게 원하는 주파수 구간만 얻을 수 있기 때문에 "이상적"이라는 말이 붙었습니다. 하지만 지난 포스팅에서도 말씀드렸다싶이 주파수 공간에서의 불연속 지점은 역푸리에 변환에서 무한히 진동하는 물결파동 현상을 발생시키기 때문에 단점..
안녕하세요. 지난 포스팅의 디지털 영상 처리 - 2D DFT 특성 2 에서는 대칭성, 푸리에 스펙트럼과 위상각 그리고 2D 컨볼루션 정리에 대해서 알아보았습니다. 사실 지금까지는 뭔가 디지털 영상 처리와 동떨어진 느낌이 있었을 겁니다. "디지털 영상 처리를 배우러 들어왔는 데 무슨 수학 수식만 이리 많지..."라는 생각이 드셨을 텐데. 오늘 포스팅에서는 지금까지 알아보았던 모든 DFT 정의와 성질을 이용해서 실질적인 주파수 공간에서의 필터링 기법을 알아보도록 하겠습니다. 기본적으로 주파수 공간에서의 필터링의 첫번째 단계는 영상에 이산 푸리에 변환 $\mathcal{F}$를 적용하여 영상 공간에서 주파수 공간으로 변환시키는 것을 시작으로 합니다. 다음에는 어떤 변환 함수를 이용해서 내부적으로 필터링을 수행..
