Computer Vision12 10. Sampling Theorem (Image Scaling, Image Subsampling) 학습 내용 1. Sampling Theorem 2. Image Scaling(by Subsampling) 3. 1. Sampling Theorem 2. Image Scaling(by Subsampling) 즉, Gaussian filter 쳐서 high frequency 죽여주면 Wmax가 낮아져서 w가 0.5여도 aliasing 발생 안할거다. 결론 원본 이미지에 Gaussian Filter를 sigma 를 크게하여 적용시켜 high frequency를 없앤 상황에서 image sampling 해서 이미지 크기 줄이면 aliasing 발생 안한다. 출처 2021. 1. 10. 9. Image Filtering(2) (Histogram Equalization, Histogram Matching) 학습 내용 1. Histogram Equalization 2. Histogram Matching 3. 1. Histogram Equalization 2. Histogram Matching (Histogram Equalization의 일반화 버젼) Histogram Equalization은 픽셀값들을 일정한 값으로 따라가게끔 만드는 것이라면, Histogram Matching은 이보다 더 일반적으로, '특정한 histogram 분포'를 따라가게끔 만드는 것이다. 출처 참고1. 참고2. 2로 나누는 연산, 2로 곱하는 연산 -> 이런것은 (>>, 2021. 1. 10. 8. Image Filtering(1) (Convolution, Mean, Gaussian, median) 학습 내용 1. Image FIltering 종류 2. Convolution 3. Mean Filter(Box filtering) 4. Gaussian Filtering(smoothing) 5. Median FIltering 1. Image FIltering 종류 Box filtering Gaussian smoothing median filtering histogram equilization 등 1. Gaussian Noise 에는 Gaussian FIlter가 가장 좋다. 2. Median filter는 경계를 뚜렷하게 남기지만, low-texture(밝기 차이 거의 안나지만, 이미지에서 디테일한 부분들) 부분들이 흐려져서, 그림이 뭉개진다. 2. Convolution 참고 : 주파수 영역에서 conv.. 2021. 1. 4. 7. Morphology (Opening & Closing) 학습 내용 1. Dilation 2. Erosion 3. Opening 4. Closing 1. Dilation 2. Erosion 3. Opening erosion -> dilation 바깥의 작은 outlier들을 없앤다. 4. Closing dilation -> erosion 내부를 채운다. 출처 2021. 1. 3. 6. Image Thresholding (Otsu)& Labeling 학습 내용 1. Image Thresholding이란? 2. (Optimal thresholding 中) Otsu's Thresholding 3. Labeling 1. Image Thresholding이란? 1) histogram 2) Image Thresholding 잘 되는 이미지 1. 배경과 물체가 분리 잘되는 이미지 (배경과 물체가 픽셀값이 서로 비슷하지 않음) 2. 물체들끼리는 비슷한 픽셀값을 가지고 있어야함. 3) 알고리즘 T를 잘 정하는게 중요하다. T를 잡는 cirterion function(=cost function) 만드는것이 Optimal Thresholding이다. 그중, 하나가 Otsu's thresholding 2. Otsu's Thresholding 0) 배경지식 방식 1) W.. 2020. 12. 28. 4. Fundamental Image Processing - Color Transform, Sepia Tone Transform, Luminance Contrast Transform 학습 내용 1. Color Transform 2. Sepia Tone Transform 3. Luminance Contrast Transform 1. Color Transform - RGB -> HSV - RGB -> YCbCr 2. Sepia Tone Transform 3. Luminance Contrast Transform 2020. 12. 26. 이전 1 2 다음
