06장. 화소 영역 처리 - 2

03. 블러링

가우시안 스무딩 필터링 처리

-> 잡음 제거 가능

가우시안 그래프

가우시안 회귀 마스크

04. 샤프닝

샤프닝 회귀 마스크

• 고주파 통과 필터를 통과한 결과 영상은 저주파 통과 필터를 활용하여 얻을 수도 있음.
• 언샤프 마스킹(Unsharp Masking) = (원 영상) – (저주파 통과 필터링 결과 영상)
• 고주파 통과 필터는 세부 정보를 강조하지만 영상에서 중요한 부분에 해당하는 낮은 공간 주파수 성분이 손실됨.
• 고주파 지원(High-Boost) 필터는 저주파 영역에서 손실한 양에 해당하는 일정량의 이득을 주어 저주파 성분의 손실을 어느 정도 보상받을 수 있음.
• 원본 영상의 밝기를 증가시킨 뒤 저주파 영상을 뺄셈하는 방법을 이용하여 처리 High-Boost = α(원 영상) – (저주파 통과 필터링 결과 영상)

공간정보 인코딩

위치정보(순서)가 중요한 데이터?

주변의 특징 정보를 추가해 데이터의 특징 차원을 늘림

2차원 영상 데이터 인코딩 : 9차원 -> 81차원

dimension 과하게 늘어나면 overfitting 문제 발생

효율적인 인코딩

''평균''을 이용하면 주변 정보를 반영한 인코딩 가능

위아래의 차?

2D 컨볼루션 필터

회선 마스크=convolution mask

• 를 이용하면 특징 검출 가능
  특정 조건에 맞으면 반응, else 무반응

padding 값 찾기

openCV는 zero padding이 아님

openCV는 Reflection 101 type (3x3에서 중앙을 기준으로 대칭)