엣지 보존 스무딩
전형적인 가우시안 스무딩은 실제 영상의 픽셀값이 공간 상에서 천천히 변화하고, 이로 인하여 이웃 픽셀과 연관성을 많이 갖고 있지만
잡음은 갑작스럽게 값이 튄다는 점에서 착안되었다.(즉, 잡음은 공간적으로 연관성이 적다.)
이러한 이유로 가우시안 스무딩은 신호는 보존하면서 잡음만 제거한다.
그러나 이 방법은 엣지 근처에서는 문제가 발생한다.
주변 값들과 상관성이 적은 엣지 부근에서도 가우시안 스무딩은 영상을 평탄하게 만듦으로써 엣지를 없애버린다.
양방향 필터는 약간의 연산 시간을 더 소모하지만 엣지를 보존하면서 영상의 스무딩을 수행한다.
가우시안 스무딩과 유사하게 양방향 필터 또한 각 픽셀과 주변 요소들로부터 가중 평균을 구한다.
이 때 가중치는 두 개의 성분을 갖는데, 하나는 가우시안 스무딩에서 사용되는 가중치와 동일하다.
나머지 가중치 성분도 가우시안 가중치와 유사하지만 중심으로부터의 거리에 의해 결정되는 값이 아니라 중심 픽셀값과의 밝기 차이에 의해 결정되는 가중치를 사용한다.
즉, 양방향 필터는 유사한 픽셀에 대하여 더 큰 가중치를 부여하는 가우시안 스무딩이라고 간주할 수 있다.
이 필터는 영상을 마치 수채화 그림처럼 바꿔주는 효과가 있다.
양방향 필터는 영상 분할을 위한 전처리 과정으로 사용되기도 한다.
양방향 필터는 두 개의 매개변수를 사용한다.
param1은 색 공간에서 사용되는 가우시안 커널의 크기를 나타낸다.
param1 값이 클수록 더 넓은 분포의 밝기값(또는 색상값)이 평탄화된다.
(또한 그 결과로 더욱 극심한 불연속점이 생긴다.)
param2는 공간 영역에서 사용되는 가우시안 커널의 너비를 나타낸다.
이는 가우시안 필터에서 시그마값과 유사하다.
응용분야
노이즈 제거
정리가 잘 되어 있어서, 많이 배우고 갑니다.
답글삭제감사합니다.