Computer Vision/이론

9. 영교차 이론(가우시안 필터, LOG 필터)

jwjwvison 2022. 1. 6. 21:42

1. 가우시안과 다중 스케일 효과

 Marr와 Hiderth는 에지 검출에 새로운 물줄기를 만들었다. 이들은 1차 미분 대신 2차 미분을 사용하였는데, 미분을 적용하기 전에 가우시안으로 스무딩 하는 전처리 과정을 중요하게 생각했다.  

 가우시안을 사용하는 첫 번째 이유는 가우시안 스무딩은 잡음에 대처하는 효과가 있는데 미분은 잡음을 증폭하므로 스무딩은 매우 중요하다.  

 

 다음 그림은 명암 5를 갖는 균일한 영역에 9라는 소금, 1이라는 후추가 섞인 솔트페퍼 잡음을 보여준다. 두 번째와 세 번째 줄은 1차 미분과 2차 미분을 거치면서 잡음이 증폭되는 현상을 보여준다. 2차 미분을 살펴보면 잡음의 값뿐 아니라 폭도 넓어졌음을 알 수 있다.

  두 번째 이유는 가우시안의 매개변수 시그마를 조절해 다중 스케일 효과를 얻는 데 있다.

 

 다음 그림은 어두운 배경에 폭이 2,4,8인 물체가 놓인 아주 간단한 1차원 영상이다.

 

2. LOG 필터

 

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