반응형

가우시안 잡음 2

[파이썬 OpenCV] 영상 잡음 제거(2) - 양방향 필터 - cv2.bilateralFilter

황선규 박사님의 , 패스트 캠퍼스 OpenCV 강의를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 영상 잡음 제거(2) - 양방향 필터 - cv2.bilateralFIlter 가우시안 잡음 제거에는 가우시안 필터가 효과적입니다. 이처럼 잡음이 있는 지글지글한 부분을 가우시안 필터로 완만하게 수정할 수 있습니다. 하지만 가우시안 블러를 심하게 적용하면 영상에 있는 엣지 부분에 훼손이 생깁니다. 이 단점을 극복하기 위해 양방향 필터라는 기법이 생겼습니다. 양방향 필터 - Bilateral filter 가우시안 필터를 양쪽 방향으로 두번 한다고해서 이름이 붙여졌습니다. 평균 값 필터 또는 가우시안 필터는 에지 부근에서도 픽셀 값을 평탄하게 만드는 단점이 있습니다. 양방향 필터는 기준 픽셀과 이웃 픽셀과의 거리, 그리고 ..

[파이썬 OpenCV] 영상 잡음 제거(1) - 미디언 필터 - cv2.medianBlur

황선규 박사님의 , 패스트 캠퍼스 OpenCV 강의를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 영상의 잡음 영상의 잡음(Noisr)는 영상의 픽셀 값에 추가되는 원치 않는 형태의 신호를 의미합니다. f(x,y) = s(x,y) + n(x,y) 여기서 f(x,y)는 획득된 영상, s(x,y)는 원본 신호, n(x,y)는 잡음을 의미합니다. 대부분의 경우 센서에서 잡음이 추가됩니다. 잡음의 종류 두 가지 잡음을 알아보겠습니다. (1) 가우시안 잡음(Gaussian noise) 대부분의 잡음 형태는 가우시안 형태입니다. 잡음이 가우시한 형태로 추가되는데 픽셀값에서 조금 더 어두워지거나 밝아지게 됩니다. (2) 소금$후추 잡음(Salt&Pepper) 요즘 소금 후추 잡음은 거의 없습니다. 잡음 제거(1) - 미디언 필..

반응형