spatial filetering(공간 필터링) - preprocessing(전처리)
![post-thumbnail](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/07e4652a-9793-427c-98fa-a47c4e343d6f/image.png)
정의
![](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/e61b4a20-17f6-4f02-9531-dcf40e66f7a2/image.png)
- 특정한 OXO의 필터를 처음부터 끝 픽셀까지 적용 --> 어떤 필터를 적용하느냐에 따라 다양한 결과 생성
- 기존의 것을 이용해 아예 새로운 mat을 만드는 것이므로 바뀐 값의 영향을 받지x
- spatial filters = spatial masks, kernels
average filter
![](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/2d1d0f20-9f15-4380-9754-8e97ea927935/image.png)
- 주변 밝기의(intensity) 평균 값으로 대체
- 장점
- noise 줄여줌
- 단점
- 이미지 흐릿해짐
gaussian filter
![](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/64d338ea-fb7d-4bf3-abbd-c529a9c1b75a/image.png)
- 계수를 가우스 함수를 통해 결정
- 마스크 사이즈
- 작은 잡음 blur --> mask 작게
- 큰 잡음 blur --> mask 크게
- 비용이 많이 듬
sharpening
![](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/468c70c9-2708-42d3-813b-600d5550641f/image.png)
- 밝기 차이 나는 부분 강조
- 방식
- 2차 미분 이용
![](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/5f0c3549-0f84-45fd-9e1d-c0a7c2c95941/image.png)
- 가장자리를 찾는 방법
- 2차 미분에서는 일정한 변화량이 일어나는 부분을 덜 강조할 수 있음
- 알고리즘,,?
- input 이미지의 2차 미분값을 얻음
- 이미지에 2차 미분값을 add
- unsharp masking
![](https://velog.velcdn.com/images/amazon8/post/c710a3db-4653-495d-a3e7-588c7e120d6c/image.png)
- 원본영상에서 blurred 처리한 영상 뺌
- 그 영상을 원래 영상에 가중치를 곱하여 더함
- 픽셀값 마스크의 중앙값으로 대체
- 3X3 --> 5th largest
- 5X5 --> 13th largest
- 특징
- average filter보다 오래 걸림
- sort가 단순히 더하고 나누는 작업보다 오래 걸림
- 흐려짐 없이 노이즈 제거 가능, 하지만 비쌈