Spatial Filtering

Spatial Filter 개념

• 위에 그림 처럼 nxn의 Spatial filter를 만든 후 적용하려는 이미지에 하나씩 돌아다니면서 계산한 후 pixel 값을 변경해주는 것이다.

Spatial Filter 종류

Average Filter

• 주변 이웃 pixel들과의 값을 구한 후 평균 값으로 필터해주는 것이다.
• 장점: 이미지 안에 noise들을 줄여준다.
• 단점: 이미지 전체가 매우 흐릿해진다.
  

• 참고로 이미지를 보면 3x3 마스크가 1/9로 나누어져서 평균값이 되게 만들어진 것을 볼 수 있다.

Gaussian Filter

• Average filter와 비슷하게 nxn mask를 만든 후 하나씩 다 곱해서 주어진 값으로 나누는 것인데 외각으로 갈수록 값을 줄여준다.
• 장점: average filter에 비하여 blur정도가 적다.
  

• 참고로 gaussian filter는 nxn mask가 크면 클수록 흐릿함이 늘어난다.

Sharpening

• 흐릿한 이미지를 선명하게 해주는데 사용된다.
• 알고리즘은
  1) 입력된 이미지의 2차 미분값을 구한다.
  2) 2차 미분값을 mask로 사용하여 이미지의 값을 변경시킨다.
  

Median Filter

• 필터를 적용시켜서 그 필터 안에서 median을 구해서 값을 집어넣는다.
• 3x3 > 5번째 큰거, 5x5 > 13번째 큰거
• 흐릿한 이미지를 뚜렷하게 만들 때 매우 유용하다.