OpenCV 이미지처리

방해요소 제거를 위한 Edge 검출기 공부

-Sobel Operator

3x3 matrix로 연산하였을 때 중심을 기준으로 각 방향의 앞뒤를 비교하여 변화량을 검출한다. 소벨 필터는 중심 픽셀의 차분 비중을 두 배로 주어 x축, y축, 대각선 방향의 경계 검출에 모두 강한 특징을 가지고 있다.

Q. 언제 x, y filter 사용?
A. 각 축별로 연산을 하고 x축필터와 y축필터의 abs값 합을 구하면 edge 인식

영상에서의 edge란?
픽셀의 밝기 값이 급격하게 변하는 부분. 그런데 현실에서는 이러한 급격한 변화부분에서 noise가 존재하기 때문에, Gaussian Blur을 활용하여 부드럽게 바꿔주는 작업을 먼저 진행한다.

기본적인 edge 검출방법은 영상을 x,y 변수의 함수로 간주했을 때, 함수의 1차 미분값이 크게 나타나는 부분을 검출한다.

Hough Transform

-x,y 평면 domain을 r, θ domain으로 변환하는 작업
-이미지는 수많은 픽셀로 구성되는데, 그 픽셀 중 서로 직선 관계를 갖는 픽셀들만 골라내는 것이 Hough 변환이다.
-Hough 선 변환과 Hough 원 변환이 있다.
-각 점(x,y)에 대하여 θ값을 1-180까지 변화시키며 원점에서 (x,y)까지의 거리를 구한다(r)
-위 과정을 통해 (r,θ)로 구성된 180개의 2차원 배열을 얻을 수 있다.
근데 Hough보단 Sobel Edge Detection 사용할거라 깊게 공부는 안함