8주차-OpenCV(3)

Ch7. 영역처리

• 최댓값/최솟값 필터링
• 평균값 필터링
• 미디언 필터링
• 가우시안 스무딩 필터링
• 블러링과 캐니에지를 이용한 컬러에지 검출
• 모폴로지
  침식연산 - 바깥잡음 제거
  팽창연산 - 객체잡음 제거
  열림연산 - 침식후 팽창 - 바깥잡음 제거
  닫힘연산 - 팽창후 침식 - 객체잡음 제거
• 번호판 후보 객체 검출
  수직방향으로 소벨 에지를 검출한 영상에서 가로 방향으로 긴 마스크를 이용해서 열림연산을 함으로써 가로로 긴 영역을 하나로 묶어서 자동차 영상에서 번호판 영역 검출 가능

Ch8. 기하학처리

• 맵핑: 화소들의 배치를 변경할 때, 입력 영상의 좌표가 새롭게 배치될 해당 목적 영상의 좌표를 찾아서 화소값을 옮기는 과정, 순방향/역방향 맵핑 있음
• 스케일링: 입력영상의 크기를 조절해서 목적영상 확대/축소
• 보간(인터폴레이션): 영상 스케일링 시 생기는 홀 발생 또는 오버랩의 문제를 해결하면서 화소들을 배치하는 기법
• 최근접 이웃 보간법: 목적영상 만드는 과정에서 홀이 되어 화소값을 할당받지 못한 위치에 값을 찾을 때, 그 위치에 가장 가깝게 이웃한 입력 영상의 화소값을 가져오는 방법
• 양선형 보간법: 영상 확대시 모자이크 또는 계단현상 문제를 보완하는 방법
• 평행이동: 영상의 원점을 기준으로 모든 화소를 동일하게 가로,세로 방향으로 옮기는 것
• 회전: 입력 영상의 모든 화소를 영상의 원점을 기준으로 원하는 각도만큼 모든 화소에 대하여 회전변환을 시키는 것
• 평행이동+회전 (affine 변환): 2x3 행렬로 회전+평행이동 시키는 변환행렬
• 원근 투시(투영)

Ch9. 변환영역처리

• 주파수: 1초 동안에 진동하는 횟수
• 공간주파수: 1초 동안 화소 밝기의 변화와 정도
• 푸리에 변환: 주기를 갖는 신호는 사인+코사인 함수로 나타낼 수 있음, 분리된 신호는 기저함수, 기저함수에 곱해지는 값은 주파수 계수
• 신호 - 주파수 간에 변환/역변환 가능
• 주파수 스펙트럼: 푸리에 변환 결과값이 복소수, 복소수의 실수부, 허수부를 벡터로 간주하여 벡터의 크기 구한 것
• DFT 주파수 스펙트럼 영상은 저주파영역이 영상의 모서리에 위치해서 한번에 처리하기 어려움 - 시프트 연산을 이용해서 사분면 잘 합쳐서 원으로 저주파수 고주파수 영역 제어 가능
• FFT는 기저함수 계산과정에서 삼각함수 주기성을 이용해 작은 단위로 반복적으로 분리하여 수행하고 이를 합치도록 하여 계산 효율성을 높이는 방법, 재귀 호출을 통해 신호를 쉽게 분리하고, 결과를 합하면서 버터플라이 과정을 거침
• 푸리에 변환된 주파수 영역에서 필터링의 방법으로 HPF, LPF 있음, 필터의 계수를 점진적으로 변화시켜서 영상 화질을 개선하는 버터워스 필터링, 가우시안 필터링 있음
• DCT는 DFT에서 실수부만 취하고 허수부분을 제외함으로서 cos 함수만으로 구성된 직교 변환방법, 영상 신호의 에너지 집중 특성이 뛰어나서 영상 압축에 효과적