[영상처리] MATLAB 가우시안(Gaussian) 필터 & 에지 샤프닝(sharpening)

*가우시안 확률분포 함수

-표준편차가 큰 함수는 최댓값이 작지만 넓은 범위에 적용,

- 표준편차가 작은 함수는 최댓값이 크지만 좁은 범위에 적용

 

 

1. 가우시안 확률분포 함수

a=50;s=3; #a는 필터의 크기, s는 표준편차
g=fspecial('gaussian',[a a],s); 

surf(1:a,1:a,g)

 

a=50;s=9; #a는 필터의 크기, s는 표준편차
g2=fspecial('gaussian',[a a],s); 

surf(1:a,1:a,g2)

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2. 가우시안 필터

g1=fspecial('gaussian',[5,5]); # sigma의 디폴트 값은 0.5임
g2=fspecial('gaussian',[5,5],2);
g3=fspecial('gaussian',[11,11],1);
g4=fspecial('gaussian',[11,11],5);

imshow(filter2(g1,c)/255)
imshow(filter2(g2,c)/255)
imshow(filter2(g3,c)/255)
imshow(filter2(g4,c)/255)

표준편차가 클수록 옆으로 뚱뚱하기 때문에 더 흐리게 나타남

 

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0. 에지 샤프닝(sharpening)

공간 필터링을 통해 영상의 에지를 더욱 선명하게 만들 수 있음

→ 사람의 시각으로 볼 때 만족스러운 영상이 됨

 

에지 강조(edge enhancement)

= 에지 선명(edge crispening)

= 언샤프 마스킹(unsharp masking)

 

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1. 언샤프 마스킹

: 원 영상에서 언샤프한( 영상 버전을 스케일링하여 빼는 것

f=fspecial('average'); #평균 필터는 대표적인 저역통과 필터
xf=filter2(f,x);
xu=double(x)-xf/1.5 # 1.5는 흐린 성분을 얼마나 많이 제거할 것인지, 정도를 설정하는 것
imshow(xu/70) #70은 크기 맞춰주기 위해 나눠준 것이다

<과정>

 

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2. 언샤프 마스킹 함수

fspecial 함수의 unsharp

p=imread('p.tif');
u=fspecial('unsharp',0.5);
pu=filter2(u,p);

imshow([p pu]);