카테고리 338 [Convolution] 여러가지 Convolution 여러가지 Convolution 다양한 filter를 사용해서 여러 결과물을 만들어낼 수 있다. Vertical Edge Horizontal Edge Sharpening 2022. 4. 21. [Convolution] Denoising Denosing 노이즈를 줄이는 작업이다. Multi-frame Solution 노출 등이 다른 같은 사진 여러 장이 있을 때는 그 사진들에서 각 픽셀들의 평균값을 이용하면 된다. Single Image Solution 사진 한장만 있을 때는 convolution을 이용해서 쉽게 구현이 가능하다. 각 픽셀들을 근처 픽셀들의 평균을 취한 것으로 대체하면 된다. Single Image Solution using Convolution Symmetric box filter를 사용한 convolution을 한다. Symmetric box filter 일 때는 상하좌우로 반전시킨 것이 원본과 동일하므로 convolution의 결과와 cross-correlation의 결과가 동일하다. Filter 사용하는 filte.. 2022. 4. 21. [Convolution] Convolution & Cross-Correlation 수학적 정의 Convolution Convolution의 수학적인 정의는 다음과 같다. $G = H * F$ $G[i, j] = \Sigma ^{\infty} _{u=- \infty}\Sigma ^{\infty} _{v=- \infty} H[i-u, j-v] F[u, v]$ Cross-correlation Cross-correlation의 수학적인 정의는 다음과 같다. $T = H \bigotimes K$ $T[i, j] = \Sigma ^{\infty} _{u=- \infty}\Sigma ^{\infty} _{v=- \infty} H[i+u, j+v] K[u, v]$ $K = flip(flop(F))$ $k_i = f_{N-i+1}$ 즉, cross-correlation은 인접요소들의 weighted .. 2022. 4. 21. Convolution Convolution CNN의 C와 동일한 의미이다. Convolution : PSF(Point Spread Function) Convolution은 PSF(Point Spread Function)이다. PSF는 image filtering의 linear function으로, 말 그대로 점을 퍼뜨리는 기능을 수행한다. Notation Source iamge : $H$ Target image : $G$ PSF(filter, kernel, impulse response) : $F$ Convolution operator : $*$ 연산 적용하고자 하는 soruce image의 각 point를 중심으로 filter를 적용하여 target image로 변화시킨다. Filter의 적용 결과의 위치가 겹친다면 해당 .. 2022. 4. 21. Image Filtering Image Filtering Filter를 적용함으로써 source image를 target image로 변형시킨다. 주변의 값(local neighborhood의 값)을 이용해서 output value를 계산한다. 이를 이용하여 convolution을 수행할 수 있다. Output과 input image의 크기는 일반적으로 같게 설정한다. 종류 크게 linear filter와 non-linear filter로 나뉜다. Linear Image Filtering Neighboring pixel value와의 weighted sum/difference를 수행한다. 이를 통해 이미지의 smooth, denoise, texture, edge 등을 조절할 수 있다. 2022. 4. 21. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 68 다음
