미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - -...... (linear filtering). Z k = n i = Σn m Σ j = m M ij I ji 컨볼루션 영역창 I I I I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 x 컨볼루션 마스크 M M M M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 I 입력 영상 Z 4 = 8 k = I k M k 출력 영상 Z
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - - M 8 M 7 M 6 M= M 5 M 4 M 3 M M M - : mask -> edge detection. (maximum intensity/) cliping. 55 55 cliping. - : (intensity). () Zero Padding
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 3 - I I I I I I I () :.. (,) (,) (,) (,) (,) (,) (,) (,) P(,)
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 4 - f(x,y) = g(x) h(x) - - - = - (image smoothing) M = 9 /6 M = / 8 /6 / 8 / 4 / 8 /6 / 8 /6 G (x, y )= exp ( (x + y ) ) σ πσ
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 5-5, 9, 5 / 9 / 9 / 9 M = / 9 8/ 9 / 9 / 9 / 9 / 9 High-boost = a * Original - Lowpass / 9 / 9 / 9 M = / 9 w / 9 / 9 / 9 / 9 / 9
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 6 - M =
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 7 - (3) PGM (edge detection)
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 8 - 지붕모양 경계 선분모양 경계 계단모양 경계 오르막모양 경계 동질성 연산자 경계 영상일부분 3 5 6 6 새 화 소 값 = max of { -, -3, -, -6 } = 5 동 질 성 경 계 연 산
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 9 - 차 경계 연산자 영상일부분 4번의 감연산 필요 3 5 6 6 새 화소 값 = max of { -, 3-, 5-6, -6 } = 5 차 경계 연산 좌표 (x,y) 위치에서 gradient의 크기(magnitude) 와 좌표 (x,y) 위치에서 f(x,y)의 기울기 (gradient)를 구한다. G f = G x y f = f x = y f ( x +, y) f ( x, y + ) f ( x, y) f ( x, y)
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - - f = mag f) + ( = G x Gy [ ] α ( x, y) = tan G G y x. Roberts : Prewitt : Vertical & Horizontal edge. Sobel : diagonal edge.
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미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - - Canny () G(x,y) convolution smoothening. 4. S(i,j)=G(i,j)*I(i,j) () 4(, ) convolution.. Mx = S(i,j) -S(i+, j+), My = S(i,j+) - S(i+, j) M = Mx + My, angle=atan(mx,my) (edge). (3) non-maximal suppression T, T (T > T ) (tracking). T T. * = Canny * step edge = convolution
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 3 - G G x G y M M M 3 M 4 - - Cross Conv. Mask :
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 4 - I = I x + I y + = = 4 M : I x = I (i,j )+I (i, j ) I (i, j +) I y = I (i,j )+I (i, j ) I (i, j +)
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 5 - * Laplacian mask = 8 M point. Laplacian of Gaussian(LoG). LoG Mexican Hat.. ) ( 4 ), ( σ σ πσ y x e y x y LoG x + + =
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미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 7-5x5 LoG mask mask 7x7 LoG (35 x 35).. DoG ( x, y) = ( x + y σ e πσ ) ( x + y σ e πσ σ /σ )
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 8 - G + ( x, y) = Gred + Ggreen Gblue
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 9 - ( Input Im age Output Image Filter Window 3 4 8 9 6 7 5 6 Filter Window 3 4 8 8 6 Ordered pixels 4 6 7 8 9 3 6 5 7 5 6
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - - Horizontal media filter x x (,) (,) (,) copy 3 %의 random pepper & salt noise를 가진 image
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - - Median filtering을 한후의 잡음이 제거된 image median.c Median
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - - Red I= I= I= I=N- j= j= j= j=n- for all i for all j choose the min. distance and index i
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 3 - after median filtering image colmedian.c
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미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 6 -
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 7 - [3] : sobeledge.c
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미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 9 -
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 3 - For lena.raw, detect the edge contours by using Canny edge operator in the cases of (a) σ =, (b) σ =, and (c) σ =4 참고문헌
미디어정보처리 (c) -4 한남대 정보통신멀티미디어학부 MCCLab. - 3 - Summarize the main content within three pages of A4 after reading the IEEE paper of Canny, "A computational approach to edge detection," IEEE Trans. PAMI, vol. 8, no. 6, pp. 679-698, Nov. 986