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📁 Image Filtering
Image Filtering이란, 각 위치에서 특정 지역 안의 이웃 요소들을 계산하는 기능을 말한다.
대부분의 필터링은 이런식으로 동작한다.
특정 크기의 mask를 정의하고, mask와 이미지를 대응시켜 곱한 픽셀값들을 더한것이 현재 픽셀위치 값이 된다.
이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
구체적인 과정은 아래에서 확인할 수 있다.
📁 Linear filter(선형 필터)
📁 Average Filter(평균 필터)
위와 같은 9칸 박스 필터 g가 있다고 하자. f는 원본이미지, h는 결과이미지이다.
mask의 크기가 9칸이므로 f에서도 9칸의 범위를 잡는다. 이후 mask와 f의 9칸 범위를 대응시켜, 같은 위치에 있는 픽셀값을 서로 곱한 후 더한다.
즉 0 x 1/9 + 0 x 1/9 + ... + 0 x 1/9 = 0이 될 것이다.
해당 값은 h에 들어가는데, 위치는 f의 9칸 범위에서 가운데 픽셀 위치이다.
같은 방식으로 f의 빨간색 지역을 한칸 옆으로 옮기면, 계산값은 10이 나온다.
...
이러한 방식으로 모두 계산하면 위와 같은 결과가 나온다.
이때 필터 g가 1/9로 채워진 9칸 필터인 이유는 결과이미지의 밝기를 원본과 비슷하게 유지하기 위함이다.
마스크의 픽셀값이 전반적으로 커지면 모든 픽셀값을 마스크의 값과 곱한 후 더한 값이 비교적 커지므로 밝기가 밝아질것이고, 마스크의 픽셀값이 전반적으로 작아지면 결과값이 작아지므로 밝기가 어두워질것이다.
그러므로 필터의 모든 픽셀값의 합이 1이어야 결과이미지의 전반적인 밝기가 유지된다.
이러한 필터로 필터링 계산을 하게 되면, 이는 원본이미지에서 잡은 범위 내의 픽셀값들의 평균을 구하는 것과 같다.
때문에 위와 같은 필터링은 "결과 = mask 크기만큼의 주변 픽셀들의 평균값"이기 때문에,
이 필터를 Average filter(평균 필터)라고 부른다.
평균필터를 사용하게 되면, 이미지가 smoothing되는 효과를 얻을 수 있다.
필터 크기는 사용자 임의로 설정 가능하지만, 크기가 커질수록 smoothing 효과도 커진다.
📁 Sharpening filter
📁 Gaussian filter
