[Vision System]. Filter (Mean filter, Median filter)

※ Filtering

image는 sequential information 즉, 상호 연관성이 있다.

 

[sliding window 기법]

- 큰 2차원 모집단에 대해 작은 크기의 표본집단을 뽑는다.

이때, window가 움직이면서 표본을 계속 뽑아 연산을 해 새로운 값을 도출하는 기법.
(sliding되는 것을 window(kernel) = filter라고도 부른다.)

- 또한, 상하좌우와 channel검사도 해야해서 3중for문으로 구현해야한다.
- 이때, filter로 인해 발생한 표본집단을 patch라고 한다.
- mean filter = patch와 kernel의 합성곱이 patch의 평균값이 되는 것

  이를 이용해 blurring이 가능하다. (average blurring)

if sharp한 image의 경우:
	(차이가 큰 value) mean filter의 사용은 sharpness를 없앤다.
	이때, 평균이 아닌 중앙값을 이용한 median filter를 사용하면?
      -> sharpness의 특성을 위보다 더 살릴 수 있다.
      
	단, 나머지 픽셀의 정보를 소실한다.
      -> 여러번 반복하면 소실이 반복, 남는 픽셀의 개수가 줄어든다.
	  -> 즉, 반복이 많아질수록 정보의 손실이 커진다.

 

 

 

 

 [실습] 

 Mean filter 

 

 

 Median Filter