Mean Filter(평균 값 필터)와 Gaussian Filter (가우시안 필터)

평균 값 필터(Mean filter)

• 영상의 특정 좌표 값을 주변 픽셀 값들의 산술 평균으로 설정

• 픽셀들 간의 그레이스케일 값 변화가 줄어들어 날카로운 에지가 무뎌지고, 영상에 있는 잡음의 영향이 사라지는 효과

 

 

평균 값 필터링 함수

 

cv2.blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None) -> dst

 

• src: 입력 영상

• ksize: 평균값 필터 크기. (width, height) 형태의 튜플.

• dst: 결과 영상. 입력 영상과 같은 크기 & 같은 타입.

 

 

 

가우시안 필터(Gaussian filter)

 

각 필터별 영상

평균값 필터에 의한 블러링의 단점

• 필터링 대상 위치에서 가까이 있는 픽셀과 멀리 있는 픽셀이 모두 같은 가중치를 사용하여 평균을 계산

• 멀리 있는 픽셀의 영향을 많이 받을 수 있음

 

가우시안 필터 쓰는이유

중앙값만 도드라지게 보고 주변은 잘안보이게 하는 마스킹의 형태로

스무스하게 만들어줍니다.  // 가우시안 분포의 그래프도 정규분포 그래프 처럼 가운데가 볼록하죠.

 

가우스 필터는 선형 필터입니다. 일반적으로 이미지를 흐리게 하거나 노이즈를 줄이는 데 사용 됩니다. 두 가지를 사용 해서 흐리게하고 뺄 경우 가장자리 감지에 사용할 수 있습니다.  엣지 검출 이라고 하죠 . 가우스 필터 만으로는 가장자리가 흐려지게 되고 대비가 줄어듭니다.

 

중앙값 필터는 이미지의 노이즈를 줄이는 간단한 방법으로 가장 일반적으로 사용 되는 비선형 필터입니다. 그것은 상대적으로 날카로운 가장자리를 유지 하면서 노이즈를 제거 한다는 것입니다.

가우스 필터가 중앙값 필터에 비해 이점은 위의 단점을 해결 하는 것 이외에, 보다 빠를 수 있다는 것입니다.