앞쪽에서 필터링하는 과정을 보았다면 이번에는 어떤 필터들이 있는지 살펴 보도록 하겠습니다.
먼저 Low pass 필터부터 보겠습니다. 이유는 Low pass 필터를 알면 high pass는 자동으로 알 수 있습니다.
1. Ideal Lowpass Filters (ILPF)
보면 일정한 우리가 정한 주파수 전까지는 1이고 나머지는 다 0으로 만드는 필터입니다.
이 모양의 필터를 IDFT를 해주면 sinc function 처럼 되는데 문제는 저렇게 쭉 잔상이 이어집니다.
그렇기 때무노에 ILPF를 거치면 ringing artifact가 발생합니다.
2. Gaussian Lowpass Filters(GLPF)
3. Butterworth Lowpass Filters(BLPF)
이 필터가 가장 좋은 효과를 냅니다.
보시면 이것도 D(u,v)가 D0일 때 넣어보면 0.5가 나옵니다.
또한 n이 커질수로 ideal filter와 비슷한 모양으로 갑니다.
4. Bandpass Filters (BPF)
두 주파수 사이를 걸러내는 필터입니다.
간단하게 고주파 필터를 cutoff freq. 를 다르게 하여 빼주면 됩니다.
Highpass Filters는 어떨까요?
일단 저주파 필터와 고주파 필터의 cutoff frequency(D0 ) 가 같다고 할 때 두 개를 더하면 1이 됩니다.
그렇기 때문에 1에서 저주파 필터를 빼주게 되면 고주파 필터가 나오게 됩니다.
highpass filter를 통과하면 고주파 영역인 경계 부분을 가져올 수 있습니다.
이것을 이용하여 highpass fiter를 통과 시켜 경계부분의 마스크를 얻어낸 후 gmask(x,y) = HPF{f(x,y)} 마스크를 원본영상에 더해주면 g(x,y) = f(x,y) + kgmask(x,y) 경계부분이 강조된 Sharpening된 영상을 얻을 수 있습니다.
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