Smoooooothing

이미지나 신호에서 노이즈나 세부 변동성을 줄이기 위해 데이터를 부드럽게 만드는 기법

스무딩: 이미지의 세세한 변화나 노이즈를 줄이는 데 사용되는 기법. 이미지의 각 픽셀 값을 해당 픽셀 주변의 값들의 평균으로 대체함. 이미지의 선명도를 약간 감소시키지만, 랜덤 노이즈를 효과적으로 줄일 수 있다.

Smoothing

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• Random noise typically consists of sharp transitions in intensity
  • 노이즈는 일반적으로 intensity 의 급격한 변화로 구성된다.
• Reduces sharp transitions but has the undesirable side effect that they blur edges

Random Noise 와 Smoothing

Random Noise

• 일반적으로 이미지의 강도에서 발생하는 급격한 변화로 표현된다.
• Salt and pepper noise 또는 impulse noise 라고 한다.

Noise Decrease

• 스무딩은 이미지의 강도에서 급격한 변화를 줄임으로써 노이즈를 감소시킨다.
• 노이즈가 포함된 픽셀이 주변 픽셀의 값과 평균을 내며 노이즈의 영향이 약화되기 때문

스무딩의 기법

Mean Filter Kernel

• 각 픽셀의 값을 그 주변 픽셀의 평균 값으로 대체하는 가장 간단한 스무딩 기법
• 이동 평균 필터의 예시

Gaussian Filter

• 가우시안 함수를 사용하여 주변 픽셀에 가중치를 부여하며, 중심 픽셀에 더 큰 가중치를 부여한다.
• 중심 픽셀에 가까운 픽셀이 결과에 더 큰 영향을 미친다.
• 가우시안 필터는 주로 이미지에서 노이즈를 제거하거나 이미지를 부드럽게 만드는 데 사용된다.
  • h: Gaussian kernel function, u, v: 2차원 공간에서의 좌표, e: 자연 상수, $\sigma$: 가우시안 분포의 표준편차 (분산의 제곱근)

  

• 가우시안 분산; $\sigma^2$ 이면, 커널의 영향이 더 넓게 퍼져 이미지의 스무딩이 더 극대화 된다.

  

  

Median Filter Kernels

• Non-Linear Filter.
• 적용
  • 주변 픽셀의 인텐시티를 순서대로 나열한다. (어떠한 기준에 따라 픽셀을 정렬)
  • 나열된 값의 중간 값을 선택한다.
• 미디언 필터를 적용할 때, 새로운 회색조 레벨이 생성되지 않는다는 것을 의미한다.
  • No new gray level emerges

• 스파이크를 제거하는 데 효과적이다.
  • 특히, impulse noise 와 salt & peper noise (흑백 노이즈)를 효과적으로 처리한다.
  • Remove spikes: good for impulse, salt & pepper noise
• 평균 필터에 비해 outliers(이상치)에 대해 덜 민감하다.
  • 평균 필터는 outliers 에 예민하다.

Smoothing Linear Filters

급격한 전환을 줄이며 불필요한 가장자리 블러 효과를 가지고 있다. 블러 및 잡음 갑소에 사용

Order-Statistic (Nonlinear) filter

• 순서 통계 필터는 순서화를 기반으로 하는 비선형 공간 필터
• Salt and Pepper Noise (Impulse Noise) 를 완화하기 위한 Median Filter