영상처리 - 5 (특징 추출)

특징 추출의 목적은 특별한 정보를 추출하기 위해서

그래서 특별한 정보 그게 뭔데?

- Gray level, X-Ray, NMR, IR 등

물체로 인한 휘도(밝기값의 변화)로 특징을 감지하여 추출할 수 있음.

- 1차 미분: 영역 검출 - Sobel, NG <= 큰 값을 문턱치, 정규화

- 2차 미분: 변곡점 검출 - 라플라시안, NL <= 영 교차점

 

1차 미분 - Sobel Operator ( 가장자리 추출기 )

 

2차 미분 - Laplacian Operator

 

Laplacian Of Gaussian

등등..

 

HVS( Human Visual System, 위키피디아) 기반의 Sketch operators

1. 사람은 어둠속에서 가장자리와 계곡 같은 것에 대해 관찰자로써 민감하다.(Edge, Valley)

- 시각 정보량에 대해 밝은 곳과 어두운 곳에 대한 곡부 변화량을 가지고 평균치를 내보면 어두운 곳에서의 수치가 더크다.

-  뭔소릴까.. 하도 오래되서 기억도 안나는 부분인걸 보니 졸면서 필기한 것 같다 ㅋㅋ.. 아마 민감하다는 내용을 그래프 가지고 설명한듯.

2. Entropy Opeartor

- 엔프로피라는 말은 불확실성을 의미한다.

- 이전에 설명한 곡부변화량 관련 내용의 의미하는 수식들이 나열되어있고, 공식을 유도하는데. 하나도 이해가 안됨 

 

 

모서리(Corner)

1. Harris corner: 수평 경계와 수직경계가 큰곳을 찾는그런 기법인듯.

1) Sobel을 이용하여 수직과 수평 경계를 계산한다.

2) Blur = Average=Smooth 보통 5X5(가중치동일하게) 평균치 낸다.

3) R(m,n) 계산

4) R(m,n) >0 (양수) && R(m,n) >0.01 => 코너로 표기한다.

 

 

 

흠.. 그래서 과제중에 손가락 갯수 찾기랑 가위바위보 추출하는 프로그램 관련해서 한 것 같은데 가물가물..

 

관련 스터디자료 볼만한 곳

SIFT (링크)

Harris Corner Detection (링크)