CV 응용 사례#6 Linear Filtering

* Linear Filtering

properties:

• Shift Invariant : 이미지에 필터를 적용해서 얻는 결과가 이웃한 픽셀의 값에 따라 달라지지만 이러한 이미지 값이 어디에 있는지는 상관없다는 것. (outcome depends on the pattern, not the location of the pattern) 

• Linear : 분배법칙이 적용됨.

* Convolution

kernel -> 필터, 가중치값들이 있음.

convolution -> 이미지에 필터를 적용하는 과정.

-> kernel H has been convolved with F to yield R. 이라고 표현.

 

i, j : 각 픽셀 값 가중치를 의미.

F : 기존 이미지 값(original image value)

H : weights

 

* padding

• padding은 행과 열을 추가하고 가짜 데이터를 입력하는 것. 
• 새로운 이미지의 사이즈를 기존 이미지의 사이즈와 같아지게 만든다.

- 0으로 채우는 with zeros

- mirror values 한 줄 추가는 바로 윗 줄의 데이터를 쓰고, 두 줄이면 아래서 두 번째 줄의 데이터를 쓰는 식.