Spatial Filtering

Spatial Filtering 강원대학교 지구물리학과 이훈열 참고: PG Steamer User’s Guide

Filters • General –커널 크기만 필요 • Average Filter, Mean Filter, Median Filter, Mode Filter, Edge Sharpening Filter… • Adaptive –커널 크기와 다른 변수 필요 • Lee Filter, Frost Filter, Gamma Filter… • Texture –통계값 이용 • Occurrence Measure, Co-occurrence Measure

Average Filter • 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 없앤다. • 예) 3x3 average window kernel: Result = (a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8+a9)/9

Laplacian Edge Detect Filter • 입력 영상의 가장자리를 강조한다. (방향에 상관 없음) • 예) 3x3 window kernel: Result = 1*a2+1*a4-4*a5+1*a6+1*a8

Sobel Edge Detect Filter • 입력 영상의 가장자리를 강조한다. (대각선 방향에 민감) • 3x3 window 2개의 kernel만 가능: x = -1*a1+1*a3-2*a4+2*a6-1*a7+1*a9 y = 1*a1+2*a2+1*a3-1*a7-2*a8-1*a9 Result=

Roberts Edge Detect Filter • 입력 영상의 가장자리를 강조한다. (잡음에 민감) • 3x3 window 2개의 kernel만 가능: x = -1*a3+1*a5 y = -1*a1+1*a5 Result=

Prewitt Edge Detect Filter • 입력 영상의 가장자리를 강조한다. (대각선 보다는 수평, 수직 방향에 민감) • 3x3 window 2개의 kernel만 가능: x = -1*a1-1*a3+*a4-1*a6+1*a7-1*a9 y = -1*a1-1*a2-1*a3+1*a7+1*a8+1*a9 Result=

Edge Sharpening Filter • 고주파 성분만을 강조하여 추출 • 영상에 Average Filter를 적용한 후, 원본 영상을 뺀다.

Median Filter • 영상을 부드럽게 하면서도 가장자리값을 보존. Filter window 내의 중간값을 계산. • 예) 3x3 window : 계산값은 (3,4,5,5,6,7,8,9,12)의 중간값인 6

Mode Filter • Filter Window내의 최고 빈도값을 계산 • 예) 3x3 window: 계산값은 (2,3,4,4,4,5,6,9,9)의 최고빈도값인 4

Adaptive Filters • 고주파의 특징을 보존하면서도 고주파 노이즈를 제거. • Speckle이 많은 SAR 데이터에 적용 • Lee Additive Filter, Lee Multiplicative Filter, Lee Additive and Multiplicative Filter, Enhanced Lee Filter, Frost Filter, Enhanced Frost Filter, Gamma Filter, Kuan Filter, Gaussian Smoothing Filter, Salt and Pepper Removal Filter

Texture Filters • Occurrence : Average, Standard Deviation, Entropy, Min-Max • Co-occurrence : Average, Standard Deviation, Angular Second Moment, Contrast, Correlation

User Defined Filters • Arbitrary Filter Kernel

Frequency Filtering • Forward Fast Fourier Transformation (FFT) • 영상을 Frequency Domain 으로 전환 • Frequency Filter 적용 • Inverse FFT

Spatial Filtering