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[영상처리 - 영상의 연산] 본문
사칙연산
덧셈
두영상의 각 화소값을 모두 더함
h(x, y) = f(x, y) + g(x, y)
출력 영상 = 입력영상1 + 입력영상2 - 영상의 크기가 비슷한 이미지끼리 연산하는 것이 좋다.
평균
n개의 영상의 평균 값을 구하여 적용함
h(x, y) = ((fx, y) + g(x, y)) / n
이러한 평균을 이용하면 잡음을 약간은 제거 할 수 있다.
h(x, y) = (f(x, y) + f(x, y) + ....+ f(x, y)) / n / n개
다양한 잡음 섞인 영상의 평균값을 이용하기 때문이다.
[코드]
for (int i = 0; i < img1.rows; i++) {
for (int j = 0; j < img1.cols; j++) {
result.at(i, j) = saturate_cast(img1.at(i, j) + img2.at(i, j));
}
}
#영상의 산술 연산은 단순히 영상을 읽어와 새로운 Mat객체에 사칙연산을 적용하면 된다.
논리연산
AND 연산
and 비트연산을 이용하여 수행
화소 값의 각 비트 별 연산을 수행한다. 전체적으로 영상이 어두워진다.
and 연산의 원리를 이용하면 왜 전체적으로 영상이 어두워지는지 알 수 있다.
OR 연산
or 비트 연산을 이용하여 수행
마찬가지로 화소 값의 각 비트 별 연산 수행을 실행한다. 전체적으로 영상이 밝아진다.
XOR 연산
xor 비트 연산을 이용하여 수행
화소 값의 각 비트 별 연산 수행. 비슷한 부분은 밝아지고 다른 부분은 어두워 진다.
[코드]
for (int i = 0; i < img1.rows; i++) {
for (int j = 0; j < img1.cols; j++) {
result.at(i, j) = saturate_cast(img1.at(i, j) || img2.at(i, j));
}
}
# 코드적으로도 어려운 부분이 전혀 없다.
영상의 논리연산을 사용하는 이유
영상에 논리 연산을 이용하는 경우는 마스크를 이용하여 영상을 합성할 경우에 사용한다.
논리 연산 과정을 거쳐 충분히 도출해 낼 수 있다.
비트 평면 분할
영상의 각 비트에 해당하는 값을 이용하여 만든 이진 연상
최상위 비트 (MSB, Most Significant bit) : 영상의 윤곽 정보를 잘 표현
최하위 비트 (LSB, Least Significant bit) : 잡음에 가깝다.
따라서 이러한 최하위 비트에 여분의 정보를 삽입하여 이미지에 저장한다.
여분의 정보에는 워터마크등이 사용될 수 있다.
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