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미분 연산자(Derivative Operators) 35/46 미분 연산자(Derivative Operators) 36/46
미분 연산자(Derivative Operators) 37/46 미분 연산자(Derivative Operators) LoG(Laplacian of Gaussian) • 잡음에 민감한 라플라시안의 특성으로 인해서 실제 적용에는 문제 • 라플라시안을 적용하기 이전에 먼저 가우스 완만화 필터(Gaussian smoothing filter)를 적용하여 잡음 제거 • 완만화에 사용하는 가우스 함수의 예 h( r) = −e 2 −r 2 2 σ + y 2 , where r 2 = x 2 and σ is standard deviation • LoG(Laplacian of Gaussian) 2 2 2 ⎡ −r r −σ ⎤ 2 2 σ ∇ h( r) = −⎢ ⎢⎣ σ 4 2 ⎥ e ⎥⎦ 38/46
Page 1 and 2: Digital Image Processing 3. Image E
Page 3 and 4: Spatial Filtering 1차원 filterin
Page 5 and 6: Spatial Filtering 마스크의계
Page 7 and 8: 완만화(Smoothing) 가중 평균
Page 9 and 10: 선명화(Sharpening) 고역 통
Page 11 and 12: 선명화(Sharpening) 고역 증
Page 13 and 14: 미분 연산자(Derivative Operato
Page 17: 미분 연산자(Derivative Operato
Page 23: 미디언 필터링(Median Filterin

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