[영상처리] Moving Average Filter & Gaussian Filter

이동 평균 필터 (Moving Average Filter) 란?

 

연속된 데이터에서 인접한 n개의 데이터의 평균을 구하여 순차적으로 데이터를 필터링 하는 기법

> 연속된 데이터가 급격하게 변화할 때 완화시켜주는 효과 (평활화)

 

 

카메라 상 이미지에서의 HSV 값의 노이즈 값(튀는 값)을 완화시키기 위해 이동평균필터를 사용.

> 필터 적용 전, 같은 이미지에서도 0.1초 단위로 인식했다가 못했다가를 반복.

   인식 bounding box가 생겼다 안생겼다가 반복하여 나타남

    = 카메라 노이즈의 튀는 값 있음

 

> 필터 적용 후, 전보다 나은 인식률(?)

    특정 인식 범위를 지속적(sec)으로 인식/비인식

    = 튀는 값 완화

 

수치로만 보면 더 완만해진 초록선을 확인할 수 있음

 

 

 

 

 

가우시안 필터 (Gaussian Filter) 란?

 

가우시안 분포

: 정규분포의 대표적인 꼴, 대칭을 이루는 종모양의 분포이다.

평균이 0, 표준편차가 1

 

가우시안 필터

2차원 가우시안 분포(정규분포)를 이용하여 이미지를 필터링.

이미지를 smoothing하는데에 사용. (이 역시 노이즈를 완화시키기 위해 적용)

MAF와 GF 차이

평균값 필터 블러링의 단점은 필터링 대상 위치에서 가까이 있는 픽셀과 멀리 있는 픽셀이 모두 같은 가중치를 사용하여 평균을 계산한다.

멀리 있는 픽셀의 영향을 많이 받아 필터 결과의 퀄리티가 낮아지게 됨

 

> 이러한 단점을 보완하기 위해 가우시안 필터를 사용

   더 자연스러운 smoothing 효과