Kernel

이미지에 특정한 행렬 연산을 함으로써, 흐려짐, 선명해짐, 엠보싱, 에지 감지 등의 특수한 효과를 줄 수 있다.
이미지를 행렬로 표현하고, 위의 커널을 참고하여 합성 행렬 간의 합성곱 연산을 하면 효과가 적용된다.

Convolution

합성곱이란 위 이미지처럼 각 요소에 해당하는 요소들을 곱 연산 후 더해준다.

평균값 필터 (Mean Filter)

단순히 주변 픽셀에 대해 동일한 가중치로 합성곱 연산을 수행하는 방법이다.
픽셀 값의 변화가 줄어들고, 날카로운 에지가 무뎌지며, 노이즈의 영향이 크게 사라지는 효과가 있다.
마스크의 크기가 크면 클 수록 부드러운 느낌이 강해지나, 연산량이 크게 증가할 수 있다.
- 3 x 3 크기의 필터 마스크는 9개 요소로, 모든 원소가 1/9로 설정된 행렬이이다.
- 5 x 5 크기의 필터 마스크는 25개 요소로, 모든 원소가 1/25로 설정된 행렬이이다.

Code

for (int j = 0; j < height; j++)
{
    for (int i = 0; i < width; i++)
    {
        Vector3 resultColor{ 0.0f, 0.0f, 0.0f };
        for (int si = 0; si < 5; si++) {
            Vector3 neighborColor = GetPixel(i + si - 2, j);
            resultColor.r += neighborColor.r;
            resultColor.g += neighborColor.g;
            resultColor.b += neighborColor.b;
        }

        pixels[i + width * j].r = resultColor.r * 0.2f;
        pixels[i + width * j].g = resultColor.g * 0.2f;
        pixels[i + width * j].b = resultColor.b * 0.2f;
    }
}
//

for (int j = 0; j < height; j++)
{
    for (int i = 0; i < width; i++)
    {
        Vector3 resultColor{ 0.0f, 0.0f, 0.0f };
        for (int si = 0; si < 5; si++) {
            Vector3 neighborColor = GetPixel(i, j + si - 2);
            resultColor.r += neighborColor.r;
            resultColor.g += neighborColor.g;
            resultColor.b += neighborColor.b;
        }

        pixels[i + width * j].r = resultColor.r * 0.2f;
        pixels[i + width * j].g = resultColor.g * 0.2f;
        pixels[i + width * j].b = resultColor.b * 0.2f;
    }
}

Result

가우시안 필터 (Gaussian Filter)

평균값 필터는 대상에 가까이 있는 픽셀과 멀리 있는 픽셀이 모두 같은 가중치를 사용하고 있다.
멀리 있는 픽셀은 멀리 있음에도 불구하고 많은 영향을 끼치게 된다.
가우시안 필터는 가중치를 통해 멀리 있는 픽셀의 영향을 낮춘다.

Code

const float weights[5] = { 0.0545f, 0.2442f, 0.4026f, 0.2442f, 0.0545f };

for (int j = 0; j < height; j++)
{
    for (int i = 0; i < width; i++)
    {
        Vector3 resultColor{ 0.0f, 0.0f, 0.0f };
        for (int si = 0; si < 5; si++) {
            Vec4 neighborColor = this->GetPixel(i + si - 2, j);
            resultColor.r += neighborColor.r * weights[si];
            resultColor.g += neighborColor.g * weights[si];
            resultColor.b += neighborColor.b * weights[si];
        }

        pixels[i + width * j].r = resultColor.r;
        pixels[i + width * j].g = resultColor.g;
        pixels[i + width * j].b = resultColor.b;
    }
}

for (int j = 0; j < height; j++)
{
    for (int i = 0; i < width; i++)
    {
        Vector3 resultColor{ 0.0f, 0.0f, 0.0f };
        for (int si = 0; si < 5; si++) {
            Vec4 neighborColor = this->GetPixel(i, j + si - 2);
            resultColor.r += neighborColor.r * weights[si];
            resultColor.g += neighborColor.g * weights[si];
            resultColor.b += neighborColor.b * weights[si];
        }

        pixels[i + width * j].r = resultColor.r;
        pixels[i + width * j].g = resultColor.g;
        pixels[i + width * j].b = resultColor.b;
    }
}

Kernel

Convolution

평균값 필터 (Mean Filter)

Code

Result

가우시안 필터 (Gaussian Filter)

Code

Result

참고 자료