[CV] Computer Vision(2-3): Image Processing - Multiresolution Images

👓Computer Vision 정리

Multiresolution Images(다중 해상도 이미지)

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Multiresolution Images: 다양한 크기와 해상도를 가진 이미지들의 집합

✅사용하는 이유:

• 서로 다른 크기의 입력 및 출력 이미지를 처리할 때
• 이미지 분석 과정에서 다양한 scale 정보가 필요할 때 이런 경우에는 다양한 이미지 집합인 피라미드(pyramid)가 유용한 도구!

✅이미지 피라미드 연산하는 2가지 방법:

1. Upsampling:
   • 이미지의 해상도를 2배로 증가
   • 원본 이미지보다 더 큰 이미지를 만들어 내며, 새로운 픽셀 값은 주변 픽셀을 기반으로 보간(interpolation)됨
2. Downsampling
   • 이미지의 해상도를 1/2로 감소
   • 원본 이미지보다 작은 이미지를 생성하며, 이로 인해 픽셀 수는 1/4로 줄어듦

Downsampling 과정에서 앨리어싱 문제가 발생

그걸 해걸하는 방법: 스무딩(Smoothing)

Smoothing

Smoothing: 주변 픽셀들의 가중 평균을 사용하여 새로운 픽셀 값을 계산하는 방식

1x5 필터: [1/20, 1/4, 2/5, 1/4, 1/20]의 가중치 사용
가중치의 합은 1
모든 원본 이미지의 픽셀들이 다운샘플링된 이미지의 각 픽셀에 모두 50%씩 영향을 미침

맨 왼쪽 픽셀에 대해서는 필터가 이미지 바깥으로 벗어나기 때문에 Padding을 사용한다

• Padding: 이미지 가장자리에 가상의 픽셀을 추가
  • Zero-padding: 이미지 바깥 부분을 0 값으로 채움
  • Replicate padding: 가장자리의 픽셀 값을 바깥쪽으로 복제

smoothing을 활용한 2D Downsampling

1D 필터의 외적을 통해서 2D 필터 생성 후 이미지에 적용