양방향 필터를 사용하여 고주파 및 저주파 성분을 추출하는 방법은 무엇입니까?

고주파수 및 저주파수 성분은 이미지에서 무엇을 의미합니까? 양방향 필터를 사용하여 이미지의 고주파수 성분과 저주파수 성분을 분리하는 방법.

1 차원 신호와 유사하게, 이미지의 낮은 주파수는 공간에서 느리게 변하는 픽셀 값을 의미하고, 높은 주파수의 내용은 공간에서 빠르게 변하는 픽셀 값을 의미합니다.

예를 들어 다음 이미지에는 강력한 저주파수 구성 요소가 있습니다. 저주파수에서 단순히 사인파가 전파되는 방식을 직관적으로 볼 수 있습니다.

대조적으로, 아래 이미지는 위 주파수의 두 배인 사인파로 구성됩니다. 이것이 이미지에 어떻게 나타나는지 주목하십시오.

모든 이미지에는 여러 개의 저주파수 및 고주파수 구성 요소가 함께 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 이와 같은 이미지에는 저주파수 및 고주파수 성분이 모두 있습니다.

저주파 '트렌드'는 물론 이미지 전체에 걸쳐 고주파수 세부 정보가 어떻게 나타나는지 확인할 수 있습니다. 이미지에서 가장자리와 같은 예리한 과도 현상은 고주파수에 해당하는 반면 변경되지 않는 긴 공간은 저주파수에 해당합니다.

이제 양방향 필터 (가우스 커널과 이미지의 컨볼 루션)를 적용하는 지점은 고주파 성분 을 제거 하고 저주파 성분을 유지하는 것입니다. 이 경우 위와 같은 이미지를 가우스 (양자) 필터와 함께 볼 경우 어떻게됩니까?

이것을 커널로 사용하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

즉, 가우스 커널의 분산이 적절하게 선택 되었기 때문에 원본 이미지의 고주파수 성분을 제거했지만 저주파수 성분을 유지했습니다.