예제: 2D 상관 관계 및 원형 비교
공간 영역에서 이미지가 있는 2D 커널의 상관 관계를 보여 줍니다.
흥미로운 커널 중 하나는 평활 효과를 제공하는 가우시안 커널입니다.
이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은
이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.
2D 상관 관계
3. 커널 범위와 함수를 정의합니다.
4. 5 x 5 커널 행렬을 계산합니다.
커널은 대칭이므로 컨볼루션과 동일한 효과가 나타납니다. 즉, 커널을 반전한 상관 관계와 같습니다.
5. 배율 계수 mcscale을 정의합니다.
6. 상호 상관을 계산한 다음, 결과를 0에서 255 사이의 8비트 그레이스케일로 조정합니다.
7. WRITEBMP 함수를 사용하여 파일에 결과를 저장합니다.
8. 원래 이미지, 그리고 커널이 있는 이미지의 상관 관계를 도표화합니다.
(greyscale_dog.bmp) | (dog_cross.bmp) |
원형 비교
1. READ_IMAGE 함수를 사용하여 새 이미지를 읽습니다.
2. WRITEBMP 함수를 사용하여 파일에 결과를 저장합니다.
(peas_carrots.bmp)
견본 당근을 템플릿으로 선택합니다.
3. 템플릿의 높이와 너비를 정의합니다.
4. 함수
val을 정의하여 템플릿을 만드는
matrix 함수에 사용합니다.
5. 템플릿과 당근 이미지를 도표화합니다.
(template.bmp) | (carrot.bmp) |
6. 상관 관계 분계점을 정의합니다.
7. 선택한 당근과 크기가 같은 균일 템플릿을 사용하거나 선택한 대표 당근 이미지 자체를 사용하여 일치하는 항목 수를 계산합니다.
대부분의 완두콩은 상관 관계가 없는 분계점 값에 의해 검정색으로 표시되지만 대부분의 당근은 표시됩니다. 균일한 농도의 사각형 템플릿과 원본 이미지가 서로 일치하므로 냉동 야채 팩의 무작위적 표본에서 당근이 거의 골라집니다.
8. 원본 이미지에서 당근이 차지하는 비율의 근사치를 계산합니다.
이 기술은 박테리아 수를 세거나 다른 이미지의 비율을 추정하는 데도 유용합니다.
