폴크(FOLC)

이미지의 경계(Edge)와 고주파(High-frequency) 성분을 강조하는 대표적인 고전적 필터링 기법으로, 특히 미세한 밝기 변화나 텍스처의 국소적 차이를 잘 검출할 수 있어 결함 검사, 객체 검출, 특징 추출(SIFT 등)에서 폭넓게 사용된다. 1. 기본 개념- 두 개의 Gaussian Blur(저주파 필터링)된 이미지의 차이(Difference)를 계산하여 고주파 성분만을 추출하는 방식= 저주파 성분 제거 (배경 제거)= 고주파 성분(에지, 결함, 텍스처 불연속) 강조2. 정의- G(x,y,σ)G(x, y, \sigma)G(x,y,σ): 이미지에 대해 표준편차 σ\sigmaσ의 Gaussian 필터를 적용한 결과- I(x,y)I(x, y)I(x,y): 입력 이미지수식:DoG(x,y)=G(x..

급격한 밝기 변화(경계, 스크래치, 미세한 결함 등) 를 부각시키기 위한 핵심 기술로, 저주파(완만한 밝기 변화) 성분을 제거하고 고주파(급격한 변화) 성분을 강조하여, 결함, 텍스처 경계, 작은 선형 구조 등을 더 뚜렷하게 만든다. 1. Difference of Gaussians (DoG)개념- 두 개의 다른 표준편차(σ)의 Gaussian Blur 결과를 뺀 것- 라플라시안 오브 가우시안(LoG)의 근사치수식- DoG(x,y)=G(x,y,σ1)−G(x,y,σ2),whereσ2>σ1​특징- 가장 기본적이고 빠른 고주파 강조 방법- 선명한 에지 검출, 저조도 결함 추출에 활용- 파라미터: σ₁, σ₂ 조절로 민감도 변경 가능 2. Laplacian Filter (2차 미분)개념- 영상의 두 번째 공간 미..