폴크(FOLC)

이미지(또는 볼륨)에서 선형/관 구조(line-/tube-like structure)를 강조하는 필터로, 핵심은 각 픽셀에서 Hessian 행렬(2차 미분)의 고유값을 보고 한 축으로는 휘도 변화가 강하고(굵직함) 직교 축으로는 변화가 약한(가늘게 길게) 패턴을 높은 점수를 준다. 목적: 이미지에서 길쭉한 선형 패턴 검출적용 분야: 혈관 영상 분석, 스크래치/크랙 검출, 섬유 패턴 분석 등핵심 아이디어:- 픽셀 주변의 Hessian 행렬(2차 미분) 분석- 고유값 패턴으로 선형성 판단- 다양한 **스케일(σ)**에서 선 구조 탐색 장점- 선형 구조에 특화, 노이즈 강인- 다양한 굵기 대응 가능 (멀티스케일)한계- 교차/분기부 반응 약함- 극성 혼합 시 두 번 계산 필요- σ 범위와 파라미터에 따라 성능 ..

영상에서 에지(edge)나 코너(corner) 같은 **특징(feature)**을 밝기(intensity) 값에 의존하지 않고 검출하는 방법입니다.이는 인간 시각 시스템(HVS, Human Visual System)이 위상(phase) 정보를 통해 형태와 구조를 인식픽셀의 절대 밝기 변화가 아니라 위상이 일치하는 정도를 측정합니다. 즉, 조명 변화나 콘트라스트 변화에 강건하며, 동일한 구조를 다양한 밝기 조건에서도 안정적으로 검출 2. 기본 원리이미지를 주파수 영역(특히 다중 스케일 및 다중 방향)으로 변환했을 때, 각 주파수 성분은 **진폭(amplitude)**과 위상(phase) 정보에지나 코너 부근에서는 여러 주파수 성분의 위상이 같은 위치에서 최대값 3. 장점1. 조명 변화 불변성 — 밝기나 ..

Phase-Based Edge Detection이미지의 edge는 일반적으로 위상(phase)의 급격한 변화에서 발생합니다. 특히 Fourier나 Hilbert Transform을 통해 구한 위상 정보를 분석하면 에지 위치를 subpixel 정밀도로 파악할 수 있습니다.Fourier Transform 기반 방식- 이미지를 주파수 영역으로 변환 (FFT)- 특정 방향의 주파수 성분을 필터링- 위상 정보 추출- 위상 변화가 급격한 부분을 에지로 판단Hilbert Transform 기반 방식 - Hilbert Transform은 1D 시그널에서 즉각적인 위상(instantaneous phase) 추정에 사용됩니다. - 이미지를 방향성 필터와 함께 처리하여 각 방향의 위상 응답을 얻고 에지를 검출합니다. Hil..