# Filter

입력 이미지 또는 지정된 관심 영역(ROI)에 이미지 향상 기법을 적용한 픽셀로 구성되는 출력 이미지를 생성합니다.

## Filter 개요

다목적 함수인 Filter는 저대비 이미지를 개선하고 이미지의 형상을 드러내게 하기 위해 사용합니다. 이 함수는 주로 원하는 형상을 강조하고 원하지 않는 형상을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이 함수를 효과적으로 사용하면 검사 응용 프로그램의 신뢰성과 반복성이 높아집니다.

Filter 함수는 국지적 및 전체적인 이미지 향상 기법을 모두 제공합니다. 이미지 향상 기법을 정의하려면 필터 유형을 선택하면 됩니다.

### Filter 함수 사용하기

Filter 함수를 설정하려면 이미지를 향상시키는 데 사용할 필터 유형을 선택하여 이미지 향상 기법을 정의합니다.

1. 시작하려면 먼저 이미지를 로드하십시오. Filter 함수를 스프레드시트에 삽입하고 영역을 조정하여 향상하고자 이미지 영역을 표시하십시오. 영역을 구성할 때는 향상하고자 하는 이미지의 영역만 포함하십시오. 향상이 필요하지 않은 영역도 포함하면 이미지 개선 기법의 적용 방식과 함수의 실행 시간에 모두 영향을 있습니다.
2. 다음으로 적절한 필터 유형을 선택하십시오. 선택한 필터 유형에 따라 추가 매개 변수를 사용하여 기법의 적용 방법을 자세히 정의할 수 있는 경우도 있습니다. 사용 가능한 매개 변수를 조정하면 원하는 이미지 개선 효과를 얻을 수 있습니다.

참고 :

- 이미지에서 향상이 필요한 부분이 이동하는 경우 Fixture를 사용하여 해당 영역이 해당 부분과 함께 이동하게 하여야 합니다.
- 함수를 구성한 후에는 추가 이미지를 로드하고 필요에 따라 매개 변수를 조정하여 이미지 확장 기법이 전체 이미지 범위에 올바르게 적용되는지 확인하십시오.

## Filter 입력

매개 변수 | 설명
이미지 | 이 매개 변수는 이미지 데이터 구조를 포함하는 스프레드시트 셀의 셀 참조를 사용해야 합니다. 기본적으로 이 매개 변수는 함수에 의해 반환되는 Image 데이터 구조를 포함하는 셀인 A0을 참조합니다. 이 매개 변수는 비전 도구 이미지 함수에서 반환하는 결과 등의 다른 Image 데이터 구조를 참조할 수도 있습니다.
Fixture | Fixture 입력 또는 비전 도구 함수의 결과 이미지 좌표계를 기준으로 관심 영역(ROI)을 정의합니다. ROI를 Fixture 기준으로 설정하면 Fixture가 회전하거나 변환된 경우에도 ROI가 Fixture 기준으로 회전하거나 변환됩니다. 기본 설정은 이미지의 왼쪽 상단 모서리인 (0, 0, 0)입니다.
X | 이미지 좌표계에서의 X 오프셋.
Y | 이미지 좌표계에서의 Y 오프셋.
세타 | 이미지 좌표계 내에서 이미지 X축으로부터의 회전(+/-360도 시계 방향).
영역 | 관심 영역(ROI)이라고도 하며, 이미지 중 분석 대상이 되는 영역을 지정합니다. 영역 매개 변수를 두 번 클릭하면 변환하고 회전할 수 있는 대화형 그래픽 모드를 만듭니다. 이 매개 변수를 선택하고 속성 시트의 작업 편집 도구 모음에서 영역 최대화 버튼을 누르면 영역이 자동으로 확대되어 전체 이미지가 포함됩니다.
X | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 x 오프셋.
Y | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 y 오프셋.
폭 | 영역의 x 축 방향 크기.
높이 | 영역의 y 축을 방향 크기.
각도 | Fixture 좌표에서의 방향.
참고 : Fixture 및 영역 매개 변수는 이미지의 경계 내에서 정의되어야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 #ERR을 반환됩니다.
외부 영역 | 셀 참조를 컨트롤 함수 데이터 구조를 포함하는 스프레드시트 셀로 지정합니다. 이 매개 변수를 사용하면 함수는 영역 및 Fixture를 무시하고 참조된 영역에서 지정된 이미지 영역을 검사합니다. 참고 : 이 매개 변수가 외부 영역에 대한 참조로 설정된 경우 함수의 내부 영역을 사용하려면 셀 참조 대신 0 값을 입력하여 수동으로 이 매개 변수를 0으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 외부 영역을 계속 참조합니다.
필터 유형 | 수행할 이미지 향상 기법의 유형을 지정합니다. 결과는 회색조 출력 이미지에 표시됩니다.
0 = 이진화(기본값) | 각 입력 픽셀을 임계값과 수준과 비교하여 출력 픽셀이 검은색인지 흰색인지 결정하는 흑백("이진") 임계값 작업을 지정합니다. 임계값 매개 변수 값보다 큰 픽셀 값은 흰색이 되고 임계값보다 작은 픽셀 값은 검은색이 됩니다. 참고 : 컬러 입력 영상을 사용하는 경우, 출력 영상은 회색조 영상이 됩니다.
1 = 하단 모자 | 커널 영역의 크기보다 작은 어두운 형상을 제외한 모든 것을 필터링하여 걸러내는 "하단 모자" 필터링 작업을 지정합니다. 결과는 배경에서 이러한 어두운 형상들이 밝은 픽셀로 표시되는 출력 이미지입니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
2 = 클립 | 출력 이미지에 있는 형상들이 균질적이 되도록 회색조 스펙트럼의 양끝 극단 값을 제거하는 "클리핑" 작업을 지정합니다. 이 조작은 각 입력 픽셀의 회색조 값을 최소값 및 최대값 매개 변수와 비교합니다. 입력 픽셀 값이 최소값보다 작거나 최대값보다 큰 경우 출력 픽셀에는 각각 최소값 또는 최대값이 할당됩니다("클리핑"). 입력 픽셀값이 최소값과 최대값 사이에 있으면 출력 픽셀에는 입력 픽셀의 값이 할당됩니다.
3 = 닫기 | 커널 영역 크기보다 작은 검은 형상을 걸러내기 위해 확장 및 침식을 수행하는 "닫기" 작업을 지정합니다. 이미지를 닫으면 이미지의 어두운 영역이 줄어들거나 완전히 제거됩니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
4 = 확장 | 이미지의 어두운 형상을 억제하면서 밝은 형상을 향상하는 "확장" 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지는 밝은 픽셀 영역이 커집니다. 어두운 반점을 제거하는 데 유용합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
5 = 가장자리 확대 | 입력 이미지의 확장과 침식 간 차이를 표시하는 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지에서는 가장자리들이 밝은 픽셀로 표현됩니다. 전체 그라데이션과 비슷하기는 하지만 이 작업은 복잡도가 높으며(시간도 많이 걸림) 대각선 방향의 가장자리도 표현합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
6 = 동등화 | 입력 이미지의 히스토그램을 추출한 후 빈도가 높은 회색조 값을 분산시켜 더욱 균등한 분포를 만들어내는 히스토그램 동등화 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지에서는 대비가 증가합니다. 이러한 유형의 필터는 이미지마다 조명이 조금씩 변할 수 있는 환경 또는 검사 대상 개체의 일부 특성이 조금씩 변동되는 환경에서 유용합니다.
7 = 침식 | 이미지의 밝은 형상을 줄이는 "침식" 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지에서는 검은 픽셀의 영역이 커집니다. 밝은 반점, 노이즈 가 많은 픽셀 및/또는 결함을 제거하는 데 유용합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
8 = 어두운 구멍 메우기 | 밝은 픽셀들로 둘러싸인 어두운 픽셀들을 밝은 픽셀로 변환하는 "픽셀 메우기" 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지에서는 어두운 구멍이 채워집니다.
9 = 밝은 구멍 메우기 | 밝은 픽셀들로 둘러싸인 어두운 픽셀들을 밝은 픽셀로 변환하는 "픽셀 메우기" 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지에서는 밝은 구멍이 채워집니다.
10 = 전체 그라데이션 | 출력 이미지에서 수직 및 수평 방향의 가장자리가 모두 밝은 픽셀로 표시되는 "수직 및 수평 경사" 작업을 지정합니다. 가장자리 확대와 유사하지만, 이 작업은 단순하며(속도도 빠름) 대각선 방향의 가장자리는 표시되지 않습니다.
11 = 수평 그라데이션 | 출력 이미지에서 수평 방향 가장자리가 밝은 픽셀로 표시되는 수평 그라데이션 작업을 지정합니다.
12 = 수직 그라데이션 | 출력 이미지에서 수직 방향 가장자리가 밝은 픽셀로 표시되는 수직 그라데이션 작업을 지정합니다.
13 = 회색조 거리 | 각 출력 픽셀의 회색조 값을 입력 픽셀의 회색조 값과 임계값의 차이로 지정합니다. 예를 들어 입력 픽셀 값이 100이고 임계치가 25이면 출력 픽셀 값이 75인 영상을 출력합니다. 임계값은 임계값 매개 변수로 지정합니다.
14 = 하이패스 | 일관성이 높은 회색조 그라데이션이 있는 영역에 비해 가장자리가 확장된 출력 이미지를 만들어 내는 "하이패스" 작업을 지정합니다. 이러한 유형의 필터는 미세한 형상을 강조하는 데 유용합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
15 = 반전 | 입력 이미지의 음화가 출력 이미지가 되도록 256단계 회색조 값에 따라 픽셀 값을 반전합니다. 예를 들어 값이 10인 입력 픽셀을 반전한 출력 픽셀 값은 245가 됩니다.
17 = 국지적 중앙값 | 커널 영역의 픽셀 값에 대한 중앙 픽셀 값을 계산한 다음, 이 결과를 출력 영상의 픽셀 값으로 사용하는 작업을 지정합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
18 = 국지적 중앙값 정규화 | 영상에서 배경을 뺄 방법을 지정합니다. 이 작업에서는 입력 영상에서 입력 영상의 로컬 중앙값을 빼고, 결과를 오른쪽으로 하나만큼 이동하고, 128을 더하여 출력 픽셀 값을 얻습니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
19 = 로우패스 | 출력 이미지에서 가장자리가 평활하되거나 흐려지는 "로우패스" 작업을 지정합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
20 = 최대(상단 모자/하단 모자) | 상단 모자 및 하단 모자의 작업의 최대값을 사용하도록 하는 작업을 지정합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
21 = 열기 | 커널 영역 크기보다 작은 밝은 형상을 걸러내기 위해 침식 및 확장을 수행하는 "열기" 작업을 지정합니다. 결과의 출력 이미지에서는 전체 밝기가 약간 감소하고, 밝은 픽셀을 소수 제거하고 남은 밝은 형상을 개선합니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
22 = 광학 밀도 | 로그 척도에 기반하여 픽셀 값의 반전을 지정하며 출력 픽셀값은 다음 방정식의 결과가 됩니다. 출력 픽셀 값 = 100 * log(255) - 100 * log(입력 픽셀 값) 결과의 출력 이미지에서는 입력 이미지에 있는 개체와 형상의 밀도를 보여주며 이는 이러한 개체와 형상을 통과하는 빛의 양을 측정함으로써 이루어집니다. 밀도가 높은 개체와 형상은 출력 이미지에서 더 밝은 픽셀로 표시됩니다.
23 = 선명화 | 가장자리를 향상시키는 데 사용할 수 있는 "선명화" 작업을 지정합니다. 이 작업에서는 인접한 픽셀 간의 대비를 평가하고, 대비가 높으면 대비를 증가시킵니다. 인접 픽셀 간 대비차가 크면 이는 대개 가장자리가 됩니다. 하지만 경계를 찾는 데 이 작업을 사용해서는 안 됩니다. 이 작업으로 얻을 수 있는 효과는 영상의 내용과 해상도에 따라 달라집니다. 가우스 커널을 생성함으로써 가장자리를 파악하는 데는 저평활화 및 고평활화 매개 변수를 이용합니다. 이 두 개의 매개 변수에 의해 정의되는 범위는 향상할 형상의 크기를 포함해야 합니다. 기본적으로 저평활도 매개 변수는 0으로 설정되므로 모든 크기의 형상 가장자리가 동일하게 향상됩니다. 가우스 커널을 작성하여 가장자리를 식별하는 데는 평활도 매개 변수를 사용합니다. 게인 매개 변수는 선명도 수준을 지정하고, 임계값 매개 변수는 노이즈를 줄이기 위해 이용하며, 선명하게 만들 때 어느 정도의 픽셀 간 차이는 무시하라고 필터에 지정함으로써 가볍게 질감이 있는 영역을 너무 선명하게 만들지 않도록 합니다.
24 = 확산 | 입력 이미지의 회색조 값을 256 단계 전체 회색조로 선형 "확장"("확산")하여 대비가 향상된 출력 이미지를 얻는 회색조 확산 작업을 지정합니다. 입력 픽셀 값이 최소 임계값보다 작거나 최대 임계값보다 큰 경우 출력 픽셀에는 0 또는 255가 할당됩니다. 입력 픽셀 값이 최소값과 최대값 사이에 있는 경우에는 0 - 255 사이의 범위로 선형으로 확장됩니다. 예를 들어, 최소값이 50이고, 최대값이 180인 경우, 이 작업을 수행하면 각 픽셀의 강도로부터 50을 빼서 0 - 130 범위를 만듭니다. 다음으로 각 픽셀 강도에 255/130을 곱하여 0 - 255 범위를 만듭니다.
25 = 임계값 범위 | 각 입력 픽셀을 두 개의 임계값(최소값 및 최대값)과 비교하여 출력 픽셀이 배경인지 전경인지를 판별할 수 있는 흑백("이진") 임계값 작업을 지정합니다. 입력 픽셀값이 최소값과 최대값 사이에 있으면 출력 픽셀에는 입력 픽셀의 값이 할당됩니다. 그렇지 않은 경우에는 출력 픽셀에 백그라운드 수준이 할당됩니다. 참고 : 최소값이 최대값보다 크면 배경이 반전됩니다.
26 = 상단 모자 | 커널 영역 크기보다 작은 밝은 형상을 제외한 모든 것을 걸러내는 "상단 모자" 필터링 작업을 지정합니다. 결과는 배경에서 이러한 밝은 형상들이 밝은 픽셀로 표시되는 출력 이미지입니다. 참고 : 이 작업으로 커널 행 및 커널 열 매개 변수가 활성화됩니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다.
커널 행 | 커널의 행 수(1 - 25, 기본값 = 3)를 지정합니다. 커널이란 영상의 각 픽셀 위치에서 수행할 작업에 대해 처리 인접 범위를 정의하는 사각형 숫자 배열을 말합니다. 픽셀 이웃의 회색조 값으로 출력 이미지의 해당 픽셀 위치에 대한 회색조 값을 정의합니다. 참고 : 커널은 가중 처리되지 않습니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다. 일반적인 커널은 3 x 3이지만 크기는 임의로 지정할 수 있습니다. 이 필터 유형 매개 변수는 필터 유형이 다음 중 하나로 설정된 경우 사용 가능합니다. 하단 모자 닫기 확장 가장자리 확대 침식 침식 - 확장 하이 패스 국지적 평균 정규화 국지적 중앙값 국지적 중앙값 정규화 로우패스 최대값(상단 모자/하단 모자) 열기 상단 모자
커널 열 | 커널의 열 수(1 - 25, 기본값 = 3)를 지정합니다. 커널이란 영상의 각 픽셀 위치에서 수행할 작업에 대해 처리 인접 범위를 정의하는 사각형 숫자 배열을 말합니다. 픽셀 이웃의 회색조 값으로 출력 이미지의 해당 픽셀 위치에 대한 회색조 값을 정의합니다. 참고 : 커널은 가중 처리되지 않습니다. 커널은 홀수인 정수 값으로 구성되어야 합니다. 일반적인 커널은 3 x 3이지만 크기는 임의로 지정할 수 있습니다. 이 매개 변수 필터 유형은 필터 유형이 다음 중 하나로 설정된 경우 사용 가능합니다. 하단 모자 닫기 확장 가장자리 확대 침식 침식 - 확장 하이 패스 국지적 평균 정규화 국지적 중앙값 국지적 중앙값 정규화 로우패스 최대값(상단 모자/하단 모자) 열기 상단 모자
자동 임계값 | 필터 유형이 이진화, 회색조 거리, 임계값 범위로 설정되어 있을 때 함수가 자동으로 임계값 수준을 결정할지 여부를 지정합니다. 참고 : 이 매개 변수는 기본적으로 활성화됩니다. 임계값 매개 변수를 사용하려면 이 매개 변수를 사용하지 않도록 설정하십시오. 이 매개 변수가 활성화되고 필터가 이진화로 설정되면 함수는 지정된 영역 내의 회색조 값을 기반으로 임계값 수준을 자동으로 계산합니다. 이 매개 변수가 활성화되고 필터 유형이 회색조 거리로 설정되면 함수는 지정된 영역 내의 평균 회색조 값을 기반으로 임계값을 자동으로 계산합니다. 이 매개 변수가 활성화되고 필터 유형이 임계값 범위로 설정되면 다음이 자동으로 적용됩니다. 픽셀 값이 최소 매개 변수 설정 미만이거나 픽셀 값이 최대 매개 변수 설정을 초과하는 경우, 픽셀 값은 배경으로 설정됩니다. 픽셀 값이 최소 및 최대 매개 변수 설정 범위 이내인 경우, 픽셀 값은 전경으로 설정됩니다.
임계값 | 필터 유형이 이진화, 회색조 거리, 선명화, 임계값 범위로 설정되어 있을 때 임계값 수준 (0 - 255, 기본값 = 128)을 지정합니다. 참고 : 자동 임계값 매개 변수는 기본적으로 활성화되므로, 이 매개 변수를 사용하려면 비활성화해야 합니다. 필터 유형이 선명화로 설정된 경우 이 매개 변수는 노이즈 감소 설정으로 사용되며 가벼운 질감의 영역이 지나치게 선명하게 되지 않도록 픽셀 간의 일정한 차이를 무시하도록 함수에 지시합니다.
최소 | 필터 유형이 클립, 확산, 임계값 범위로 설정된 경우 최소 회색조 값(0 - 255, 기본값 = 128)을 지정합니다.
최대 | 필터 유형이 클립, 확산, 임계값 범위로 설정된 경우 최대 회색조 값(0 - 255, 기본값 = 128)을 지정합니다.
게인 | 필터 유형이 선명하게로 설정된 경우의 게인 값(0 - 10, 기본값 = 1)을 지정합니다. 이 매개 변수는 가장자리 대비의 향상 정도를 제어하여 어느 정도 선명도를 적용할지 지시합니다. 가장자리 주위의 픽셀을 최소값 또는 최대값으로 변경하여 경계가 더 선명하게 보이도록 만듭니다.
평활도 | 필터 유형이 선명화인 경우 가우스 커널의 평활도 값(1 - 4, 기본값 = 1)을 지정합니다. 평활도는 가우스 커널의 표준 편차를 제어합니다. 평활도 값이 클수록 평활 작업의 "조리개"가 넓게 열려 형상을 선명하게 표현하는 데 도움이 됩니다. 참고 : 가우스는 ROI의 픽셀에 대한 가중 평균으로 적용되는 종 모양 곡선을 말합니다.
표시 | 이미지에 어떤 그래픽 오버레이가 표시될지 지정합니다.
0 = 모두 숨기기(기본값) | Filter 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트에 강조 표시되는 경우를 제외하고 영역이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 처리된 이미지가 항상 표시됩니다.
2 = 입력 그래픽만 | 입력 이미지 영역이 항상 표시됩니다.

## Filter 출력

반환 | 처리된 이미지를 포함하는 Image 데이터 구조. 입력 매개 변수 중 하나라도 유효하지 않은 경우 #ERR. 참고 : Image 데이터 구조에서 처리된 이미지 영역의 내용은 작업에 저장되지 않습니다. 함수에서 반환되는 값에 대한 추가 정보는 이미지 Vision Data Access functions 함수에서 볼 수 있습니다.