bilateral filter (2)

아예 수업으로 진행하네

https://cs.brown.edu/courses/cs129/lectures/bf_course_Brown_Oct2012.pdf

Fast 방법은 여러가지가 있는데 2002 SIGraph의 논문은 미리계산된 weighting 을 쓰는 것 같은데 stacking 이라고 쉽게 설명한 것도 있긴하다.

하지만 Paris 방법을 추천하므로 Paris 껄 바로 읽었다.

우선 Gaussian 2개를 convolusion 으로 보고 higher space로 보면 linear 로 볼 수 있다는 것 하고

(계산량은 하나도 변화가 없지, 여기까진)

나이퀴스트 이론을 빌려서 space sigma 에 따라 down sampling 했다가 up scaling 했다.

머 말은 되긴 된다만, 결과에서 오차나는거 보면 그냥 말 장난이다.

결국 blur 에 따른 정보량 축소가 있으니 blur 크기에 맞춰 down scaling 한다는 거다

논문은 안보고 발표자료로 보고 있어서 scaling 정도에 대한 업급이 있는지 모르겠지만

scale space 어서처럼 그냥 sigma 가 2배 될때 1/2 배씩 축소하면 될 듯

이로 인해 kernel size 가 커질 수록 속도가 빨라지는 기적의 알고리즘이 탄생