画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
高速ぼかしフィルタ iPhoneアプリレビュー
通常のぼかしフィルタは、フィルタをかける画像が大きくなればなるほど、またフィルタのオペレータが大きくなればなるほど 処理時間は指数関数的に増大してしまいます。特にゲームではリアルタイム性が求められるため、 高速なぼかしフィルタのアルゴリズムが必要となります。ここではopenCVを用いて高速ぼかしフィルタのアルゴリズムを説明します。 単純にぼかしフィルタを使用すると、下図のようにフィルタが1px右へ移動したときに赤色のゾーンを再計算する必要があります。 高速化するために、この部分の計算結果を保存しておき、次の計算の時に使用しようというのが基本的なアイデアです。 まずは縦列の値C0, C1, C2を先に計算し、それをフィルタ移動先でも再利用します。縦列の値Ciは 各ピクセルの足し算p(i,j-1)+p(i,j)+p(i,j+1)で求めることが出来ます。 フィルタをかけた後の値Sは(C0+C1+
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