画像のノイズを落としたり容量を小さくしたりするにはどのようなコードを書く必要があるのか？
手書きのメモをスキャンししたときにどうしても発生してしまうノイズを取り除くとともに、ファイルサイズも減らす方法を、スワースモア大学准教授のMatt Zuckerさんが具体的に公開しています。 Compressing and enhancing hand-written notes https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html Zuckerさんが持つクラスの中には教科書を使用せずに行うものもあり、そうした場合Zuckerさんは「学生書記官」を任命してノートを取ってもらい、スキャンしてアップロードするそうです。 例えば、以下の画像のようなページをスキャンする場合を考えてみます。この画像は300DPIでスキャンされており、約7.2MBのPNG形式で保存されています。それを画質85でJPGに変換すると約790KBになりますが、1ページで7
JPEGのDCTブロックで コンテンツ指向のトリミング
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「JPEG Tilt」というページを公開しました。MotionJPEG Builder を作った時に、JPEG のヘッダを読み込む処理を作ったので（結局これは使わなかったんですが）圧縮データの読み込み部分も作ってみようか、という気になって作ったのがこれです。JPEG ファイルで画像が圧縮される様子を視覚的に表現する…… という目標だったのですが、どうでしょうか。まあ内容が内容なので説明無しではさすがに意味が分からないと思います。 ということで、JPEG Tilt の見方を以下で簡単に説明します。 図1は、JPEG Tilt の画面です。画像が iTunes の CoverFlow のように並んでいますが、これの左側は画像の低周波成分のみを抜き出した物で、右に行くとより高周波の成分も含めるように並んでいます（低周波、高周波という言葉の意味はこの先で出てきます） 画像の上にマウスカーソルを乗せ
boost.GILで組む、ジェネリックな画像処理のアルゴリズム
"Image dans le néant" by gelinh boost.GILは凄い！開発者の頭の良さがビシビシと伝わってくる！ ということで、今回はGILに関しての紹介記事を書こうと思います。 概要 あなたは画像処理のエキスパート。顧客の依頼で、8bitのRGB画像を処理するアルゴリズムを記述していたとします。ところが対象となるデバイスの仕様を調べていた際に、実はRGBA画像にも対応させなければいけないことが分かりました。面倒だと思いながら書いていた矢先、さらにBGRやABGR,さらには16や24bitにも対応したアルゴリズムを記述しなければならないことが判明しました。なんということでしょう…これらの画像すべてに対してアルゴリズムを書くなんて、とてもじゃないですがやってられない。やめてくれ！って感じです。 boostに付いてくるGILを用いることで、画像に対する操作をよりジェネリック
TouchRetouchのアルゴリズム
画像修復（inpainting)とは画像中の欠損領域を、何らかの方法で修復することを指します。iPhoneアプリとしてはTouchRetouchが有名ですね。 基本的に、画像修復はマルチコアのCPUを使っても2・３分は余裕でかかる処理なのに、TouchRetouchでは、iPhoneという非力なプラットフォームにもかかわらず10秒程度で処理が終了しています。このTouchRetouchがどのようなアルゴリズムで修復を行っているのかが気になったので、少し調べてみました。 画像修復とひとくちにいっても、 1. 輝度値の連続性を考慮した画像修復 2 .特徴空間での補間による画像修復 3. テクスチャの逐次合成による画像修復 4. テクスチャの全体最適化による画像修復 といったものがあるようです。 ここらへんはこちらの論文を参考にさせていただきました。 輝度値の変化と画像の局所性を考慮したパターン
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