【画像処理超入門】アルゴリズムの仕組みと実装方法を簡単に解説
画像処理とは 画像処理（Image Processing）とは、コンピュータを用いて画像に対して様々な処理を行う技術の総称です。 画像処理には大きく分けて以下2つの目的があります。 画像から画像への変換 画像の編集や加工、見やすさの改善を行うことです。 例えば、画像の拡大・縮小、高画質化、ノイズ除去などが含まれます。 画像から情報の取得 画像を分析し、有用な情報を抽出することです。 例えば、顔検出、自動運転技術における障害物認識、医療機器でのCT画像の分析などが含まれます。 「画像から画像への変換」を画像処理、「画像から情報の取得」をコンピュータビジョンと区別する場合もあります。 画像処理技術を活用した分析は、自動運転技術における障害物認識、医療機器でのCT画像の分析など多方面で活躍しています。 画像センサ（カメラ）は、他のセンサーと比較しても多くの情報を取得できるため、対応できる課題分野
パターンマッチング（正規化相関など） 画像処理ソリューション
このとき、テンプレートと画像データがどれだけ似ているか？という評価値（類似度または相違度）にはいくつかあり、次に示すような値を用います。 以下の式において、テンプレートの輝度値の値をT(i,j)、画像の輝度値の値をＩ(i,j)とします。 座標の（ｉ，ｊ）はテンプレートの幅をｍ画素、高さをｎ画素としたとき、 左上（もしくは左下）を（0,0）、右下（もしくは右上）を（m-1、n-1）とします。 SSD(Sum of Squared Difference)ＳＳＤはテンプレートをラスタスキャンし、同じ位置の画素の輝度値の差の２乗の合計が用いられます。 ＳＳＤの値が小さいほど、似ている位置となります。 SAD(Sum of Absolute Difference)ＳＡＤはテンプレートをラスタスキャンし、同じ位置の画素の輝度値の差の絶対値の合計が用いられます。 ＳＡＤの値が小さいほど、似ている位置とな
視覚の幾何学 1
1 視覚の幾何学１ 呉海元＠和歌山大学 参考書 佐藤 淳： 「コンピュータビジョン －視覚の幾何学－」 コロナ社 ? projections Single view geometry Camera model Single view geom. 画像内の一点と3次元空間中の光線の関係 投影（Projections）・射影関係によって決定 ⇒ この関係を記述するカメラモデルが複数ある カメラモデル（Camera model） ? 投影による3次元空間から2次元画像への変換 レンズによる写真投影（物理モデル） ピンホールカメラ投影 射影・透視変換（中心投影） 正射影（平行投影） 平行投影・正射影モデル (Orthographic) 投影面 理想・簡単 ) , ( ) , , ( y x Z Y X 3D point 2D image position 投影中心 投影面 物理モデルに一番近い
映像Codec屋から見たYJKカラー
色差信号３つのうち１つは、輝度と２つの色差があれば求められるので色差信号は2信号で表現する。 色差の値域は輝度に比べて大きくなるため、色差の値を正規化する表現もある。Yが0.0～1.0の間の値を取るときに色差が-0.5～+0.5の範囲になるように調整するなどである。 輝度・色差信号のメジャーな規格にITU-R BT.601、HDTV用の ITU-R BT.709 勧告がある。JPEGやMPEG形式で用いられるカラー信号である。規格書は次で入手できる。また、最近4K/8K用にITU-R BT.2020が勧告された。 https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.601/en https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.709/en https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.2020/en ITU-R BT.601では、Yと色差
Otsu's method - Wikipedia
An example image thresholded using Otsu's algorithm Original image In computer vision and image processing, Otsu's method, named after Nobuyuki Otsu (大津展之, Ōtsu Nobuyuki), is used to perform automatic image thresholding.[1] In the simplest form, the algorithm returns a single intensity threshold that separate pixels into two classes – foreground and background. This threshold is determined by mini
週刊ディーヴァ・ステーション | セガ
2025年10月下旬よりECサイト「セガストア オンライン」および全国のアニメイト各店・アニメイト通販、Amazon.co.jpにて発売予定の『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』関連の新グッズをご紹介いたします。 ご紹介するグッズは、いずれも本日7月4日（金）より予約開始しております。それぞれぜひチェックしてみてくださいね。 ■『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』ミニ色紙コレクション 第51弾 ■『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』ミニ色紙コレクション 第51弾A 想いをのせて！Dream Stage（全10種） サイズ：約 W120×H135mm 金 額：1種600円／BOX5,999円（税込） 発売日：2025年10月下旬 発売予定 アソート：全10種 ■『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ fea
Depixelizing Pixel Art
Naïve upsampling of pixel art images leads to unsatisfactory results. Our algorithm extracts a smooth, resolution-independent vector representation from the image which is suitable for high-resolution display devices (Image © Nintendo Co., Ltd.). Abstract We describe a novel algorithm for extracting a resolution-independent vector representation from pixel art images, which enables magnifying the
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
画像縮小アルゴリズム比較
画像縮小拡大アルゴリズム比較 画像の縮小拡大をするには色々なアルゴリズムがありますが、代表的なものに Photoshopで使われている「バイキュービック(bicubic)」があります。それを 上回ると言われている「Lanczos3」など各種アルゴリズムを試してみる事もで きるフリーソフトです。 リサンプリングエンジン R13 http://www.fine-view.com/jp/r13/index.html １３種類のアルゴリズム Lanczos4 / Lanczos3 / Lanczos2 / Mitchell / Lagrange / Hermite Bell / B-Spline / Gauss / Bicubic （双三次補間） 画素平均法 / Bilinear （線形補間） / Nearest Neighbor （最近傍法） 縮小専用は定番の画像縮小ツール
画像の拡大「Bicubic法」 - koujinz blog
リンク ・画像の変換（目次ページ） 『拡大・縮小』関連 ・画像の縮小 ・画像の拡大「Nearest Neighbor法」 ・画像の拡大「Bilinear法」 ・画像の拡大「Bicubic法」 ・画像の拡大「Lanczos法」 ・画像の拡大－距離計算に関する考察 ・超解像 【バイキュービック法 (Bicubic 法)】 バイリニア法は隣接する４点から線形的に中間値を求めているだけなので、 エッジが立っている場所でのガタガタ感が否めません。 バイキュービック法は もう少し滑らかに中間値を求めてやればいいんじゃね？ という発想からきているのだと思います。 そのためには隣接する点だけではなく、その先の点をも考慮する必要があります。 つまり、d6, d7 の値を決めるために バイリニア法 では s2, s3 の値を参照しました。 それよりも滑らかにしようと思うと、 s2, s3 に加え、s1, s4
t-pot『ガウスフィルタ』
■はじめに ＡＴＩのネットセミナーで紹介されていた、２パスを使ったガウス型のブラーフィルタです。 今回のプログラムは、１５タップ３０ピクセルのサンプリングと、ＡＴＩのものよりもサンプリング数が増えていることが特徴でしょうか（というか、なんでＡＴＩは少ないの？）。 src.zip (ガウスフィルタ:DirectX9) まぁ、いつものように適当にファイルが入っています。 APP WIZARD から出力されるフレームワークのファイルは紹介を省かせていただきます。 map.bmp:デカールテクスチャ あと、実行ファイル、モデル及び、プロジェクトファイルが入っています。 ■ガウスフィルタとは ガウスフィルタとは、ガウス関数を使ったぼかしフィルタです。 ガウス関数とは、指数関数的な形をした関数で、次の形をしています。 1 x2 f(x) = - exp(- ―― ) N 2σ2 Nは規格化変数で
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
An algorithm for efficient and exhaustive template matching
コンピュータビジョン特論
Skew and Slant Correction for Document Images Using Gradient Direction
Slant Correction using Histograms
画像認識への応用を目的とした非一様な傾き補正法
Nonuniform Slant Correction Using Dynamic Programming
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
サービス終了のお知らせ
画像処理 第1回 補間