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
まるも製作所 ７月４日（水） 縮小アルゴリズム（５）― 補間（Interpolation）
１９９７年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 １９９８年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 １９９９年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２０００年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００１年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００２年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００３年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００４年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００５年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月
Lanczos関数による画像の拡大縮小
Lanczos関数を使って画像を拡大縮小すると、高品質な画像が得られるのだそうだ。 その仕組みを知りたいと思っていつも通りGoogleのお世話になったが、仕組みを解説した情報が見つからない。 見つかるのはLanczosという名前の紹介や、画像処理ソフトの紹介ばかり。 もっとも、探し方が悪いのかもしれないけど。 なぜ高品質な画像が得られるのか？ 他の方法とは何が違うのか？ 断片的な情報から調べていって、その理由が理解できた。 はっきり言ってこれを解説するのは難しい！ Lanczos関数 まずはLanczos関数について。 そもそもLanczosを何と読むのかが疑問だったが、ランツォシュと読むらしい。 数学者の名前。 Lanczos sinc関数とかLanczos窓関数とかLanczosフィルタとか、人によって色々な呼び方をしていて、正しい呼称がどれなのかはっきりしないが、Lanczos wi
PPM/PGM/PPM画像形式の解説
さまざまな画像形式がある中で，この実験では，PPM・PGM・PBMの画像形式を取り上げる． この３つは，それぞれ カラー画像（RGBで表現） ： PPM(Portable Pix Map) 濃淡画像（白から黒で表現） ： PGM(Portable Gray Map) 2値画像（白と黒の2色で表現） ： PBM(Portable Bit Map) を意味し，それぞれ基本的な記述方法が統一されている． なにより，プログラム初級・中級者に扱いやすい簡単な画像形式である． はじめにデータが最も単純な，PBM画像ファイルの記述規則を説明する． ファイルの先頭には，P1またはP4という文字を記述する． この文字によって，そのファイルがPBM形式であることを表す． ここで，PBMを表す文字が2種類あるが，PBMには2種類の記述方法があるためである． P1と記述する方式は， 各点の
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
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
ベクタベースアプコン - スズメレンダラー・クマ将棋の開発日記
PS3のDVDアプコンがブルーレイビデオと同じかそれ以上らしいです。 http://www.nicovideo.jp/watch/sm1736185 確かにすごい。画像をベクタ変換→ピクセル化しているようなことが 2chに書かれてましたが。 ということでまだいまいちですが、昨日のＢスプラインを 使って画像のベクタベースアプコンを作ってみました。 ソース置きます。 http://g0307.hp.infoseek.co.jp/bspzoom.zip やっていることはわりと単純で、 画像を２値化 →輪郭点抽出 →輪郭点列をＢスプラインで近似して16倍の大きさで書き出し（ソリッドスキャンで） 以上をしきい値０〜２５５で２値化した結果をマージ。 →1/4に縮小です。 カラーの場合はY成分のみをアプコン、他成分はlanczos補間拡大です。 縮小もlanczosです。 たとえば上の画像を以下のように
RGB -> YUV color conversion
色の変換(RGB->YUV) 色の変換は、各画素ごとのRGBの値に、適当な係数を掛けて足し合わせることによって行われます。 たとえば、RGBからYUVへの変換は、以下のような変換式によって行われます。 Y = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B U = -0.169 x R - 0.3316 x G + 0.500 x B V = 0.500 x R - 0.4186 x G - 0.0813 x B 標準画像 lenna に対して、上記の変換を行った画像を以下に示します。
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
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
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
Home
