本物と見違えるような画像補間を実現するパスフレームワーク手法 - A Successful Failure
SIGGRAPH2009で発表された"Moving Gradients: A Path-Based Method for Plausible Image Interpolation"という論文*1では、2枚の連続する入力画像を与えると、その間のフレームを極めて自然に補間生成する新たな手法を提案している。 図1 図1は両端の入力画像A, Bから間の3フレームを生成した例を示している。生成する補間フレーム数は任意で何枚でも生成可能であり、極めて自然な補間が実現できている。この例の驚くべきところは、制約条件を有する複雑で柔らかな局所変形を含む自然な補間画像が、全自動で生成されている点である。モーフィング処理では対応点を一点一点指定する必要があるが、ここで必要なのは2つの画像を選択するだけだ。 生成される補間画像の品質は素晴らしく、またアイデアもシンプルで興味深いので、原論文を参照して本手法の概要
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
がくのほめぱげ - 色の結合演算について（その１）
Adobe Photoshop，Paint Shop Pro，Gimp などのペイントツールにおいて、「レイヤー（Layer）を重ね、 描画モード（Blend Mode）を切り替え、透過率（Opacity）を与える。」のような使い方は、フォトレタッチだけではなく、 お絵描きするときにも頻繁に行われていることと思います。 描画モード（ブレンドモードとも呼ぶらしい）の操作については、画像を用いて具体的に説明しているホームページをよく見かけますが、 色を結合（合成）するための計算方法として、紹介、解説している書籍、ホームページとなると、ほとんど見かけませんね。 ＃これって大きく取り上げちゃダメな話なのかなぁ・・・？(^^; このページでは、この描画モードを数式として示します。 ソフトウェア開発者向けの非常にマニアックな内容となっていますが、 描画モードをサポートしているペ
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