1 幾何補正 1.1 地上基準点と画像基準点 リモートセンシングによって得られるデータは，基本的に画像座標であり，それを地上座標に変換 する必要がある．これを幾何補正 (geometric correction)
1 幾何補正 1.1 地上基準点と画像基準点 リモートセンシングによって得られるデータは，基本的に画像座標であり，それを地上座標に変換 する必要がある．これを幾何補正 (geometric correction) と呼んでいる．実際に画像データに座標変 換を適用したい場合，変換式における変換係数を求める必要がある．そのためには基準点データが必 要になる．地上基準点 (ground control point) とは，あらかじめ地上での座標の値が解っている点 (xi, yi) のことを言う．それらの点が画像上に投影されている場合，対応する画像座標 (ui, vi) が存在 し，これを画像基準点 (image control point) という．これら，地上座標と画像座標を一組とするデー タセットを基準点データという．これらの基準点データを変換式に代入すると，基準点の数だけ変換 係数を変数
SIPI Image Database
File Format and Names Note: It is the database user's responsibility to figure out how to read the images into whatever computer they will be using, and how to access the files from within application programs. USC-SIPI does not have the resources to provide assistance in these areas. If you are in doubt about whether or not you will be able to read the images on your computer, please check with y
アフィン変換の実装 – 月の杜工房
多数の観測点がある場合多数の観測点のデータで最小2乗法を用いてアフィン係数を計算する例です。 なお、最小二乗法を用いたアフィン係数は以下の計算式を使用しています。 //アフィン変換係数を求める void calc_aff_coef ( vector< Dpoint3d > &orig, //STLを使用、観測値 vector< Dpoint3d > &trans, //変換後、photoCord型は写真座標を格納するクラス double aff_coef[6] //結果のアフィン係数を格納する ) { double **mat; double vect[6] = {0,0,0,0,0,0} double a; int i; mat = (double **)malloc( 3 * sizeof( double *) ); for ( i = 0; i < 3; i++ ) mat[i] =
おべんきょうwiki
おべんきょうwiki 個人的な勉強メモ． 現在編集は制限してます． readthedocsに引っ越し中です．http://obenkyo-doc.readthedocs.io/ja/latest/ まずはこちらをご覧ください。 @wikiの基本操作 用途別のオススメ機能紹介 @wikiの設定/管理 おすすめ機能 気になるニュースをチェック 関連するブログ一覧を表示 その他にもいろいろな機能満載！！ @wikiプラグイン @wiki便利ツール @wiki構文 バグ・不具合を見つけたら？
画像処理練習用クラス（C++）
画像処理練習用クラス（C++） 文章：syun 日付：2005/8/11 目次 1.このページは？ 2.ソースコード 1.このページは？ 画像処理の練習が簡単にできるように、Bitmap読み込みクラスを作成しました。 このクラスを使うことで、コンソールベースですが、 24ビットBitmapファイルの読み書きが簡単にでき、 ピクセルに簡単にアクセスできるようになるので、 気軽に画像処理で遊ぶことが可能になります（´▽｀） 2.ソースコード 以下、ソースコードになります。 まずは、ヘッダファイル。 #pragma once #include <iostream> #include <string> #include <fstream> using namespace std; typedef long LONG; typedef unsigned short WORD; typedef uns
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
C#で画像処理
C#言語を使った、誰でもわかる画像処理アルゴリズムとC#プログラムを公開しています。また、ソースのダウンロードもできます。 コンピュータで使用される画像は、たいてい赤青緑がそれぞれ256階調の情報を持ったものが使われます。グレイスケール画像では、白から黒まで256階調です。明るさを変更したい場合は、この256階調の輝度を増やすか減らすかで行われます。増やせばより明るく、減らせば暗くなります。こういった簡単な処理だけで済むためプログラムも簡単になります。ここでは、C#プログラムと実行結果を紹介（ダウンロード可）します。
画像処理ソリューション
◆画像フィルタ処理 二値化、Ｐタイル法、判別分析法（大津の二値化）、平滑化フィルタ、ガウシアンフィルタの特徴、メディアンフィルタ 、エッジ抽出、アンシャープマスキング（鮮鋭化フィルタ）、膨張・収縮・オープニング・クロージング、細線化、画素の補間(Nearest neighbor、Bilinear、Bicubic)、外周画素の処理 ◆画像処理プログラム 二値化、ビットマップファイルフォーマット、多ビット（10Bit、12Bit）画像データの表示、フォーマット、ＶＢ６．０でビットマップファイルを開く、拡大鏡＋プロファイル機能（開発中！）、残効錯視、.NET(C++/CLI)による画像拡大縮小表示、画像処理サンプルプログラム、ルックアップテーブル（ガンマ補正の例） クラス／ハンドルの作成、解放、ファイルを開くダイアログボックスの表示、ビットマップファイルをピクチャボックスに表示、ラベル背景色の透
プログラムと音楽 - FC2 BLOG パスワード認証
ブログ パスワード認証 閲覧するには管理人が設定した パスワードの入力が必要です。 管理人からのメッセージ 閲覧パスワード Copyright © since 1999 FC2 inc. All Rights Reserved.
テンプレートマッチング法を用いた顔画像の検出
はじめに 画像処理の応用の一つに、車や人物といった物体の検出があります。まだ、十分完成した技術とはいえませんが、車の場合は、車輪のような丸いものが一定の間隔で並んでいると車らしいと判断し、人物の場合は、丸みを帯びた白いものの真中付近に二つ並んで黒いものがあり、さらにその下の中央部に、横に長いものがあれば人物らしいと判断します。 特に、人物の検出は、防犯やセキュリティ管理の上で重要視され、研究が盛んです。最近、カメラの被写体の中から人物を探し、そこに自動的に焦点をあわせるカメラも出現しました。 画像の中から、上記のような特定のパターンを探し出すには、「テンプレートマッチング法」が良く用いられます。テンプレートとは型紙のことで、それを画像上で移動させながら比較して行くやり方です。ただし、単純な方法では、テンプレートに対して傾斜を持っている画像や、相似形であるが大きさが異なる画像は検出できません
高精度画像マッチング技術 | 国土地理院
ＦＦＴ（高速フーリエ変換）オーバーサンプリング法等を利用した高精度の画像マッチング技術が次の論文で紹介されています。この技術は干渉合成開口レーダー（干渉ＳＡＲ）用に開発されたものです。干渉ＳＡＲでは２枚の画像を干渉させる際，画像マッチング（位置合わせ）の精度が高ければ高いほど（目標精度は０．１ピクセル以下），高いコヒーレンスが得られます。この画像マッチング技術は，干渉画像のコヒーレンスを高めるだけでなく，自動的に効率的にマッチングを行う特徴ももっています。 この高精度画像マッチング技術を，大きな地殻変動に適用できる可能性は，予想されていたことですが，今回，事例に最適なパラメータやアルゴリズムを再検討することによって，ノイズを最小限に抑え，変動を抽出するに至りました。 掲載論文： 飛田幹男，藤原智，村上亮，中川弘之，Paul A. Rosen，干渉SARのための高精度画像マッチング，測地学会
1
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
統計的画像処理手法
http://sos.sourceforge.jp/index.php?Orch%A5%A2%A5%EB%A5%B4%A5%EA%A5%BA%A5%E0
ビットマップ・データを使う（Bitmapクラス)
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/shuto/research/0626/db20020626.html