t-pot『バイラテラルフィルタ』
■はじめに mdiapp さんの「人生やりなおし機が欲しい」 で、 「バイラテラルフィルターって何？」ってのがあって、見てみると速攻で実装できそうだったので作ってみました。 画像処理実験室の記事を参考にさせていただいています。 今回のプログラムは、次のものです。 src.zip (バイラテラルフィルタ:Microsoft DirectX 9.0 SDK (August 2006), vs_1_1, ps_2_0) まぁ、いつものように適当にファイルが入っています。 大事な部分だけを抜粋すると、次のファイルだけに注目すればいいことになります。 他にも、実行ファイル、リソースファイル、プロジェクトファイルが入っています。 ■Bilateral Filterとは？ Bilateral Filter は1988 年にTomashi とManduchi により提案されたエッジ保持平滑化フィルタで、
メディアンフィルタ 画像処理ソリューション
平滑化フィルタでは注目画素の周辺画素の輝度値を平均し、ノイズを除去していましたが、画像の輪郭もボケてしまう欠点がありました。それに対し、メディアンフィルタでは周辺輝度値の大きさを順に並べ、メディアン（中央値）を注目画素に置き換えることでノイズを除去します。 特に周辺画素の輝度値よりも大きく異なるノイズ（ゴマ塩ノイズとかスパイクノイズという）を除去するのに効果を発揮します。
メディアンフィルタによるノイズ除去（平滑化）
メディアンフィルタとは、3*3など一定の領域のピクセルを明度などでソートしその中央値のピクセルの色を領域の中心のピクセルに設定する画像処理です。隣接領域の中から「無難」な色を選択して設定することで、ノイズ除去などの効果を得ることができます。 メディアンフィルタのアルゴリズム メディアンフィルタ（median filter）では、ピクセルの色を決める時、以下のような処理を行います。 周囲3*3ピクセルについて、それぞれの情報（明度など）を配列に格納 配列をソート 配列の中央の値（を持つピクセルの値、配列の要素数が9なら5番目）をピクセルの値とする このアルゴリズムでは、周辺画素との置換（移動）が生じますが、加算・平均化など画素の値そのものを直接変更する処理は行われません。 メディアンフィルタ処理で期待される主な効果は、ノイズ除去です。画像内の「極端なピクセル」が取り除かれ（周囲と大きく異なる
アンシャープマスキング（鮮鋭化フィルタ） 画像処理ソリューション
【処理アルゴリズム】 元画像データ ↓ 元画像データの平滑化処理を行い、元画像から平滑化データを差し引きます。 ↓ ↓ 差し引いた分を元画像に上乗せします。 ↓ この処理により、平滑化処理でボヤけてしまう分だけ、逆に輪郭をくっきりさせる事ができます。 この処理をカーネルで表現すると となります。 ｋは任意レートで、値が大きいほど、輪郭が鮮明になる効果が高くなります。 （後半の元画像から平滑化画像を引いている部分の処理はラプラシアンフィルタ と呼ばれます。） 今回は３×３のマスクサイズを例にとって紹介しましたが、マスクサイズを大きくすると マスクサイズよりも小さなパターンを強調する効果を得る事もできます。
TEOライブラリによる画像処理プログラミングガイド
アルゴリズム編 「構造編」も終りTEOプログラミングにも慣れてきましたか? 「アルゴリズム編」では，画像処理で頻繁に用いられるフィル タリングや画像の拡大・縮小の方法について扱います．この節の最後の 課題では今まで学習したことを応用してモザイク画像の生成を行います． なお本節ではソースは掲載しません．アルゴリズムとプログラミングの 際の注意事項を示しますので各自で挑戦してみて下さい． この節の扱う課題の次のようになっています． ラプラシアンフィルタ ガウシアンフィルタ 画像の拡大・縮小 画素値の内挿 モザイク画像の生成 ラプラシアンフィルタ [アルゴリズム] ラプラシンフィルタは画像の鮮鋭化やエッジ検出に使用されるフィルタ です．ラプラシアンとは2次微分の意味です．画像の2次微分は次のよう に行います．Bを注目画素とする．両隣の画素A, Cとの差分をとすると，これらは次式で表 せる．ただし
Java Image Processing - Blurring for Beginners
Introduction This is a short tutorial on blurring techniques for beginners. When I was learning this stuff, there was very little available material which was useful. That's not true of course - there was masses of material, but half of it was way too simple and the other half began "Let T be a vector function evaluated over the half-open interval...." and was full of very scary multi-line equatio
edge detection (Sobel filter/Prewitt filter)
1次微分（差分）によるエッジ検出 画像処理では、いろいろな目的のために画像の中のある領域の境界（エッジ）を検出したいことがあります。 領域の境界では、画素の輝度値の変化が大きいため、画素値の変化に対して微分演算を行えば、エッジの検出を行うことができます。ただし、ディジタル化された画像に対する計算機による処理では、微分演算の代わりに差分演算を行うことによってこれを行うことが可能です。 ただし、通常の差分演算を行うと、画面に含まれる雑音成分にも反応してしまうため、雑音の低減とノイズの除去の両方の働きを持つフィルタがいくつか提案されています。ここでは、その中からSobel(ゾーベル)フィルタ、Prewitt(プレヴィット)フィルタの二つを紹介します。 Sobelフィルタは、ある注目画素を中心とした上下左右の９つの画素値に対して、以下に示すような係数をそれぞれ乗算し、結果を合計します。垂直方向、水
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
