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デジタルフィルタードットコム - オンラインデザインセンター
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離散最小２乗法
この表のデータより次のようなグラフを得ることができる。また，このグラフからとの関係は多分１次式で表されるだろうと感じる。 ここで，直線がデータにぴったり当てはまらない理由は，多分データの誤差のせいだろうと考えられる。よって，近似関数がデータにぴったり当てはまると考えるのは妥当ではない。事実，そのような関数はもともとない振動を引き起こす。そこで，このような問題に対処する方法として，このデータに最もぴったりする近似直線 をみつけることを考える。そのためには，まず，最もぴったりするとはどういうことなのかを理解する必要がある。そこで， を予測値，を実測値とする。このとき，予測値と実測値の差 を予測誤差といいで表す。つまり，
知能化視覚システム
Next: はじめに 知能化視覚システム 熊本大学 工学部 山口 晃生 (注)本資料は1993年度SICE九州フォーラム資料をHTMLに改変したものです はじめに センサの知能化 視覚の知能化 ロボットビジョン 生体視覚 知能化の必要性 視覚の知能化に関連する研究 Active Perception Animate Vision Active Vision 視覚の基礎機能と高次機能 従来の速度計算アルゴリズム 変位量探索による方法 相関法 基本原理 相互相関関数計算の問題点 Reichardtモデル 2次元領域の連続場への拡張 光センサアレイからなる相関器 相関法の問題点 空間フィルタ法 基本原理 空間フィルタ法の問題点 時空間微分法 時空間微分法 基本原理 速度場の空間的変動の滑らかさを仮定 局所的速度の一様性を仮定 輝度の2階微分を利用する方法 基本原理 輝度勾配の不変性の仮定
画像圧縮アルゴリズム (6) JPEG法(1)
画像圧縮アルゴリズム (6) JPEG法(1) この章では、現在最も使用率の高い画像圧縮技術である(と思われる)JPEG(Joint Photographic Expert Group)法について説明したいと思います。 自然画のように、階調数が多くて色コードのパターンもより複雑になってしまうと、エントロピーが大きくなり、今まで説明したような符号化圧縮にも限界があります。そこで、今までのような可逆的な圧縮(復号した結果が元の画像と完全に一致するような圧縮法)をやめて、非可逆圧縮法を利用するアプローチが取られるようになりました。その中で誕生したのがJPEG圧縮法になります。 JPEGとはこの画像圧縮法の標準化を行うために、CCIC(Common Component for Image Communication)とISO IEC/JTC1/SC/WG1の二つのグループがジョイントして1986
ディジタル信号処理
ディジタル信号処理 （基礎編） Visitor Number: 信州大学工学部 井澤裕司 このページは、信州大学大学院博士前期課程の講義「情報システム特論第1」を開講するにあたり、 その基礎知識に関する要点をまとめたものです。 後半ではこれらの知識をもとに、さらに高度な内容について解説する予定です。 この教材を活用され、理解を深められるよう願っています。 ディジタル信号処理とは？ 信号処理とスペクトル フーリエ級数展開 フーリエ変換とその性質 サンプリングとそのスペクトル 離散フーリエ変換(DFT) 高速フーリエ変換(FFT) 線形システム 窓関数 (Window Function) ディジタルフィルタとz変換 短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換
Total Variation Minimization - タンタン的思考
LDPCはしばらくお休み（基本的に優先順位が低い）．今日はTV（Total Variation）の実装について書く． 神奈川大の斉藤先生が国内では精力的に研究していらっしゃる．どうにも魅力的なツールに見えるのだが，意外と名前負けしている（すなわち，ネーミングセンスが抜群）感が拭えない．曰く，画像を骨格画像とテクスチャ画像に分離する手法である．なんとか実装が出来たので，公開しておく．ただし，まだ国際的な最前線はおろか，斉藤先生にも追いついていないことは明記しておく． まず，TVとは何か，これを使うと何が出来るかについてざっくり話す．さらに，文献を挙げておく．最後に実装の方針とソースコードを載せる． TVとは，不連続を許す空間におけるノルムのはかり方です（多分）．不連続だから微分が出来ないところがあります．逆に，値が連続的でない場合も扱えます．実は，画像データはエッジが含まれているので，不連続
Momma's Wiki: Scilab/SIP - Scilabで画像処理。Scilab Image Processing t...
とりあえず使えるようになる スタックの拡張 SIPはメモリを大量に使うので予めスタックを拡張しておく。 stacksize(3e7) それか.scilabファイルに stacksize(3e7); を記述しておく。 画像のロード 何でも良いのだがSIPの画像を使ってみる。 chdir(SIPDIR+'images') mat=imread('ararauna.jpg'); chdirはディレクトリの移動。imreadは画像の読み込み。 [mat,map]=imread('ararauna.png'); とすればカラーマップも取得できる。 画像の表示 xbasc();imshow(mat); あるいは xbasc();imshow(mat,map); xbascは画像ウィンドのクリア。 画像の保存 imwrite(mat,'/home/druel/test.jpg') あるいは imwrit
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