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
確率的ハフ変換(直線)
ハフ変換には、一般化ハフ変換と確率的ハフ変換があります。確率的ハフ変換は、画像の中から直線を探し出す時に使います。 端点である始点と終点をもつ線分を検出します。 濃淡画像にキャニーフィルタをして、線分化した画像に、確率的ハフ変換します。 原画から線分を検出します。 線分を検出は、各線分の交点、なす角度を求めたりすることに応用できます。 計測の基礎になるものです。 原画 キャニーフィルターをします。線分画像にします。確率的ハフ変換を実行します。検出された直線は赤い線で画像上に表示されます。 また、そのとき検出された直線の始点と終点を画面上に表示します。 結果 画面上に、ハフ変換の結果を表示します。 ライブラリ関数 MvcClp_Init int MvcClp_Init( void ) 戻り値 正常終了の時は、0を返します。それ以外は、以下の値を返します。 -1：プロテクトキーがありません -
Math::FFT
NAME Math::FFT - Perl module to calculate Fast Fourier Transforms SYNOPSIS use Math::FFT; my $PI = 3.1415926539; my $N = 64; my ($series, $other_series); for (my $k=0; $k<$N; $k++) { $series->[$k] = sin(4*$k*$PI/$N) + cos(6*$k*$PI/$N); } my $fft = new Math::FFT($series); my $coeff = $fft->rdft(); my $spectrum = $fft->spctrm; my $original_data = $fft->invrdft($coeff); for (my $k=0; $k<$N; $k++) { $
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