PhobosLab
Introducing QOI — the Quite OK Image Format. It losslessly compresses RGB and RGBA images to a similar size of PNG, while offering a 20x-50x speedup in compression and 3x-4x speedup in decompression. All single-threaded, no SIMD. It's also stupidly simple. tl;dr: 300 lines of C, single header, source on github, benchmark results here. I want to preface this article by saying that I have no idea wh
JBIG - Wikipedia
JPEGを制定したJoint Photographic Experts GroupのサブグループであるJoint Bi-level Image Experts Groupが開発し、1993年3月に国際規格ISO/IEC 11544およびITU-T勧告T.82として標準化された[1]。ファックスで広く実装されている。より新しい二値画像圧縮標準JBIG2が開発されたため、区別のためにJBIG1とも呼ばれる。 JBIGは二値画像の圧縮、特にFAX向けに設計されているが、他の画像でも使用できる。ほとんどの状況で、JBIGはFAX Group 4標準よりも圧縮効率が20%から50%向上するが、状況によっては30倍の改善が得られる。 JBIGは、IBMが開発したQコーダ(Q-coder)とばれる算術符号方式に基づいており、これに三菱電機が開発した比較的小さな改善を加えているため、QMコーダ(QM-co
離散コサイン変換 - Wikipedia
二次元DCTとDFTとの比較。左はスペクトル、右はヒストグラム。低周波域での相違を示すため、スペクトルは 1/4 だけ示してある。DCTでは、パワーのほとんどが低周波領域に集中していることがわかる。 離散コサイン変換（りさんコサインへんかん、英: discrete cosine transform、DCT）は、離散信号を周波数領域へ変換する方法の一つである。 DCTは、有限数列を、余弦関数数列 cos(nk) を基底とする一次結合（つまり、適切な周波数と振幅のコサインカーブの和）の係数に変換する。余弦関数は実数に対しては実数を返すので、実数列に対してはDCT係数も実数列となる。 これは、離散フーリエ変換 (DFT: discrete Fourier transform) が、実数に対しても複素数を返す exp(ink) を使うため、実数列に対しても複素数列となるのと大きな違いである。なお、
ガンマ補正 - Wikipedia
画像に対するガンマ補正の効果。元の画像(γ=1)よりもガンマ値が上回る補正をかけると影の部分がより暗くなり(γ=2)、ガンマ値が下回る補正をかけると暗い所や影の部分が明るくなる(γ=1/2以下)。 ガンマ補正（ガンマほせい、英語: gamma correction）ないしガンマは、ビデオないし静止画システムで輝度ないし三刺激値を符号化および復号するために使用される非線形操作である[1]。もっとも単純な場合、ガンマ補正は以下のべき乗則表現で定義される： ここで負にならない実数の入力値は乗され、定数Aが掛けられて出力値が得られる。A = 1 の一般的な場合では、入力と出力は通常0-1の範囲にある。 ガンマ値 において、この圧縮べき乗則の非線形性を使用して符号化するプロセスはガンマ圧縮と呼ばれる。 画像のガンマ符号化は、ヒトが明るさと色を知覚する際の非線形性を利用して、画像を符号化する際のビット
ファクシミリ - Wikipedia
「ファクス」と「FAX」はこの項目へ転送されています。その他の用法については「ファクス (曖昧さ回避)」、「FAX (曖昧さ回避)」をご覧ください。 家庭用FAXを使用する若者（1994年） ラジオファクシミリ（無線で伝送するファクシミリ）で受信した気圧配置図。無線FAXによる定時配信を自動受信することで入手する。この図は2011年12月にイギリス軍ノースウッド司令部内のJOMOC（Joint Operations Meteorology and Oceanography Centre 気象学と海洋学に関する統合運用センター）から配信されたもの。 ファクシミリ（英語: facsimile）は、文字や図形、写真などの静止画像を、電気信号に変換して送受信する通信方式、またはその用途で使用する機器である[1]。通称はFAX（ファックスまたはファクス）。 一般的なFAXは、静止画像を電子データに変
【画像処理】バイリニア補間法の原理・計算式
バイリニア補間法（Bi-linear interpolation）は、周囲の4つの画素を用いた補間法です。 最近傍法よりも計算処理は重いですが、画質の劣化を抑えることが出来ます。 バイリニア補間法を用いて、拡大画像の座標における画素値を求める手順は以下の通りです。 ①拡大画像の座標を拡大率で割り、を求めます。 ②元画像におけるの周囲4画素の画素値を取得します。 ③周囲4画素それぞれととの距離を求めます。 ④距離によって重み付け（0～１）を行います。（距離が小さいほど重みは大きい） ⑤周囲4画素の画素値の加重平均を拡大画像の座標における画素値とします。 (1) 関連ページ PythonとOpenCVを用いてバイリニア補間法を実装する方法について以下ページで解説しています。
OpenCV 画像の二値化 - Qiita
概要 OpenCVを使った画像の二値化について書きます。 画像の二値化（自分で閾値を設定） 画像は有名なLenaを使います。 グレースケールで読み込むので、cv2.imreadの第二引数に"0"を書きます。 二値化はcv2.thresholdで行います。 cv2.threshold(画像, 閾値, 閾値を超えた場合に変更する値, 二値化の方法) 閾値と、二値化された画像を返すので、変数を二つ用意（retとimg_thresh）。 import cv2 # 画像の読み込み img = cv2.imread("./data/Lena.jpg", 0) # 閾値の設定 threshold = 100 # 二値化(閾値100を超えた画素を255にする。) ret, img_thresh = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
JPEG - Wikipedia
JPEG（ジェイペグ、Joint Photographic Experts Group）は、コンピュータなどで扱われる静止画像のデジタルデータを圧縮する方式のひとつ[1]。またはそれをつくった組織 (ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1, Joint Photographic Experts Group) の略称であり、アクロニムである。JPEG方式による画像ファイルにつけられる拡張子は jpg が多く使われるほか、jpeg 等が使われる場合もある。 一般的に非可逆圧縮の画像フォーマットとして知られている[1]。可逆圧縮形式もサポートしている[1]が、可逆圧縮は特許などの関係でほとんど利用されていない。1992年9月18日に最初のリリースが行われた比較的古いフォーマットである。JPEGの欠点を克服すべく数々の後継規格が提案されてきたが、いずれも主流になるには至らず、JPEGが現
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