JavaScirptでサンドボックスパターン – Rest Term
JavaScriptパターン本の5章で紹介されているサンドボックスパターンがおもしろかったので試してみました。 これは広く使われている名前空間を使ったモジュールパターンとは違うアプローチになっています。モジュールパターンというのは以下のような書き方で、即時関数が返すオブジェクトをモジュールとして利用するものです。 * Module Pattern // 名前空間を定義 MYAPP = { utilities: { } }; // ... MYAPP.utilities.array = (function() { // 依存関係 var uobj = MYAPP.utilities.object, ulang = MYAPP.utilities.lang, // プライベートプロパティ array_string = "[object Array]", ops = Object.prototy
JavaScriptで2D-FFTによるハイパス/ローパスフィルタ – Rest Term
Spatial Frequency Filtering by 2D-FFT これまでにJavaScriptとHTML5 Canvas APIでいくつかの画像処理を試してきましたが、今回は二次元離散フーリエ変換(2D-DFT、実装上では2D-FFT)で得られた周波数スペクトルにハイパス/ローパスフィルタ(HPF/LPF)を適用します。 「フーリエ変換」は音声処理でよく耳にする単語かと思います。音声データをフーリエ変換してHTML5 Canvas上でビジュアライズするデモもたくさん公開されています(例: Visualizing an audio spectrum – MDN)。ただし、ここでは”音声”ではなく”画像”に対するフーリエ変換を行います。音声の場合はデータが一次元なので周波数は一つしか持っていませんが、画像の場合は水平/垂直方向の二つの周波数を持つことになります。なので画像データに対
二次元離散フーリエ変換 – AS3.0 – Rest Term
前回の続き。今回は画像に対するフーリエ変換です。 前回は一次元の話でしたが、画像の場合は平面なので水平/垂直方向の2つの周波数を持つことになります。 実際に画像に対して二次元フーリエ変換を行うには、 x軸方向に一次元フーリエ変換 → y軸方向に一次元フーリエ変換 という手順で処理します。 ここでは、前回作ったクラスを少し拡張します。 ・2D-FFT public function fft2d(re:Vector.<Number>, im:Vector.<Number>):Boolean { var tre:Vector.<Number> = new Vector.<Number>(re.length, true); var tim:Vector.<Number> = new Vector.<Number>(im.length, true); // x軸方向のFFT for(var y:in
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