ルックアップテーブル（ガンマ補正の例） 画像処理ソリューション
目次ページへ ルックアップテーブル（Lookup Table【略LUT】）は、ある値の答えが必ず１つの値となる場合、あらかじめ答えを計算しておき、配列に格納しておくことで、毎回の計算をすることなく、 配列（テーブル）を参照することで効率的に処理を行う手法です。 画像処理では、コントラスト調整やガンマ補正などによく用いられます。 例えば、ガンマ補正の場合、ガンマ補正値をγ、補正前の輝度値をsrc、 補正後の輝度値をdstとすると、補正式は となりますが、この計算を全ての画素に対して処理を行うのは非常に非効率です。 そこで、例えばＬＵＴという配列に、ガンマ補正の計算結果を以下のように格納しておきます。
画像処理の勉強 ヒストグラム伸長処理 ガンマ変換 - Every day is Carnival
今回はヒストグラム伸長処理とガンマ変換を実装しました。 ついでに、JPEG形式での画像の保存もできるようにしておきました。 こんな感じ (ソースは右クリックで表示できます) ヒストグラム伸長処理のソースはHist_ex.as ガンマ変換のソースはGamma_correction.as 解説 ヒストグラム伸長処理 画像の各画素値の最大が255、最小が0となるように各画素値を伸長する処理。 明るすぎたり、暗すぎたりする画像にこの処理をすると見やすい画像になるそうです。 アルゴリズム 画素値の最大(max)、最小(min)を求める。 そしてmax,min,変換前の画素値(c)から新たな画素値(new_c)をもとめる。 計算式 new_c = (255*(c-min))/(max-min); 暗めの画像がなかったので分かりにくいです 処理前 処理後 ガンマ変換 画像をディスプレイなどに表示させると
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
実りのとき 画像の修正
デジタルカメラなどでウェブに掲載するための写真を撮っても、なかなか満足のゆく出来ばえにはならないものです。それでも、その写真しかなければ、なんとか修正して使うほかありません。 画像処理入門講座の今回は、そのようなウェブ用写真画像の修正の仕方について解説します。 例として、左の薬師寺玄奘三蔵院の写真をとりましょう。この写真でまず気がつくのは、画面全体が少し時計方向に回転していることです。
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニック
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニックをSmashingMagazineから紹介します。 Clever JPEG Optimization Techniques 1. 「8ピクセル」のグリッド 2. カラーの最適化 3. JPEG最適化の一般的なTips 1. 「8ピクセル」のグリッド JPEG画像は、あなたが既に知っているように8x8のピクセルのブロックから成り立っています。画質を低くするとよく分かります。 この8x8ピクセルを利用して、JPEG画像を最適化します。 画質10で作成したサンプル 二つの正方形は同じ大きさ（8x8ピクセル）です。左上のはきれいに見え、右下のは汚く見えると思います。 これらは、それぞれ8x8のグリッドに並べたもので、左上はグリッドに揃えたもの、右下はグリッドに揃っていないものです。 保存する際に画像は、8x8ピクセルのブロックに分けられるため
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画像処理 第4回 トーンカーブ
