はてなブックマーク

• あとで読む

  JPEG2000実習　PSNR編　（ImageMagickの登場） - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題：レイヤーをPSNRで指定して、ImageMagickで検査しましょう さて、今日から、中級編です。初級編は単に変換をしてきたのですが、中級編では変換後のファイルを検査して、変換をコントロールしていきましょう。すでに、「OpenJPEGを使って変換できるもんね」という方が対象です。まだ、よく分からない方は、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100602からスタートしてみてください。 これまで説明してきたとおり、OpenJPEGのレイヤー指定は、こんな感じでしたね。 C:\image_to_j2k.exe -i C:\test.tif -o C:\aaa.jp2 -r 50,20,10 通常、OpenJPEGにおいてレイヤーは圧縮率（ビットレートと言っても同じですね*1。）で指定します。 ところが、もうひとつ方法がありまして、そちらをご紹介します。こ

  • 世の中
  • 2010/06/11 09:08
• あとで読む

  JPEG2000実習　準備編 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題：JPEG 2000の環境を揃えましょう。 最近、JPEG2000の変換について、質問をいただく機会が多くなってきましたので、しばらく、JPEG2000の変換について、実例をお見せしていこうと思います。自分でやってみる、というのが一番分かりやすいです。 JPEG2000の変換ツールは、OpenJPEG*1というフリーのソフトを使いましょう。 こちらに置きましたので、ダウンロードして、とりあえず、Cドライブ直下にでも入れてみてください。をクリックすると、ダウンロード開始するらしいです。*2 image_to_j2k.exe 次に、TIFFのファイルを一つ用意して、先ほどと同じように、Cドライブ直下にでも入れてみてください。こちらに、テスト画像も用意しておきました。 test.tif こんな感じになりましたか？ そしたら、コマンドプロンプトを開いて、 C:\image_to_j2k.

  • 学び
  • 2010/06/02 17:07

  • JPEG2000
  • image
  • 図書館
• あとで読む

  リボン・スキャニングとは何か？その２ - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題：　マイクロフィルムのコマ検出 前回、リボン・スキャニングという「超マイナーでありながら、メジャー級の進歩」と、私が勝手に思い込んでいるものを紹介しました。そして、 話を聞いただけだと、「なんだ、たいしたことないな」と思うかもしれませんが、この技術が出現する前に、マイクロフィルムがどうやってスキャンされていたのか、ということを知ると、「でら便利になったじゃんね」と思うはずです。 http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100517 という流れですね。流れについてけてないな、と思う方は、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100517から始めてください。 今日は、ちょっとだけ、技術的な「寄り道」をします。 マイクロフィルムというのは、幅16mmとか35mmのフィルムの中に、こんな感じで書類などが撮影されているわけです。 htt

  • 世の中
  • 2010/05/18 18:55
• あとで読む

  リボン・スキャニングとは何か？ - 電子化

  5 users

  denshika.hatenadiary.org

  さて、このへんで再び、新聞電子化の現場をご紹介しましょう。本日の題材は、こちらのビデオ*1です。 以前、ちょろっとご紹介したように、書籍や新聞の電子化プロジェクトは、 すでにマイクロフィルム化されている場合はマイクロフィルムから電子化し、マイクロフィルムが無い場合は、紙面[ないしは原本]を直接電子化していきます。 http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20090903 マイクロフィルムから電子化したほうが、数段、楽チンだからです。 その「マイクロフィルムから電子化」について、ちょっと前に、地味に、大幅な技術的な進歩があったので、ご紹介しておきましょう*2。 その名は、「リボン・スキャニング」です。その他にも、別称がいくつか存在していますが、おそらく、「リボン・スキャニング」が一番通じると思います。 「リボン・スキャニング」というのは、 マイクロフィルムのロール1本ま

  • テクノロジー
  • 2010/05/17 10:12

  • review
  • tech
  • technology
• あとで読む

  コンピュータに画像はどう見えるのか？　その4　傾き補正編 - 電子化

  12 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： *1 非常に分かりにくいのですが、お題画像の左側、 この画像、左に0.8度くらい傾いています。ウソだとお思いなら、分度器で測ってみてください。 大量のスキャン画像を処理する場合、その都度、分度器で測定するわけには行きません。 そこで登場するのが、今までに何度か登場しているHough変換（ハフへんかん）です。 すでに、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100420で確認したとおり、「赤枠内の交差点の位置だけで、緑枠内に線が、どのあたりに、どんな傾きであるのか、分かってしまう」わけです。 今日は、傾きに注目してみましょう。とりあえず、以下の4つを見てください。 うすうすお分かりのように、緑枠の縦っぽい線が左に45度づつ傾くと、赤枠内の交差点が右に1/4づつ進みます。 つまり、赤枠内の横軸は、ゼロから180までをあらわしていて、交差点の位置から、

  • テクノロジー
  • 2010/04/22 08:53

  • プログラミング
  • 画像
  • Algorithm
• あとで読む

  コンピュータに画像はどう見えるのか？　その3　書籍電子化編 - 電子化

  5 users

  denshika.hatenadiary.org

  （予備知識） http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100419 http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100420 （本題）*1 *1:http://www.archive.org/details/javaseinegestalt02jungより画像拝借

  • テクノロジー
  • 2010/04/21 09:04

  • Algorithm
  • tech
• あとで読む

  コンピュータに画像はどう見えるのか？　その2　縦っぽい線、横っぽい線 - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 前回、 次回は、この直線を理解することで、書籍電子化や新聞電子化の何の役に立つのか、ということを見て行きましょう。 http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100419 とは言ってみたものの、もうひとつ、お伝えした後でないと、先へ進めないことに気づきました。（かたじけありません）） 昨日と同様、http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/CM0311/dual2/hough.htmlに行ってみましょう。 まず、縦っぽい線を描いてみましょう。縦っぽければ何でもよく、ちょっと傾いていても、多少ばらついていてもOKです。(意外と私は大雑把です。) 次に横っぽくしてみてください。 ここで、みなさん、お気づきですね。緑枠の中に、縦っぽい線を描くと、赤枠内の交点は左端*1にできます。緑枠の中に、横っぽい線を描くと、赤枠内の交点は、

  • テクノロジー
  • 2010/04/20 07:15

  • Hough
• あとで読む

  コンピュータに画像はどう見えるのか？　その1　Hough変換 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 人間は、画像を見たときに、その中に写っている文字や形状を見ています。ところが、コンピュータは、画像を見たときに、その中に写っている文字や形状を見ていません。個々の点の色や明るさを見ているだけです。つまり、「木を見て森を見ず」なのです。 基本的に、コンピュータは画像の中の文字も読めませんし、線があるとか、円があるとかも理解できません。なので、 文字を認識させるためには、OCRというテクノロジーを使う必要があります 画像内の線や円を認識させるためには、それなりの診断ツールを使う必要があります。 OCRについては、6月くらいになったら、詳しく突っ込みますので、本日は、画像の中にある線について、考えてみましょう。 とりあえず、http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/CM0311/dual2/hough.htmlに行ってみましょう。（いずれ、技術的な

  • テクノロジー
  • 2010/04/19 13:35

  • Algorithm
• あとで読む

  大容量ファイルSSIM縛りJP2変換に関する雑感 - 電子化

  6 users

  denshika.hatenadiary.org

  おそらく、最初で最後でしょうが、雑感（私見）を述べてみようと思います。 最近、「SSIM　JPEG2000」で検索する人が増えているようです。（と言っても、マニアな領域の話ですので、たかが知れてて、AKB48全員よりも少ないでしょう、きっと） その理由は明らかなのですが、「SSIMとは何か？　その1」でも書いたように、 いろんな公共機関が大規模な電子化プロジェクトの予算をつけて、 画像のフォーマットとして、JPEG 2000にすること、なおかつ、 SSIMの値を一定水準以上にすること という指定があったからです。 これまでも、JPEG 2000を採用しているプロジェクトはありました。しかし、これまでのプロジェクトは、「PSNRの値を一定水準以上にすること」という指定でした。それが今年[2009年ですね]あたりから、PSNRではなく、SSIMを基準とするようになってきた、ということです。 h

  • 世の中
  • 2010/04/09 13:05
• あとで読む

  なんでSSIMの計算では、ボケ画像を使うでしょうか？ - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： http://cvcl.mit.edu/hybrid_gallery/smile_angry.html お題画像を見てください。ずいぶんと古い話ですが、かつて、この画像が話題になったのを覚えてますか？*1 目を細めてみたり、パソコンの画面から少し離れたところから見てみると、「状況が変わる」というトリック画像です。普通に見ると、左にちょっと怒った男性、右に普通にしてる女性がいるのですが、目を細めると、左右が入れ替わり、左に女性、右に男性となるわけです。 このトリックのタネについて、こちらの論文（http://cvcl.mit.edu/Papers/Schyns-Oliva99.pdf）を読むと分かるのですが、「高周波画像と低周波画像を合成している」ということです。 簡単に説明しておきますと、 高周波というのは「よーく見ないと見えないもの」で、逆に低周波というのは「ボケーっと

  • 学び
  • 2010/03/04 09:28
• あとで読む

  OWRから、再び、OCRへ - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題：所信貫徹 前回、最近のOCRというのは、実はOWRであることを説明しました。ところが、今日は、最近のOCRというのは、実はOWRであるんだけど、さらに、もう一歩進んで、OCRに回帰しているんだよ、という点を見ていきましょう。 さて、ちょっと離れた場所からスタートしましょう。 「所信貫徹*1」というキーワードで、Googleに聞いてみましょう。 という感じで、「もしかして、あなた、初志貫徹のこと言いたいの？」と見透かしてきます。 Googleは、 「初志貫徹」という言葉は、「初心貫徹」や「所信貫徹」などと、よく混同される ということをご存知です。賢いですね*2。 このような、よく混同（Confusion）される単語などを関係付けておくものとして、Confusion Matrix（コンフュージョン・マトリックス）という表（Matrix）があります。 Googleが持っているConf

  • 学び
  • 2010/01/12 09:48
• あとで読む

  OCRからOWRへ - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題： wordFromDictionary="false" さて、新年なので話題を変えて、OCRについて進めていきましょう。 OCRというのは、本名、Optical Character Recognitionですので、その名前が示すとおり、文字（Character）単位の認識（Recognition）をしていきます。ところが、こんなことを額面どおりに行っているソフトは、おもちゃOCRだけです。 ちゃんとしたOCRは、OCRという名前がついていても、実は、OWRとなっていて、Optical Word Recognitionという感じで、単語（Word）単位の認識（Recognition）をしていきます。 分かりやすくするために、例で見て行きましょう。 前（http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091010）にも書きましたが、OCRというのは、EとB、CとO

  • 世の中
  • 2010/01/10 11:01

  • ocr
  • Digitization
• あとで読む

  電子化検定2009 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  今年最後のエントリです。なので、突然ですが、「電検」こと電子化検定を行います。 あなたは何級？ 以下の問題にすばやく答えよ。制限時間13分くらい。 *1 （問題1）左上のような画像を2値化した場合、右上のように消えてしまう文字がある。なぜか？ （問題2）消えてしまわないようにするためには、どうすれば良いか？あっさり述べよ。 （問題3）このような2値化の問題とOCRの関係について、かなり簡潔に述べよ。 続きを見る前に、じっくり考えてみましょう。 （問題1の回答例） まず、大前提を確認しましょう。 2値化というのは、「黒と白しか使わない」画像にすることです。例を挙げれば、FAXなどがそうです。カラーじゃない、ということで、グレースケールと混乱する場合がありますが、2値化された画像は、灰色もありません。とても、ファイルサイズが小さくなるのですが、文字や形が欠けちゃう、という欠点があります。 次に

  • 暮らし
  • 2009/12/15 12:30
• あとで読む

  画像データの模式図（カラー編） - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 前回、グレースケール画像について、模式図に挑戦してみました。 念のため、もう一度言っておきますと、模式図というのは、 おおよその理解を得るために、正確とは言えないかもしれないけど、とりあえず図示してみました というような意味だと思います。そして、「画像データというのが、パソコンの中にどんな感じで保存されているのか」というのは、パソコンの中をのぞいても決して見ることができないので、模式図を使って、こんな感じで保存されているじゃないでしょうか、探っているわけです。ただし、あくまで模式図ですので、あまり深刻に考えこまないでください。 というわけで、本日は、カラー画像についてです。 前に（http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091130）、 カラー画像というのは、RGBにも分解できるんだけど、それだけじゃなくて、他にもいろいろと分解する方法があるんだ

  • テクノロジー
  • 2009/12/09 10:17

  • image
  • data
  • idea
  • review
  • programming
• あとで読む

  画像データの模式図（グレースケール編） - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 模式図というのは、 おおよその理解を得るために、正確とは言えないかもしれないけど、とりあえず図示してみました というような意味だと思います。 本日は、画像データの模式図に挑戦します。「画像データというのが、パソコンの中にどんな感じで保存されているのか」というのは、パソコンの中をのぞいても決して見ることができないでしょう。でも、模式図を使って、こんな感じで保存されているような気がします、というくらいなら、できそうな気もします。ただし、あくまで模式図ですので、あまり深刻に考えこまないでください。 前回（http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091204）、画像データは、「平らなもの」ではなくて、「ちょっとした箱のようなもの」ではないでしょうか、とお話しました。 つまり、こういうことです。 前回はここまでだったのですが、画像が箱の上面に貼り付いている

  • テクノロジー
  • 2009/12/07 08:07

  • image
  • data
  • review
  • photo
  • programming
• あとで読む

  ビットレートとは何か - 電子化

  5 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 前回に引き続き、今回もビットレートについて、見てみます。 こちらの画像ですが、なんのヘンテツもない、私がかつて住んでいたモントリオールです。 こういう写真を、パソコンで見ると、こんな感じで、 縦と横にひろがっている「平らなもの」だと見えます。 見た目は確かにそうなのですが、データとしては、こんな感じで、 もうちょっと分厚くて、四角い箱のような感じです。 なので、画像サイズを計算するときは、いつも 縦ｘ横ｘ高さ（深さ） となります。 通常は、高さ（深さ）というのは、 カラー画像なら24 グレースケールなら8 という感じで固定されています。 ここまでは簡単なのです。この先、圧縮というものが出てくるから、ややこしくなってしまうわけです。 画像というのは、とても大きなサイズになってしまいがちなので、圧縮をして、サイズを小さくします。こんな感じです。 布団を圧縮して押入れにしまう感

  • 世の中
  • 2009/12/04 08:21

  • デジタル化
  • 情報
• あとで読む

  カラー画像とSSIM - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 左：http://ja.wikipedia.org/wiki/HSV%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%96%93 右：http://www.sikiken.co.jp/colors/colors11.html まだまだ、SSIM関連で行きましょう。 語弊を覚悟でシンプルに言ってしまいましょう。 SSIMというのは、PSNRと同様、グレースケール画像に関する指標です。 しかし、当然ながら、カラー画像の比較もやってみたいわけです。 そこで、前回お話したように、「カラー画像を、グレースケールに変換する*1」というような作業を行ってから、SSIMないしPSNRの計測を行うのです。 本日は、このカラー画像について考えます。 前回の復習から始めましょう。 カラー画像をどうやってグレースケール画像に変換するのか、という点で、ひと悶着あります。シンプルに言ってしまえば、 赤と緑

  • 学び
  • 2009/11/30 07:13

  • デジタル化
• あとで読む

  グレースケールとSSIM - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像： 引き続き、SSIM関連で行きましょう。 まず、この二つの画像を見てください。 くだらん説明をするな、と怒られそうですが、左がカラー画像で、右がグレースケール画像です。グレースケールというのは、要は、モノクロです。 グレースケールというのは、データ圧縮の手段の一つです。なぜなら、カラー画像というのは、赤、緑、青の3種類の情報が必要なのですが、グレースケール画像は単に1種類の情報だけでいいからです。つまり、単純に考えて、情報量が1/3に圧縮できるわけです。その分、色に関する情報が落ちてしまうので、味気ないですが。 ところで、カラー画像をどうやってグレースケール画像に変換するのか、という点で、ひと悶着あります。シンプルに言ってしまえば、 赤と緑と青の内輪もめで、みんなを平等に扱うのか、それとも優劣をつけるのか、という「まことに人間臭い骨肉の争い」 です。 さっそく、比較してみま

  • 世の中
  • 2009/11/19 09:08
• あとで読む

  SSIMでウソをつく法 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像 前回（http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091115）、確認しました通り、SSIMというのは、簡単に言ってしまえば、 画像を数字に置き換えて、それについて、平均や分散で比較する というものです。(なので、エクセルでも計算できてしまうのです。）ところで、平均や分散というのは、統計学でよく使われれる用語です。ならば、当然、 統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 (ブルーバックス) 作者: ダレル・ハフ,高木秀玄出版社/メーカー: 講談社発売日: 1968/07/24メディア: 新書購入: 9人 クリック: 153回この商品を含むブログ (130件) を見る という本で警告されていることと同様なことが発生します。つまり、あまり理解していないのに、知ったかぶりで使うと、とんでもない誤解が生じます。逆に、あまり理解していないのに、他人の言ったこ

  • テクノロジー
  • 2009/11/17 10:14

  • SSIM
• あとで読む

  SSIMとは何か？　その4 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題：エクセルでSSIMを計算しましょう。 お久しぶりです。家庭の事情で、遠くに行っていましたが、無事帰国しましたので、再開です。本当は、OCRの話題へ移ろうと思っていたのですが、なぜかSSIMの話題です。 前に、 また今回のSSIMに関する3回シリーズで、SSIMが少しは身近になりましたか。もし、その4があるとすれば、実際の計算方法、便利なソフトの使い方などをお伝えします。 http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20090924 とお約束しましたので、今日は実際の計算方法にはいります。 SSIMと言えば、Zhou Wangさんです。再び、彼の論文を拝見しましょう。 Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity http://www.cns.nyu.edu/pu

  • 世の中
  • 2009/11/15 11:25
• あとで読む

  新聞電子化にまつわるエコノミー その2 - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  ここで、次の話題（OCR）へ移る前に、ちょっとだけ、新聞電子化の工程について見てみましょう。 本日のお題 1日あたり10万画像 1月あたり300万画像 1年あたり3600万画像 現在の日本において、 平均的な電子化機器(スキャナなど)の性能・価格 平均的な人件費 平均的な家賃 平均的なスキャン価格相場 年間を通じた仕事量 などを考慮すると、普通のスキャン業者が1社で電子化できる最大量は、「10万画像/日」となるでしょう*1。 この「10万画像/日」というのは、マイクロフィルムからの電子化の場合であって、もし、紙ベースの資料からの電子化の場合、効率が1/8〜1/6くらいに落ちますので、「1.2万画像/日〜1.5万画像/日」となります。 さらに、さらに、上記の「10万画像/日」ないし「1.2万画像/日〜1.5万画像/日」というのは、OCR変換作業*2を含んでいません。もし、OCRまでを含めると

  • テクノロジー
  • 2009/10/19 15:20

  • デジタル化
  • ebook
  • image
• あとで読む

  新聞電子化とJPEG 2000　その6（最終回） - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像 引き続き、NDNP（全米電子新聞プロジェクト*1）におけるJPEG2000の詳細を見てみます。概要は、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091007をご覧ください。 本日は、ズバッと項目15を見て行きます。 項目15は、 15. The JPEG 2000 will use 1024x1024 tiles. ということで、「タイルのサイズを1024x1024にしてください」ということです。 大きな画像をそのままJPEG2000変換すると、効率が悪いので、分割して変換していく場合があります。そのとき、分割していく単位となるのが、タイルです。タイル設定を大きくしすぎると、効率が悪くなるのですが、小さくしすぎると、画像にモザイクが現れます。 さっそく見てみましょう。 左の画像が、タイルを64x64に設定して、右の画像が128x128に設定したもので

  • テクノロジー
  • 2009/10/15 09:44

  • JPEG2000
• あとで読む

  新聞電子化とJPEG 2000　その5 - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像 0.1 0.2 0.5 1.0 引き続き、NDNP（全米電子新聞プロジェクト*1）におけるJPEG2000の詳細を見てみます。概要は、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091007をご覧ください。 しかし、そろそろ、飽きてきた頃でしょうから、あと2回でJPEG2000シリーズはやめますので、もうちょっとだけお付き合いください。もう峠は過ぎましたので、後は下り坂ですよ。 本日は、項目11、項目14を見て行きます。それ以外は、見てみぬふりです。 項目11と項目14は親戚なので、一緒に片付けましょう。 11.The JPEG 2000 will have 25 quality layers. The bits per pixel for each quality layer will be: 1,0.84,0.7,0.6,0.5,0.4,0.35,

  • 暮らし
  • 2009/10/14 11:27
• あとで読む

  新聞電子化とJPEG 2000　その4 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像 −　　＝ 引き続き、NDNP（全米電子新聞プロジェクト*1）におけるJPEG2000の詳細を見てみます。概要は、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091007をご覧ください。 本日、説明するのは、項目10だけですので、時間のない人もすっ飛ばずに読んでくださいね。 項目10ですが、 10.The JPEG 2000 will have 6 decomposition levels. というわけで、「分解レベル（decomposition levels）は6でお願いします」ということです。 今からちょっと遠回りしますが、最後には、ちゃんと「分解レベル（decomposition levels）」の話に戻ってきますので、しばしお付き合いを。 まず、次の二つの画像を見比べてください。 右の画像が、ボケっとしてますね。ところが、右の画像を、ちょびっと小

  • 世の中
  • 2009/10/13 08:28

  • JPEG2000
• あとで読む

  OCRはどのように間違いを犯すのか？ - 電子化

  11 users

  denshika.hatenadiary.org

  さて、JPEG2000に関する小難しい話*1が続いていますので、ちょっと休憩です。 本日のお題画像 本日は、OCRについて、お話します。 （http://denshika.cc/faq/faq4.phpも参照してください。） OCRの技術を簡単に説明しますと、こんな紙面の画像があるとしますと、 http://chroniclingamerica.loc.gov/lccn/sn83030272/1879-07-01/ed-1/seq-1/ 赤丸の記事に該当する部分を抜き出して、 さらに、1行を抜き出して、 さらに、単語を抜き出して、 さらに、文字単位に切り分けます。 ここまで来たら、各文字が、それぞれ何か、ということを計算します。 普通に1文字づつ計算をしていくと、たとえば、　　を　　と勘違いしたり、　　を　　と勘違いしたりします。 なので、上の「PIECES」という単語を と勘違いする可能

  • テクノロジー
  • 2009/10/10 09:35

  • OCR
  • 画像認識
  • デジタル化
  • ebook
• あとで読む

  新聞電子化とJPEG 2000　その2 - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日のお題画像 NDNP（全米電子新聞プロジェクト*1）におけるJPEG2000の詳細を見てみます。このシリーズの概要は、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20091007をご覧ください。 では、さっそく行きまぁす。本日、最も重要なことは、項目5ですので、時間のない人は、こちらへすっ飛んでください。 1. The JPEG 2000 file will conform with JP2 file format as specified in ISO/IEC 15444-1:2000 (i.e., JPEG 2000, Part 1). JPEG 2000という規格は、いくつかの種類があります。それをパート○という形でまとめています、今回は「Part 1」に準拠してください、ということです。 2. The JPEG 2000 file will be prepar

  • 学び
  • 2009/10/08 08:37

  • ebook
  • image
  • 図書館
• あとで読む

  新聞電子化とJPEG 2000　その1 - 電子化

  3 users

  denshika.hatenadiary.org

  本シリーズのお題 kdu_compress -i YOURINPUT.pgm -o YOUROUTPUT.jp2 -rate 1,0.84,0.7,0.6,0.5,0.4,0.35,0.3,0.25,0.21,0.18,0.15,0.125,0.1,0.088,0.075,0.0625,0.05,0.0 4419,0.03716,0.03125,0.025,0.0221,0.01858,0.015625 Clevels=6 Stiles={1024,1024} Corder=RLCP -jp2_box YOURMETADATA.xml 新聞電子化に限ったことではないのですが、世界的に見て、大規模な電子化（Mass Digitization）プロジェクトでは、JPEG2000の採用が進んでいます。*1 今日から数回に分けて、NDNP（全米電子新聞プロジェクト*2）におけるJPEG2000の詳

  • 学び
  • 2009/10/07 09:39

  • JPEG2000
  • 図書館
  • image
  • 画像
• あとで読む

  SSIMとは何か？　その3 - 電子化

  4 users

  denshika.hatenadiary.org

  本日は、同じSSIMでも、少し異なる側面を見てみましょう。（過去2回と比べても、マニア度高めですので、お酒でも飲みながら、リラックスして読んでください。） 本日の課題画像： http://www.ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/icassp05.pdf　4ページより 前回は、PSNRよりSSIMの方が「私たちの感覚により近い」ということについて、確認してみました。ここで、電子化業界人は、おそらくピンとくるわけです。 「似てる」か「似てないか」について、「私たちの感覚により近い」ということは、OCR*1として、使えるんじゃないでしょうか？ と。本日は、ここを追及してみましょう。 前回も言いましたが、SSIMと言えば、Zhou Wangさんです。さっそく、彼の別の論文を見てみましょう。 http://www.ece.uwaterloo.ca/~z7

  • 世の中
  • 2009/09/24 16:42

  • ocr
  • digitization
  • デジタル化
  • 画像
  • SSIM

次のページ