ガウシアンフィルタの特徴 画像処理ソリューション
確かに処理結果を見てみると、ガウシアンフィルタが最も高周波成分を除去できているように 思います。 なぜ、そうなるのか？ 本には数式においても、この効果が証明できるような事が書いてありましたが、ちょっと難しいので、 カーネルの値について見てみたいと思います。 そもそも、ある特定の周期の成分を消すためには、どうすれば良いか？というと、 周期の半分の離れた２点のデータを平均していけば、その周波数の成分を消す事が出来ます。 ここで、画像で表すことのできる最も高い周波数は 明 暗 明 暗 明 暗 明 暗 明 暗 明 暗 明 暗 明 暗 となる２画素周期のパターンで、このパターンを消すためには、隣り合う２画素の輝度値を 平均すると、画像データから最も高周波の成分を除去する事が出来ます。 しかし、隣り合う２画素の平均の結果は、画素間の位置の輝度値を示してしまうので、 この平
KL展開 - [物理のかぎしっぽ]
KL展開とは † Karhunen-Loeve展開の略でベクトルの分布を最も良く近似する部分空間を求める方法です． 例えば5つの要素を持つベクトルがいくつかある場合に，出来るだけ元のデータを失わないように 3つや4つの要素のベクトルで表そうといった手法です．圧縮やパターン認識の分野で用いられたりしています． 要するに元のデータの特徴を残し，あまり特徴と関係ないであろう部分を消してしまおうという処理です． 具体的には，画像であれば100×100ピクセルのグレースケールの画像であれば， 10000個のデータを持っていますが，これは10000次元の1点で表すことができます． 実際には10000次元で表すとベクトルは1個になってしまいKL展開をすることができないので， 10×10のブロックに分けて100次元のベクトルが100個ある，などと考えて処理します． そして次元を例えば70次元などに落とす事
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
