ステレオ画像処理 – Rest Term
引き続きOpenCV 1.1preについて。 カメラキャリブレーション・ステレオ処理関連でいろいろ調べています。 ステレオカメラでの歪み補正用関数が増えてるのはありがたいんですが、 その関数の引数が15個とかあったりするので使うのがちょっと大変； あと、距離計測アルゴリズムのベースであるブロックマッチングとグラフカット。 これらは速度と精度のトレードオフになっています。 ChangeLogのブロックマッチング法に関する記述、 *processes the Tsukuba stereo pair in <10ms on Core2Duo laptop という内容が本当かどうか確かめてみました。 環境はCore2Duo 3.0GHz, 2GB RAMのマシン、検証画像は同じTsukuba stereo pairです。 この画像はステレオ画像処理分野では大変有名ですね。 ・入力：ステレオペア画像
opencv.jp - OpenCV-1.1pre:CV エピポーラ幾何，ステレオマッチング（Epipolar Geometry, Stereo Correspondence）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 468, 最終変更日時: 2009-06-30 15:45:05 +0900 (火, 30 6月 2009) 画像処理（Image Processing） 勾配，エッジ，コーナー，特徴（Gradients, Edges, Corners and Features） サンプリング，補間，幾何変換（Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms） モルフォロジー演算（Morphological Operations） フィルタと色変換（Filters and Color Conversion） ピラミッドとその応用（Pyramids and the Applications） 画像分割，領域結合，輪郭検出（Image Segmentation, Connected Components and
Passion For The Future: ロゴ・イラスト系ビットマップ画像の拡大処理ツール MugenViewer
ロゴ・イラスト系ビットマップ画像の拡大処理ツール MugenViewer スポンサード リンク ・ロゴ・イラスト系ビットマップ画像の拡大処理ツール『MugenViewer』 http://www.noids.net/mugen/ 驚きの効果がある。 MugenViewerはグラデーションを含むロゴ、イラスト等のビットマップ画像を、独自のアルゴリズムで、無限に滑らかに拡大表示できるツールである。ビットマップ画像は拡大するとぼやけてしまう。そもそもオリジナル画像に情報がないからだ。MugenViewerはその細部を自動的に、適当に補完する。あたかもベクター画像であるかのように、文字やイラストの輪郭をなめらかに表示する。 たとえばこんな画像がある。 【私の公開ブックマーク】 これを４倍に拡大すると、普通はこんな感じに輪郭がぼやけてしまう。 これに対して、MugenViewerで拡大すると下ようの
低解像度映像を高解像度に「復元」するシステム「Ikena」 | スラド
昔ソニーのビデオデッキで「ノイズを30%低減する機能」というのを搭載したものがありました。（探したけどネット上にソースなし。）原理は非常に簡単で１フレームをディレイライン（実態はプリズム反射）で遅らしてもう１フレームと重ねるというものです。画像信号は前後のフレームで相関性が高く、ノイズはランダムなので足して半分にすると信号はほぼ元のままでノイズのみ１／√２になる（つまり約30%減）というものです。 タレコミのシステムは複数フレームの同一映像部分を重ね合わせることでノイズを低減するものと見ました。ソニー製品が物理的に行っていた処理をデジタル技術で精密化したものですね。すると原理的に画像の相関関係がとれない、高速で画像が切り替わるもの（車の流し撮りとか）ではあまり威力は発揮できなさそうです。でもそういう画像は少ないでしょうし、用途をあまり動かない画像やゆっくりパンする画像に限れば非常に効果があ
第十一講 解像度が足らないときはピクセルを補完する
■補完方法の違いとは データを入稿したとき、解像度度が全く足りないことがあります。よくある初歩的な間違いで、プレビューデータをそのまま貼り込んでいることがあります。たいていは出力サイズで72ppi程度の解像度しかなく、一般のオフセット印刷の175線で出力すると、ジャギーでてしまいます。 こうした解像度が足らない画像は原則的にスキャンニングし直すべきです。出力解像度にあわせて正しくスキャンニングして、もう一度貼り込み直さなければなりません。 しかし画像が合成されたものだったりすると、高解像度で合成し直すことができないことがあります。ときには合成のソースの画像が十分な解像度を持っていないこともあります。また貼り込まれた画像がテキスチャー的な扱いのもので、必ずしも高品位の出力が必要でないこともあります。そうすると、低解像度のデータをそのままうまく使って、出力用の画像データを作成しなければならない
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統計的な手法から導き出した肌色検出モデル - 新 masafumi's Diary
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