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
工学系(CIE表色系)
太陽光とスペクトル 太陽の光には、波長の長い赤から波長の短い紫まで、様々な色の光が含まれています。このようなすべてが混ざった光を白色光と呼びます。細いすきま（スリット）で絞った白色光をプリズムに当てると虹色の光の帯ができます。この帯を光のスペクトル、太陽の光によってできるスペクトルをとくに太陽スペクトルといいます。このうち人間が色として認知できるいわゆる可視光は、波長380nmから780nmの範囲です。 CIE (Commision Internationale de l'Eclairage, 1931) 1931年に国際照明委員会(CIE)は、色を数値で表現するシステムを確立しました。このシステムでは標準の光および標準の観測者を規定しています。 加法混色による等色実験 まずFをテスト光として、上下の色が同じになるように上の３つの光源を調節します。 C = αR + βG + γB
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