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画像処理のしくみ

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Image processing

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画像処理のしくみ

  1. 1. 画像処理の仕組み
  2. 2. 画像とは  画素の集まり (Xi、Yj、Dij) Xi:X方向の画素の位置 Yj:Y方向の画素の位置 Dij:X,Yの画素の濃度情報 →2次元配列の中に濃度情報を持たせる (カラー画像の場合はRGBのそれぞれの濃度)
  3. 3. 二値化(P-タイル法) あるしきい値を設け,それ以上の濃さの画素は濃度を最大(黒)に, しきい値以下のものは濃度を最小(白)にする P-タイル法では二値化するしきい値を,画像中の目標物が占める割合により定める 画像の中の対象図形のおおよその面積が分かっているときに有効 http://imagingsolution.net/imaging/p-tile-method/
  4. 4. エッジ検出  画像の濃度が急激に変化する箇所を検出  基本的には微分すればよい →デジタル的には近接箇所の差分を見れば良い Prewittフィルタ処理した画像 http://www.mis.med.akita-u.ac.jp/~kata/image/sobelprew.html
  5. 5. エッジ検出の例  fx(x,y) = f(x+1,y) – f(x,y) fy(x,y) = f(x,y+1) – f(x,y)  2階微分を使う方法(零交差法) →2階微分が0になる点がエッジ http://apple.ee.uec.ac.jp/COMPROG/handout/comprog11.pdf http://www.wakayama-u.ac.jp/~chen/dougazou/L6.pdf
  6. 6. ノイズ除去,フィルタ処理  移動平均,メディアンetc…  基本的にはまわりの画素の濃度と比較し て変化が少ないように調節する
  7. 7. 例:メディアン
  8. 8. まとめ  画像処理のしくみ  濃度情報の数値を用いている  画素の濃度のまわりとのつながりや, その画素の個性を利用している  基本的には数値を計算する  今回紹介した以外にもフーリエ変換など 色々な手法があります

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