Image processing

1. 画像処理の仕組み

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. 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. 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. 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. 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. 例：メディアン

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