Transcript 青木研究室自主ゼミ 第1回(p10-)

高度情報演習1C
実践 画像処理プログラミング
第二回 演習課題
芝浦工業大学 工学部 情報工学科
青木 義満
2007/04/25
基本的な画像処理の流れ
画像入力
画像入出力
画像データ参照，書き換え
前処理
空間フィルタリング
特徴抽出
計測・検出・分類
パターンと図形の検出
パターン認識
必要に応じて処理結果を画像生成により提示！
講義内容（6回）




画像処理とは？ 画像データの構成，画像の入出力演
習
画像処理プログラミング基礎（フィルタの設計と実装）
カラー画像入出力，色抽出，２値化
背景差分，フレーム間差分，重心算出
領域に基づく画像処理
〜空間フィルタリング〜
 概要
 各種フィルタ処理
平滑化
メディアンフィルタ
エッジ抽出
空間フィルタリング

注目画素とその近傍画素を含めた領域内の画素値を用いた
計算により，注目画素値を計算する方法

フィルタを用いる理由


前処理（ノイズ除去，その後の特徴抽出のための処理）
検出，認識のための特徴抽出
空間フィルタの基本的な計算
g (i, j) 
w
w
  f (i  m, j  n)h(m, n)
n   w m  w
平滑化処理


ノイズ軽減のための基本的手法
平均化

領域内の画素値の平均
重み付き平均化（１）

加重平均フィルタ
重み付き平均化（２）

ガウシアンフィルタ
 ガウス関数による重み係数設定
x2  y 2
hg ( x, y) 
exp(
)
2
2
2
2
1
平滑化の例
メディアンフィルタ

領域内画素値の中央値を出力
 ごま塩状ノイズ（スパイク状ノイズ）に有効
エッジ抽出


明るさが急激に変化する部分：エッジ
画像中から特徴や図形を検出するための前処理と
して多用
微分フィルタ

注目画素と隣接画素の差分値（画像を画素値の離
散関数としたときの微分値）により抽出

横方向微分（縦方向のエッジ抽出）
縦方向微分（横方向のエッジ抽出）
エッジ強度（画素値の勾配）


横方向微分
縦方向微分
ノイズ低減エッジ抽出

通常のエッジ抽出
 ノイズに対しても敏感

ノイズを抑制しつつエッジ抽出
 平滑化とエッジ抽出を組み合わせた手法
ソーベルフィルタ
ヒストグラム表示
(kadai2-4.c)
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ブロック・モザイク化処理(kadai2-5.c)
第2回 演習課題

ノイズ除去処理のためのフィルタリング手法
 平滑化フィルタ（kadai2-1.c）
 メディアン（中央値）フィルタ（kadai2-2.c）

特徴抽出のためのフィルタリング手法


エッジ抽出：ソーベルフィルタ（kadai2-3.c）
ヒストグラム表示（kadai2-4.c）
以上，ここまでは全員必須の課題，以下は挑戦課題,
時間内にできればボーナス
 モザイクフィルタ（kadai2-5.c）
 Kadai2-5フォルダ内にReadMeあり