Transcript 画像処理プログラミング基礎
高度情報演習1A “テーマＣ” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とＣＧによる画像生成〜 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 2006/05/01
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 CGプログラミング基礎 ＣＧによる軌跡再現，画像生成
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
)
n w w
w m w f
(
i
m
,
j
n
)
h
(
m
,
n
)
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
h g
(
x
,
y
) 1 2 2 exp(
x
2 2 2
y
2 )
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
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
） 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 ※ 詳しい内容説明は，板書 ヒストグラム表示（ kadai2-4.c
） モザイクフィルタ（ kadai2-5.c
）
ヒストグラム表示 (kadai2-4.c) QuickTimeý Dz TIFFÅià• ÅB
ブロック・モザイク化処理