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  y2
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
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