画像処理工学
2012年11月8日
担当教員 北川 輝彦
前回のおさらい
3.4 カラー画像
• 基本はグレースケール画像と同じ
・標本化
・量子化
・空間解像度
・輝度分解能
これらを用いて表現
3.4 カラー画像
3.4 カラー画像
• 基本はグレースケール画像と同じ
量子化時
単一輝度 ⇒ 3つの色成分で表現
3.4 カラー画像
3.4 カラー画像
• 3原色は大きく分けて2種類
・ 加法混色性
・ 減法混色性
3.4 カラー画像
3.4 カラー画像
• 加法混色性
・ 光源側を見た場合。
ディスプレー、星の光、イルミネーション等
3.4 カラー画像
3.4 カラー画像
• 減法混色性
・ 反射光側を見た場合。
草木の色、絵画、宝石、印刷物など
3.4 カラー画像
3.5 ディジタル画像系列(動画像)
• 1枚の画像を獲得・表示する時間
・フレーム周期
・1秒間辺りのフレーム数(フレーム周期)
FPS(Frame per Second)
3.5 動画像
3.5 ディジタル画像系列(動画像)
• 動画像にもエイリアシング
高速走行中に隣の車のタイヤ(ホイール)
が静止して見える
扇風機の羽が止まって見えたり、逆方向に
ゆっくり回っているように見えたり
3.5 動画像
3.6 ディジタル画像の品質
• 適切な処理アルゴリズムの選択
画像の品質の評価 が重要
品質が良い、悪いはどうやって判断?
3.6 画像の品質
3.6 ディジタル画像の品質
• 画像の品質の評価
・濃淡情報 : ヒストグラム
・空間的情報 : 空間周波数変換
それぞれ画像情報を別の形で表現
3.6 画像の品質
3.6.1 濃淡ヒストグラム
• 濃淡情報の評価に頻繁に使用
画素の階調値分布をグラフ化
輝度の集中度が観察可能
3.6.1 ヒストグラム
3.6.1 濃淡ヒストグラム
• 濃淡情報の評価に頻繁に使用
ダイナミックレンジを読み取れる
白とび、黒つぶれが分かる!
3.6.1 ヒストグラム
ダイナミックレンジ
• ヒストグラムを確認すると…
3.6.1 ヒストグラム
ダイナミックレンジ
ぼやけた富士山
ダイナミックレンジ補正後
• ダイナミックレンジを調整した結果
3.6.1 ヒストグラム
3.6.2 空間周波数変換
• フーリエ変換した結果
3.6.2 空間周波数変換
3.6.2 空間周波数変換
• フーリエ変換した結果
3.6.2 空間周波数変換
4章 画像強調と復元
• 本日の講義内容
4.1 単一画像入力・点処理
4.1.1 ヒストグラム変換
(1) 線形変換
(2) 2値コントラスト強調(2値化)
(3) 輝度スライシング
(4) ヒストグラム平坦化
4.1.2 濃淡変換
ディジタル画像処理の4機能
1.
2.
3.
4.
4 画像強調と復元
ディジタル画像処理の4機能
1.
2.
3.
4.
強調
復元
解析
圧縮
4 画像強調と復元
強調と復元
機能
・画像劣化の既知
・視覚的な品質の改良
操作
・空間特性の改良
・雑音の低減
・ぼけの除去
・幾何形状の補正
4 画像強調と復元
強調と復元
入力画像 Ii(i = 1, 2, 3)
出力画像 O
本章では、断りがなければ、線形に8[bit]
で量子化された階調画像を扱う
4 画像強調と復元
強調と復元
処理の操作範囲によって
点処理 (point operation)
局所処理 (local operation)
大局処理 (global operation)
の3つのグループに分類。
まずは点処理から。
4 画像強調と復元
4章 画像強調と復元
• 本日の講義内容
4.1 単一画像入力・点処理
4.1.1 ヒストグラム変換
(1) 線形変換
(2) 2値コントラスト強調(2値化)
(3) 輝度スライシング
(4) ヒストグラム平坦化
4.1.2 濃淡変換
4章 画像強調と復元
• 本日の講義内容
4.1 単一画像入力・点処理
4.1.1 ヒストグラム変換
(1) 線形変換
(2) 2値コントラスト強調(2値化)
(3) 輝度スライシング
(4) ヒストグラム平坦化
4.1.2 濃淡変換
4.1 単一画像入力・点処理
4章 画像強調と復元
4.1 単一画像入力・点処理
入力画像の各画素に操作
算術的、論理的演算を通して新しい階調
値に書き換え
出力画像の同座標画素に書き込み
4.1 単一画像入力・点処理
4章 画像強調と復元
4.1 単一画像入力・点処理
点処理: 画素を個別で扱う
属性:輝度 ⇒ コントラスト変換
4.1 単一画像入力・点処理
4章 画像強調と復元
4.1 単一画像入力・点処理
点処理の方程式
O(x, y) = M[I (x, y)]
M:写像関数,
I(x, y):位置(x, y)における階調値
4.1 単一画像入力・点処理
4章 画像強調と復元
4.1.1 ヒストグラム変換
ヒストグラム:
使い方や見方を思い出しておこう
How can I use it?
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1 ヒストグラム変換
ヒストグラム変換:
ヒストグラムに注目し、
入力画像の濃淡を変化させる処理
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1 ヒストグラム変換
(1)線形変換
(2)2値コントラスト強調(2値化)
(3)輝度スライシング
(4)ヒストグラム平坦化 などなど
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(1) 線形変換
前章のダイナミックレンジ変換処理
(ヒストグラム伸張化処理とも)
原画像の階調値範囲[l1, l2]
変換後の階調値範囲[L1, L2]とすると…
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(1) 線形変換
線形変換の処理式は…
Li = (L2 – L1) / (l2 – l1) * (li – l1) + L1 (4.2)
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(2) 2値コントラスト強調(2値化)
画像処理の研究においては非常に重要
例)図4.5 古い地図…コントラストが低い
⇒ 文字の判別が難しい
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(2) 2値コントラスト強調(2値化)
ある値をしきい値αと任意に決定
中におけるある画素の輝度I(x, y)
I(x, y) >α :1
I(x, y) ≦α :0
と置き換えるだけ。 簡単ですね!
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(2) 2値コントラスト強調(2値化)
しきい値の決定方法
人間が決める:
勘に頼る、ヒストグラムを見る、
結果からフィードバックする…etc
機械(アルゴリズム)的に決める:
判別分析法(大津の方法)
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(3) 輝度スライシング
ヒストグラムから
ある特定の階調値範囲を切り取る
特定の輝度範囲内:1
範囲外:0
2値化処理にしきい値を2つ設定
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(4) ヒストグラム平坦化
:histogram equalization, ヒストグラム平滑化
とも。
電子制御工学実験Ⅳ ⑥画像処理
でも出てきたが、覚えているかな?
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(4) ヒストグラム平坦化
走査後の濃淡ヒストグラムがほぼ平坦にな
るような操作
画像に対してメリハリがつくように、ヒストグ
ラムを平坦化する
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(4) ヒストグラム平坦化
理想的には上記の変換であるが…
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(4) ヒストグラム平坦化
実際には上記のように、濃度分布の粗密
として変換
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.1(4) ヒストグラム平坦化
捜査後の濃淡ヒストグラムがほぼ平坦にな
るような操作
4.1.1 ヒストグラム変換
4章 画像強調と復元
4.1.2 濃淡変換
:目的に応じた関数によって異なる値に
変換し、コントラストを改善する手法
4.1.2 濃淡変換
4章 画像強調と復元
4.1.2 濃淡変換
安価なビデオカメラなどでは
光学的な補正が十分でない場合が多い
(レンズ、画像素子、センサ等の
数や質に限界)
⇒ 光強度に線形に応答しない
4.1.2 濃淡変換
4章 画像強調と復元
4.1.2 濃淡変換
図:4.9 光センサの応答特性を見る。
入射光強度 ≠ 検出器出力
4.1.2 濃淡変換
4章 画像強調と復元
4.1.2 濃淡変換
図:4.9 光センサの応答特性を見る。
入射光強度 ≠ 検出器出力
真ん中くらい
192
128付近に落ち着いて欲しいのだが…
4.1.2 濃淡変換
4章 画像強調と復元
4.1.2 濃淡変換
図:4.9 光センサの応答特性を見る。
では、ソフトウェア的に補正をかけよう
192で入ってきた信号値を128として扱える
ように変換してやろう…
4.1.2 濃淡変換
4章 画像強調と復元
4.1.2 濃淡変換
図:4.9 光センサの応答特性を見る。
他の入射光応答はどうかな?
…と変換し続けていった結果、
(b)の変換曲線が描ける
4.1.2 濃淡変換
次回
4.2 複数画像入力・点処理
11月14日(水) Ⅰ限目
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