タグ: 手習ひデジタル信号処理

前回は画像特徴点抽出関数を「手習ひ」してみましたが、Helpファイル記載の８種類のアルゴリズムのうち５つでした。今回は残りの３つについて「手習ひ」してみたいと思います。評価するのなら計算量（速度）とかメモリ必要量とかも調べるのだろうけれど「抽出された」点を眺めてみるだけ。評価した論文等は多数あるみたい、後はよろ。

“手習ひデジタル信号処理(153) Scilab、{IPCV}、画像特徴点、つづき” の続きを読む

前回まで「なんちゃら変換」。今回から「画像特徴点」に進出？英語で”Detect features from an image”あるいは”Feature detection”か。”Keypoint detection”言う場合は微妙に目的が違う感じがします。そのクセ同じお名前のアルゴリズムが登場。素人老人は知らんけど。
“手習ひデジタル信号処理(152) Scilab、{IPCV}、画像特徴点、いろいろあるけど？” の続きを読む

今回は Watershedアルゴリズムです。画像を「地形図」にみたててその高低を測り、「分水嶺」を求めて川の流域のごとくにセグメンテーションするのだとかしないとか。分かったような、分からぬような。まあScilab IPCVにも変換関数あり、やってみるのですが、Helpの例が動きませぬ。IPCVの中の人のチェック漏れ？ “手習ひデジタル信号処理(151) Scilab、{IPCV}、流域変換って何よ？” の続きを読む

好んで入りたいとは思わないのです。しかし歳をとるとCT(Computed Tomography)の機械に入れられること時折。中は見えないですがドーナツの中で高速回転しとるよ感の音。そして自分の腹の断面図、それもスライス状に多数が提示されるのであります。このときラドン変換の計算（近似か？）がなされている？ホントか？

“手習ひデジタル信号処理(150) Scilab、{IPCV}、ラドン変換って何よ？” の続きを読む

前回は直線を検出するハフ変換でした。今回はLogPolar（対数極座標）変換です。噂では人間の網膜のモデルに近いのだとか。知らんけど。その名の通り縦横のデカルト座標を極座標に変換するのですが、ちょいとひねりが効いており距離は対数とってます。どうも図形を回転したり拡大縮小したときに「不変」的なものを観察できる変換みたい。
“手習ひデジタル信号処理(149) Scilab、{IPCV}、LogPolar対数極座標変換” の続きを読む

前回は距離変換でした。まあ距離はなんだかんだ言って分かり易いっす。今回はHough変換です。「ハフ」と発音すればよいみたいです。画像内の直線、あるいは円を検出するための「変換」のようです。Scilab IPCVにも直線用と円用の２つの関数が存在する雰囲気ではあるのだけれど。円用は？なので今回は直線だけ。
“手習ひデジタル信号処理(148) Scilab、{IPCV}、Hough変換(ハフ変換）” の続きを読む

前回は離散コサイン変換でした。今回は距離変換です。２値画像の各画素から最も近い画素値「０」（通例、黒にみえるハズ）までの距離を計算し、（２値でない）距離値がつまった配列（距離マップ）を返してくれるもの。使い途は御随意。なにかの処理の下ごしらえ用かね？でも「距離」といって距離の計算の仕方にはいろいろあるのだと。

“手習ひデジタル信号処理(147) Scilab、{IPCV}、距離変換、距離の計算３通り” の続きを読む

今回は離散コサイン変換 Discrete cosine transform (DCT) とその逆変換。「空間」内の画像信号を「周波数」領域へと変換(transform)するものと、その逆で画像信号に戻すもの。静止画像、動画などの「圧縮」「伸張」に度々登場する現代社会を支える？基礎技術の一つデス。自分、持ち上げすぎか？
“手習ひデジタル信号処理(146) Scilab、{IPCV}、離散コサイン変換DCTと逆変換” の続きを読む

前回は、画像の「強化、強調？」Enhancementと「修復」Restorationに関する関数のいくつかを手習ひ。今回は前回積み残しです。その一番はデコンボルーションとな？信号処理素人老人にはサッパリなんだが、「フィルタ」のかかった信号からフィルタがかかる前の元信号を復元する処理らしいです。元に戻るの？
“手習ひデジタル信号処理(145) Scilab、{IPCV}、画像の強化と修復、その２” の続きを読む

前回は画像の算術演算を行い、お猿様のご尊顔が変化する様子を観察しました。今回も「お猿様祭り」はつづきます。前回のような「単純な」算術演算ではなく、画像ならではの「強化と修復」処理向けの関数どもを手習ひしてみます。ただ、関数の数が多いので今回は半分だけだけれども。例によってお猿様のご尊顔が変化（へんげ）。 “手習ひデジタル信号処理(144) Scilab、{IPCV}、画像の強化と修復、その１” の続きを読む

前回は画像の空間的な変換でした。今回は画像の算術演算(Image Arithmetic)の回です。ぶっちゃけ、加減乗除に、差分絶対値、反転、線形結合などアリガチな演算を画像に対して施すもの。まあ、お惚け老人でも結果はほぼほぼ想像がつく関数どもデス。例によってサンプル画像はお猿様のご尊顔。今回もお猿様祭りは続くとな。

“手習ひデジタル信号処理(143) Scilab、{IPCV}、画像の算術演算” の続きを読む

前回はモルフォロジーでした。今回は、Spatial Transformations（空間的な変換、変形）に分類されている関数どもを練習してみます。画像の一部（サブリージョン）の抽出、リサイズ（拡大、縮小）、ローテイト（回転）そして「画像ピラミッド」の構築です。サンプル画像はすべてお猿様のご尊顔。お猿様祭りだ？

“手習ひデジタル信号処理(142) Scilab、{IPCV}、空間的な変換” の続きを読む

今回は前回の訂正から入らねばなりませぬ。前回「モフォロジー」と記してましたが「モルフォロジー」と記すのが良いようです。またバッサリ２値白黒画像の処理と断定してましたが、カラー画像にも適用可能です。ステンシルプレートのような２値画像に適用する場合が「応用し易い」だけのこと。お詫びして訂正させていただきます。 “手習ひデジタル信号処理(141) Scilab、{IPCV}、モルフォロジー処理その２” の続きを読む

前回は画像フォーマット変換関数群とその「こまごま」を練習。今回は「モルフォロジー」Morphological Operationsです。ぶっちゃけ２値画像の変換処理デス。処理をしてみると「マスク」というか「ステンシルの型紙」を操作しているような感じです。ステンシルの型紙にペンを突っ込んでグリグリしている感じ？ホントか？ “手習ひデジタル信号処理(140) Scilab、{IPCV}、モルフォロジー処理” の続きを読む