畳み込み演算

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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その27【微分フィルタ③】

tanh関数による畳み込み積分は、単なる引き算として解釈できる。微分の結果を強めるには、ある程度距離がある方が良い。微分するとノイズが乗りやすいので除去する策も必要。元画像の特性が消えないようガウシアンにした方が良い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その26【微分フィルタ②】

エッジ検出をするには、変化の大きさを強調できる微分が相性が良い。だからといって導関数を求める必要はない。tanh関数で畳み込み積分をすると微分相当の結果が得られる。あくまで微分相当であり、微分の結果そのものではない。欲しいのは変化の強調であるため、問題無い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その25【微分フィルタ①】

画像処理と言えば、エッジ検出が割と有名。エッジをデータでみるとどういうことなのを確認するために輝度のグラフを出してみた。山と谷が検知できればエッジ検知になりそう。普通に考えると、ピクセル単位で評価するif文の嵐になりそうだが・・・。
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【入門】ガウシアンフィルタ(Julia)【数値計算】

Juliaでガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。Juliaのsumは行列の総和。行、列の総和の場合はdimsオプションを使用。RGB 3chに対して同じ処理を実施。データ構造が大きく異なるので注意。
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【入門】ガウシアンフィルタ(Scilab)【数値計算】

Scilabでガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。Scialbのsumは行列の総和。行、列の総和の場合は第2引数を使用。RGB 3chに対して同じ処理を実施。
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【入門】ガウシアンフィルタ(Python)【数値計算】

Python(NumPy)でガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。NumPyのsumは行列の総和。行、列の総和の場合はaxisオプションを使用。RGB 3chに対して同じ処理を実施。
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【入門】ガウシアンフィルタ(MATLAB)【数値計算】

MATLABでガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。MATLABのsumは行と列のそれぞれの総和しか計算できない。(version依存)RGB 3chに対して同じ処理を実施している。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その24【ガウシアンフィルタ⑩】

Juliaでガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。Juliaのsumは行列の総和。行、列の総和の場合はdimsオプションを使用。RGB 3chに対して同じ処理を実施。データ構造が大きく異なるので注意。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その23【ガウシアンフィルタ⑨】

Scilabでガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。Scialbのsumは行列の総和。行、列の総和の場合は第2引数を使用。RGB 3chに対して同じ処理を実施。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その22【ガウシアンフィルタ⑧】

Python(NumPy)でガウシアンフィルタを実施。畳み込み演算は関数化。NumPyのsumは行列の総和。行、列の総和の場合はaxisオプションを使用。RGB 3chに対して同じ処理を実施。