画像処理

数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その33【微分フィルタ⑨】

Python(NumPy)でSobelフィルタを実施。MATLABと同じ結果が得られた。np.arrayがuint8になっている状態を維持する必要がある。imwrite時にuint8になっていないと期待した出力にならない。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その32【微分フィルタ⑧】

MATLABでSobelフィルタを実施。想定通りの結果が得られた。というより、前回までの結果が実はMATLABで実施したものだった。他の環境、言語でも同様の結果が得られるかが確認ポイントになる。
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【入門】微分フィルタ【数値計算】

エッジ検出について説明。各種微分フィルタについて説明。Sobelフィルタを元にいろいろ課題認識&対策実施。実験手順を説明。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その31【微分フィルタ⑦】

Sobelフィルタの実験手順。とりあえずガウシアンフィルタもかけておく。縦横の2種類のSobelフィルタと、その結果の合成も忘れずに。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その30【微分フィルタ⑥】

単純にSobelフィルタのカーネルで畳み込みをしても期待する結果にならない。マイナス値がでるので、絶対値なり二乗なりで対処する必要あり。横方向、縦方向のエッジしか検知できないので、合成する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その29【微分フィルタ⑤】

各種フィルタについて説明。微分フィルタ一次微分フィルタPrewittフィルタSobelフィルタ
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その28【微分フィルタ④】

各種畳み込みカーネル。微分特性を付けてエッジ検出したい。微分の特性をより強くしたい。移動平均でノイズをちょっと除去したい。元画像の特徴を残すために単純移動平均じゃなくてガウシアンにしたい。
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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・・・。