画像処理プログラミング

知能情報システム創成２

画像処理とは？

•  画像処理 – 計算機による画像の撮影、生成、情報検知、計測

•  コンピュータビジョン – 幾何学や人工知能の技術を応用した高度な画像処理、画像認識

– ものを掴む – 障害物をよけて歩く – 物体の識別

カメラとコンピュータ

目の代わりに カメラ

脳の代わりにコンピュータ

テレビ画像信号

•  テレビ信号はアナログ

走査線

電圧

時間

デジタル画像 •  標本化、量子化により離散化

電圧

時間

明るさが整数値 になる

デジタル画像

•  デジタル画像は整数値行列

１００ １２ ８０ ９５

２５５

ピクセル（画素） j

i

（黒）０‐２５５（白）

(i,j)の位置の画素値

読込＆書込

濃淡画像

カラー画像

•  赤、緑、青の３枚のデジタル画像

デジタル画像処理とは？

•  一つもしくは複数のデジタル画像の各画素値を読み込んで、計算を行い、結果を各画素に書き込む作業である。

課題０　：　サンプルの実行

•  サンプルプログラムのコンパイルの仕方を理解する

•  カラー画像のネガポジ反転画像の生成 •  画素のシーケンシャルアクセスを理解する

シーケンシャルアクセス

int piInput[]; for( i=0; i<iWidth*iHeight; i++ ) {

piInput[i]=255-piInput[i]; }

i=0

i=iWidth*iHeight-1 濃淡値の反転

課題１　：濃淡画像の生成

•  カラー画像から白黒の濃淡画像（グレイ画像）を生成する

•  RGBーYIQ色変換を理解する

課題2　：　輝度値のヒストグラムと二値画像

•  課題１で生成した濃淡画像を白黒二値化する処理を理解する

•  画素値のヒストグラムの作り方

濃淡画像 輝度値のヒストグラム 白黒２値画像

課題3：微分フィルタによるエッジ検出 •  濃淡画像に微分フィルタ処理（たたみこみ演算）を施すことによって、エッジ画像（線画）を生成する処理を理解する

|∇f |の可視化 (Sobelフィルタによる）

-1 0 1

-2 0 2

-1 0 1

-1 -2 1

0 0 0

1 2 1

X方向のsobel フィルタ Y方向のsobel フィルタ

課題４：パターンの検出 •  テンプレートマッチングによる画像パターンを検出する方法を理解する

•  ＳＳＤの計算 ( )∑∑−

=

−

=

−=1

0

1

0

2),(),(N

j

M

iSSD jiTjiIR

課題５：ラベリング •  二値画像の連結領域に同じラベル番号、離れた領域同士には異なる番号を割り当てる処理

http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-193.htmlより引用

二値画像 ４連結 ８連結

レポート

•  表紙をつける •  評価シートをつける

– 不備がある場合はコメントを記入して返却 – 再提出すること

•  チェックリスト – レポートの満たすべき条件を記載している – 自己チェックしてすべて満たしてから提出

•  提出 – 課題2,4,5が終了した後、次回授業開始４０分前までに指定されたポストに提出する。

ランダムアクセス

i=0

i=iHeight-1

j=0 j=iwidth-1

(i, j) (i, j+1) (i, j-1)

(i-1, j)

(i+1, j)

(i-1, j+1) (i-1, j-1)

(i+1, j-1) (i+1, j+1)

(i, j)指定のランダムアクセス 　　　　　　　→ シーケンシャルアクセスへの変換が必要

微分フィルタ

100 200 200

210

190

100

110 190

110 180

190

200

210

100 100 100

-1 0 1

-2 0 2

-1 0 1

×(-1)

×(-2)

×(-1)

×0

×0

×0

×1

×2

×1