画像処理論.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
シミュレーション演習 G. 総合演習 ( Mathematica 演 習) システム創成情報工学科 テキスト作成: 藤尾 光彦 講義担当: 尾下 真樹.
Advertisements

画像処理 05A1027 後藤航太. 研究課題は openLDAP についてでしたが 今回から画像処理に変更しました。 変更した理由 自分が持っていたイメージと実際の openLDAP が違ったので変更を決 めま した。 画像処理に興味を持ったので これからは画像処理を研究課題として やっていきます。
はじめてのパターン認識 第1章 第4グループ 平田翔暉. パターン認識 パターン認識 o 観測されたパターンを、あらかじめ定められ たクラスに分類すること クラス o 硬貨: 1 円玉、 5 円玉、 10 円玉、 50 円玉、 100 円玉、 500 円玉 o アルファベット: 26 種類 o 数字:
Determining Optical Flow. はじめに オプティカルフローとは画像内の明る さのパターンの動きの見かけの速さの 分布 オプティカルフローは物体の動きの よって変化するため、オプティカルフ ローより速度に関する情報を得ること ができる.
プログラミング言語論 第10回(演習) 情報工学科 木村昌臣   篠埜 功.
FPGA 株式会社アプライド・マーケティング 大越 章司
動画像処理特論1 動画像の獲得と保存.
画像セグメンテーションにおけるウェーブレット係数の局所テクスチャ特徴を用いたGraph Cuts
高度情報演習1A “テーマC” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とCGによる画像生成〜 第四回 演習課題 画像中からの物体抽出処理(背景情報を手がかりとして) 芝浦工業大学 工学部 情報工学科 青木 義満 2006/05/15.
ロボットビジョン(ロボットの視覚能力)のための デジタル画像処理
「わかりやすいパターン認識」 第1章:パターン認識とは
画像処理工学 2012年2月2日 担当教員 北川 輝彦.
11章 ボリュームレンダリングを学ぶ 本来は目に見えない内部情報をレンダリングし可視化する技術
3DCG技法についての 調査報告 ○○県立○○高等学校 1年は組 グループ0.
情 報 の 表 現(3) 情報社会とコンピュータ 第10回.
ウェーブレットによる 信号処理と画像処理 宮崎大輔 2004年11月24日(水) PBVセミナー.
Pattern Recognition and Machine Learning 1.5 決定理論
画像処理工学 2011年10月27日 担当教員 北川 輝彦.
6.3 2次元DFT (1)2次元DFTとは 画像のような2次元信号をサンプリングしたデータを 2次元DFTを
経営情報 #1 デジタル表現 / 2003 (春) 安田豊 1.
5.チューリングマシンと計算.
5.チューリングマシンと計算.
平成23年8月 情報学群 岡田 守 このスライドは, 前川佳徳編著による「コンピュータグラフィックス」(オーム社)を基に作成されている.
「R入門」 第3章:オブジェクト、そのモードと属性
TextonBoost:Joint Appearance, Shape and Context Modeling for Multi-Class Object Recognition and Segmentation 伊原有仁.
理由:文字数より要素数の多い配列を用いた時に,文字列の最後を示すため
理由:文字数より要素数の多い配列を用いた時に,文字列の最後を示すため
条件式 (Conditional Expressions)
マルチメディア情報の ディジタル表現と処理
コンピュータリテラシー 広島工業大学 知的情報システム工学科 張 暁華 2003年.
画像工学 2011年10月6日 担当教員 北川 輝彦.
ヒューマンインタフェース 電子機械工学専攻 第2学年 後期 開講
高度情報演習1A “テーマC” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とCGによる画像生成〜 第三回 演習課題 画像中からの物体抽出処理(色情報を手がかりとして) 芝浦工業大学 工学部 情報工学科 青木 義満 2006/05/08.
画像のディジタル化 1 A/D変換器 光強度のアナログ情報をディジタル信号に変換する 標本化:sampling
画像工学 2012年10月3日 担当教員 北川 輝彦.
コンピュータビジョン特論 Advanced Computer Vision
画像処理 基礎.
コンピュータビジョン 第1回.
画像認識レポート課題 ガイダンス.
2008年度 情報数理 ~ 様々なデジタル情報 ~.
情報数理 ~様々なデジタル情報~ 2007年度 担当教員:幸山直人.
画像処理工学 2013年1月23日 担当教員 北川 輝彦.
TCanvas BCB:TCanvasクラスでグラフィックを扱う。 TFormなどもプロパティとして持っている。
深層学習を用いた音声認識システム 工学部 電気電子工学科 白井研究室 T213069 林健吉.
Computer Graphics 第10回 レンダリング(4) マッピング
岩村雅一 知能情報工学演習I 第13回(後半第7回) 岩村雅一
デジタル画像とC言語.
FPGA 株式会社アプライド・マーケティング 大越 章司
2012年度 情報数理 ~ 様々なデジタル情報(1) ~.
OpenCV について OpenCV とは OpenCV の Python プログラム例 配列 画像の B, G, R の 3成分
ディジタル信号処理 Digital Signal Processing
一方向画像からの 3Dモデル生成 電気電子工学科 白井研究室 T215049 田原 大輝.
ディジタル信号処理 Digital Signal Processing
知能情報システム特論 Introduction
名古屋市立大学大学院システム自然科学研究科 MIRU2009: 第12回 画像の認識・理解シンポジウム
プログラミング言語論 第9回 情報工学科 木村昌臣 篠埜 功.
Wavelet係数の局所テクスチャ特徴量を用いたGraph Cutsによる画像セグメンテーション
わかりやすいパターン認識 第7章:部分空間法  7.1 部分空間法の基本  7.2 CLAFIC法                  6月13日(金)                  大城 亜里沙.
2010年度 情報数理 ~ 様々なデジタル情報(1) ~.
プログラミング 3 2 次元配列.
手書き文字の自動認識アプリケーション 15K1013 坂本 倖輝
「ICAによる顔画像特徴量抽出とSVMを用いた表情認識」
地理情報システム論(総)/ 国民経済計算論(商)
5.チューリングマシンと計算.
時間連続性を考慮した 動画からの人物の姿勢推定
1-Q-12 Buried Markov Modelを用いた構音障害者の音声認識の検討
PROGRAMMING IN HASKELL
2019年度 情報数理特論B ~ 様々なデジタル情報(1) ~.
プログラミング基礎a 第5回 C言語によるプログラミング入門 配列と文字列
グラフ-ベクトル変換を用いたグラフ構造表現による一般物体認識
Presentation transcript:

画像処理論

1. Introduction What is digital image processing? What is an image? Classifying images Image processing method Concept and basic terms for image processing Related field

What is an image? 画像とは二つの変数を持った関数と定義され、その変数は何らかの信号の強さを表す。画像の数学的表記は次のようなものである。 z = f( x, y ) デジタル画像は二次元配列として定義され、その配列のそれぞれの要素はその近傍での何らかの信号の強さを表す。それぞれの要素はpixel(画素)と呼ばれる。 Zi = F( Xi , Yi )

Classifying images (1) 画像の枚数による分類 静止画像 複数の連続した画像 ピクセルのデータ形式による分類 二値画像 濃淡画像 カラー画像 画像の解像度による分類 超高精細(2000x2000) 高精細(1000x1000) NTSC(640x640)

Classifying images (2) 画像の内容による分類 書面形式の(document)画像 グラフィック画像 風景(scene)画像 画像を取得するのに使ったセンサーの種類による分類 温感(thermal)画像 深度(depth)画像 X線画像

Image processing method [Photographic] 写真術による処理。例)現像の方法を変える [Optical] 光学的処理。 例)レンズによるフーリエ変換。 モアレによる3次元計測 [Computer] 計算機による処理

Concept and basic terms for image processing [scene] (情景)3次元の実世界 [image] (画像)2次元の世界 [symbol] 分類したパターンに付けられたラベル [pattern] 意味をもつ(ランダムでない)規則

Related field [image processing(画像処理)] 画像を処理することに関係する範囲をすべて含む。 [image understanding] 人とのコミュニケーションを可能とする、意味的なレベルに至るまで理解すること。 [image recognition(画像認識)] その画像の中にどのような物体が存在するかを認識すること。その結果はシンボルによって表現してもよい。 [character recognition(文字認識)] コンピュータを使って印刷または手書きの記号や文字を識別すること [computer vision] 一つ、もしくは複数の画像から、三次元世界を復元すること。コンピュータビジョンは科学的視点、ロボットビジョンは機械的視点、マシンビジョンはエンジニアリング的視点に立っている。 [pattern recognition(パターン認識)] 画像、音声や文字などを含む信号パターンに、その種類を表すラベルを割り当てる [computer graphics(コンピュータグラフィック)]コンピュータ上の記述から画像を作り出すこと。しばしば画像はimage based renderingなどのレンダリングのために使われる。

静止画像

複数の連続した画像

ピクセルのデータ形式による分類 濃淡画像 二値画像 カラー画像

超高精細(2000x2000)

高精細(1000x1000)

NTSC(640x640)

画像の内容による分類 風景画像 文書画像 グラフィックス画像

画像を取得するのに使ったセンサーの種類による分類 深度画像 温感画像 X線画像