高度情報演習1C 実践 画像処理プログラミング 第二回 演習課題

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1 高度情報演習1C 実践 画像処理プログラミング 第二回 演習課題
芝浦工業大学 工学部　情報工学科 青木　義満 2007/04/25

2 必要に応じて処理結果を画像生成により提示！
基本的な画像処理の流れ 画像入力 画像入出力 画像データ参照，書き換え 前処理 空間フィルタリング 特徴抽出 計測・検出・分類 パターンと図形の検出 パターン認識 必要に応じて処理結果を画像生成により提示！

3 講義内容（6回） 画像処理とは？ 画像データの構成，画像の入出力演習 画像処理プログラミング基礎（フィルタの設計と実装）
画像処理とは？　画像データの構成，画像の入出力演習 画像処理プログラミング基礎（フィルタの設計と実装） カラー画像入出力，色抽出，２値化 背景差分，フレーム間差分，重心算出

4 領域に基づく画像処理 〜空間フィルタリング〜
領域に基づく画像処理 〜空間フィルタリング〜 概要 各種フィルタ処理 平滑化 メディアンフィルタ エッジ抽出

5 空間フィルタリング 注目画素とその近傍画素を含めた領域内の画素値を用いた計算により，注目画素値を計算する方法 フィルタを用いる理由
前処理（ノイズ除去，その後の特徴抽出のための処理） 検出，認識のための特徴抽出

6 空間フィルタの基本的な計算

7 平滑化処理 ノイズ軽減のための基本的手法 平均化 領域内の画素値の平均

8 重み付き平均化（１） 加重平均フィルタ

9 重み付き平均化（２） ガウシアンフィルタ ガウス関数による重み係数設定

10 平滑化の例

11 メディアンフィルタ 領域内画素値の中央値を出力 ごま塩状ノイズ（スパイク状ノイズ）に有効

12 エッジ抽出 明るさが急激に変化する部分：エッジ 画像中から特徴や図形を検出するための前処理として多用

13 微分フィルタ 注目画素と隣接画素の差分値（画像を画素値の離散関数としたときの微分値）により抽出 横方向微分（縦方向のエッジ抽出）
縦方向微分（横方向のエッジ抽出） エッジ強度（画素値の勾配）

14 横方向微分

15 縦方向微分

16 ノイズ低減エッジ抽出 通常のエッジ抽出 ノイズに対しても敏感 ノイズを抑制しつつエッジ抽出 平滑化とエッジ抽出を組み合わせた手法

17 ソーベルフィルタ

18

19 ヒストグラム表示 (kadai2-4.c)

20 ブロック・モザイク化処理(kadai2-5.c)

21 第2回 演習課題 ノイズ除去処理のためのフィルタリング手法 特徴抽出のためのフィルタリング手法 ヒストグラム表示（kadai2-4.c）
第2回　演習課題 ノイズ除去処理のためのフィルタリング手法 平滑化フィルタ（kadai2-1.c） メディアン（中央値）フィルタ（kadai2-2.c） 特徴抽出のためのフィルタリング手法 エッジ抽出：ソーベルフィルタ（kadai2-3.c） ヒストグラム表示（kadai2-4.c） 以上，ここまでは全員必須の課題，以下は挑戦課題, 時間内にできればボーナス モザイクフィルタ（kadai2-5.c） Kadai2-5フォルダ内にReadMeあり