問題一覧
1
二値化
画素値を2種 (0と255) にする濃度変換法
2
ポスタリゼーション
濃度値を数種類に変換する方法
3
2値化では、その画素の濃度値を２色に分ける基準値（ ）が必要となる
閾値
4
固定閾値処理
閾値を、その画像において不変とする手法
5
可変閾値処理
閾値を、画素ごとに変化させる手法
6
特殊な効果：ソラリゼーション ① 濃度反転 → ② ソラリゼーション →
濃淡の反転, 画像の濃淡の一部を反転
7
モード法 3つ
物体と背景に明確な濃度値の差があり、ヒストグラムに明確な谷部分が現れる, ヒストグラム中の物体と背景のピークが既知である場合に、その間にある最小値を閾値𝑡とする。, 2つのピークが不明瞭な画像では、人の経験に基づく処理が加えられる。
8
閾値の設定
背景と物体に濃度値の違いがあるヒストグラムをもとに谷の部分に設定することで実現できる
9
P-タイル法
物体の濃度値が背景より暗く（または明るく）、画像中の物体の面積比𝑝（画素数の比）が分かっている場合に適用できる。
10
P-タイル法の条件を2つ
物体と背景の面積比は既知であり、値は𝑝である。, 物体は背景より暗いとする。（物体の濃度値は背景より低い値）
11
微分ヒストグラムの特徴
物体と背景との境界は濃度値が大きく異なる場合が多い。
12
判別分析法（大津の二値化） 閾値𝑡で、画像を2つのクラス（物体と背景）に分けるために「①」と「②」比（分離度＝②/①）が最大となる濃度値を閾値𝑡と決める
同一クラス内の濃度値の分散, 2クラス間の濃度値の分散
13
判別分析法のプログラム
tの値を0～255まで変えながら、各tのときの𝜎𝐵2を繰り返し計算する, 閾値tを得られたら、原画像のt-1以下の画素値は0に、t以上は255にした処理結果配列aryProcを生成し、2値化画像を出力する
14
可変闘値直処理の概要
画像を適当な小領域に分割する, 小領域ごとに、何らかの固定関値処理を適用して関値を決定し2値化を行う。
15
可変闘値処理が必要な時 2つ
照明の当たり方などにより、同じ物体であっても位置によって濃度値は変化する。, 画素によって関値を変化させながら2値化処理を行う手法が必要となる。
16
可変闘値処理手順のまとめ 1-3 3の①ΔがΔt以下の場合 ②ΔがΔt以上の場合
注目画素(x,y)に2値化処理をするために、小領域のサイズを決める。(3×3とか5×5とか, 注目画素(x,y)の周囲の小領域の濃度値の分散のを計算, Δが分散の閾値のΔt(自分で設定)以下であるか判定する, 注目画素とその周囲の画素の平均濃領域で求めた値を引き継ぎ、注目画素を2値化する。, 0はo?注目画素とその周囲の画素の平均濃度値(x,y)を計算して閾値tとし、注目画素を2値化する。
17
パターン認識
観測されたパターンを定められたクラスのうちの1つに対応させる処理
18
デジタルデータ同士の類似度や相違度を求める場合、比較対象として2種の( )が考えられる。
特徴量
19
距離の種類 3つ
ユークリッド, マンハッタン, マハラノビス
20
ユークリッド距離
2点間の直線距離
21
マンハッタン距離
各次元における差の絶対値の総和
22
マハラノビス距離
テンプレートとなるデータを複数回計測し、各次元ごとの値 の分布を考慮して補正した距離
23
座標(x,y)の位置の点を座標(x2,y2)に変換によりに移動する時の式を(線形写像·1次変換)と呼ぶ
線形変換
24
点に対する変換が複数連続で行われるとき、①は②として表現できる
連続して行われる座標変換を合成した変換, 各変換行列を点から左側に順に掛けていった行列の積
25
鏡映とは
ある直線に関して対称な位置に反転する変換のことである。, その線を中心に折り返した座標となる。
26
アフィン変換
各線形変換と平行移動を合わせた変換の総称こと
27
ニアレストネイバー
出力画像の座標(x2,y2)を逆変換した原画像の座標(xと,y)(実数値)に、 最も近い画素(i,j)の画素値f(i,j)をそのままf(x,y)とする方法。
28
バイリニア変換
出力画像の座標(x2,y2)を逆変換した座標(x,y)(実数値)の周囲の4 つの画素値をもとに、画素値f(x,y)を求める方法である。
29
離散フーリエ変換(DFT)の意義
観測した信号にどんな周波数の正弦波がどれくらい含まれていか分かる。
30
DFT
信号を構成する正弦波(k)を求める
31
IDFT
C[k]から番目の信号値f]を求める
32
DFTの重要な性質 >C[k]の実数部はk= N/2で >C[k]の虚数部はk=N/2で
左右対称実際に求められる, 点対称