空間フィルタリング
画素毎の濃淡変換
出力画像の画素を計算するために入力画像の対応する画素の値のみ使う
出力画像の画素を計算するために入力画像の対応する画素の値だけでなくその周囲の画素も含めた領域内の画素値も使う
線形フィルタ
https://gyazo.com/d82bfc92df728fc67b34072a265420d3
平滑化
ピントが会ってないようなボケた感じの濃淡変化を与えることを平滑化と呼ぶ フィルタの値が全て均一 = 領域内の平均値を求める
フィルタがでかいほどよりボケる
フィルタの原点に近いほど大きな重みをつける
注目画素と周辺画素の距離についてガウス関数で近似した重みをかけていた
普通に平均化フィルタよりも自然で滑らかな効果を出せる
エッジ抽出
画像中で明るさが急に変化する場所を取り出すこと
隣り合う画素同士の画素値の差分を取るフィルタ。横方向/縦方向で検出できるエッジが異なる。
横方向に勾配を取る際に同時に縦方向には平滑化処理を行う
平滑化も同時に行うことで微分フィルタよりノイズが抑えられる
教科書のシマウマの画像を見るとわかりやすい
微分フィルタをさらに微分した2次微分フィルタの縦横方向のフィルタを足し合わせたもの
[0,1,0,1,-4,1,0,1,0]
方向に依存しないエッジ抽出ができる
ラプラシアンフィルタは微分を繰り返す分変化を異常に検出してしまうのでノイズが増える
なのでガウシアンフィルタで平滑化を行ってからラプラシアンフィルタを通すと良い
これをまとめたものをLoGフィルタと呼ぶ
鮮鋭化フィルタ
元画像の濃淡を残したままエッジを強調するフィルタ
元画像Aを平滑化した画像Bを用意し、元画像A - 平滑化した画像Bをして得られた画像を定数倍する。
鮮鋭化されるヒョウの画像を思い出す
エッジを保存した平滑化
平滑化でノイズを減らしつつエッジも残った画像にすること
平均化フィルタだとぼんやりするだけでエッジも消えてしまって厳しい
注目画素の画素値に対し、注目画素の近傍領域中で近い値をもつ画素を一定個数選び出し、
その選ばれた画素の画素値の平均値を出力とする。
近傍領域の大きさをN×N画素、選び出す個数をk個とするとき、k≦N2乗/2とすることで
注目画素の画素値に近い、近傍領域中の画素数の半分以下の個数の画素の平均化をするた
め、画像のエッジが保存されやすくなる。
正規分布の重み付きガウシアンフィルタ!であり、エッジを保存したガウシアンフィルタである
ガウシアンフィルタのカーネルに加えて、輝度差(注目画素と周辺画素の画素値の差)に基づいて重みを付けている
注目画素との画素値の差が小さい(=同じような色合い、明るさ)のであれば重みが大きくなり、注目画素との画素値の差が大きければ重みは小さくなる
この記事がめちゃくちゃわかりやすい
ある注目点の周り5x5と画像全体から5x5を切り出したものを比較してそれぞれの重みを計算する。そうして全体から切り出したものそれぞれに対して算出された重みをかけて足し合わせたものを画像とする。画像全体で行うためノンローカルと読んでいる。
周辺画素を含めた領域が、注目画素の周辺領域とどれくらい似通っているかによって重みを決定する
注目画素を周りの画素の濃度の中央値に変換することである。 メディアンフィルタは、画像を平滑化することなく、画像のエッジ部分をそのまま残してノイズが除去できるという特徴がある。
特にスパイク状のノイズ除去に強い