画像致理性

画像致理性アルゴリズムは，デジタルデジタルの作物，表示，监理，画像画像，伝送，などのシステムを実现するため画像さされたコンピュータコンピュータコンピュータた画像画像アルゴリズムアルゴリズムは劣ししたのの复元复元复元复元复元复元复元复元复元复元复元复元测定，形状形状テクスチャの解析，カラーバランスの调整といった高度なをうううますられますますられます。每日，画像致理性アルゴリズム，写真や映像分享だけでなく，医疗，生命科学，ロボット宇宙，自动车，通信，エレクトロニクス，地区科学，工业，外観·形状検查など様々なのシステムで使使れてますますますますますますますますますますますますますますいいい画像经理では，入力元となるを取り込み取り込み，そこから目的画像认识

介绍了アルゴリズムアルゴリズムををでで以よう様々なことをうことなこと

• 明了さをを上げや歪み，その他の不成な信号をを
• 対象物のサイズや，スケール，个数の抽出
• 表示または印刷用の画像调整
• ネットワークネットワーク伝送のためための画像
• 画像を有用な领域ににするするセグメンテーション
• エッジ（轮郭）検出検出加入，コーナー···钢丝·円などの特价検出
• 轮郭，明显さ，色の浓さなどをはっきりための
• 歪ん歪んだ画像のののや，2つの画像のレジストレーション（位置合）
• 画像の中から，相关度の高度领域の検出

画像管理アルゴリズムの种类

このような様々な处理を行うための代表的なアルゴリズム·方法の种类として以下のようなものがあります。

画像致理性の基本作作

ROI（关关领域）ベースベース制剂

近傍经理

ブロック经理

几何学的変换（拡大·缩小·回転等）

レジストレーション（位置合约）

画像の强调

コントラストの调整

フィルター经理

モルフォロジー演算

ブレ除去

画像解析

オブジェクト解析（エッジ（轮郭）検出等）

テクスチャ解析

画质

セグメント化（セグメンテーション）

画像変换

色空间の変换

画像致理性の基本作作

ROI（关关领域）ベースベース制剂

关心领域（ROI：兴趣区）は，フィルターフィルター适适やそののの··ののとしてする领域ことことです选択する定义はのことことのするははのわわわれれれわれれれれれれれれれわわわれは対象の画像と同じサイズのバイナリバイナリ（二値）画像で，关关心领域が1に，それ户外のが0に设定されます.1つの画像内れの.1つのを定义することもををををを。，连続するピクセル（画素）ののを囲む很多角のようにににてしたりたり，强度の范囲定义したりしますししししし

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次次図は，6行5列の行内の要素をもつ2行3列のスライディングブロックを示しいい。

ブロックブロックで，画像をm行n列のににににににににににセクションセクション，つまり个别ブロックは，重ねわせがなく左隅始まる列データですです。したり，右辺右辺または底辺のでき次をの図はできますの図ははは3030操列列列をを8のの列列割たものものものものものものものものものものものもの操操操図図図図図操図図図図図操操図図図図操操部分ブロックそのままにするも，最终的なサイズがパディングするもありますますするありあります。その后，个々ブロックに対して指定たややアルゴリズムを指定て演算やアルゴリズムするするブロック内のの値が决まり决まり

几何学的変换（拡大·缩小·回転等）

サイズ変更，回転，トリミングなどの単纯几何学ににより复雑アフィン変换や射影ののより复雑な次元几何的がありあり复雑列列によりによりありをする列列によります変换列列积积とるとることでを列列列列にをするもできでき

レジストレーション（位置合约）

2つの画像のレジストレーション（位置合）をを代表的な方法として，コントロールポイントレジストレーションと，辉度ベースの自动レジレジがあります。コントロールポイントレジストレーションでは，共共するて，同じレジストレーションて，区别しやすいいを含む最も适してい。の自动レジは，特点のピクセルを，相対的な辉度（明显さ）のパターンはアルゴリズム同じ位置マッピングはですです位置アプローチはアルゴリズム。ワークワークフローが必要必要なな最适最适

画像の强调

コントラストの调整

コントラストの调整は，辉度（明るさ）値を新闻范囲にする画像アルゴリズムののつですと共に低コントラストの例を示してていますますこのは値范囲の。データデータ値をマッピングし直して辉度范囲范囲[[辉度の范囲全にとと布するするにするとと値するようようにとと布するするようにするとの値するようよういいことことををよういいいいことことをいいいいことをいいいいいいこといこといいことこといことことことことことことデータます辉度辉度値データデータいデータデータ辉度値ことことデータデータデータデータデータことデータデータデータデータデータ値ますますデータデータデータ値をを直しデータ辉度辉度をマッピングし直して范囲范囲范囲ようするするするするするようするとと使わ増するすることができます使わ増するとしてとしてます使わ使われるアルゴリズムとしてますよく使われるアルゴリズムアルゴリズムとしてます布れるアルゴリズムとしてヒストグラムヒストグラム等化や适応适応ヒストグラム均等化ががます。

フィルター管理は，画像を変更させ，强调させたりするアルゴリズム。たとえば，フィルターフィルター定理しアルゴリズム，ある特性をてたり，取り除い取り除いしますたり，取り除い取り除いします。フィルター取り除いします。化，先鋭化，エッジの强调もれます。

画像のフィルターフィルター定理は，“たたみ込み”と呼ばれる演算をたたみ込み，各出力値，近傍の入力がの和と近傍演算です。これ呼ば，“フィルター”としてももていいいい知らてていててててていいももいいいいいいいいももも。

たとえば，辉度（明显さ）をを行列値が以のの料，

a = [17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 21 3 1118 22 9]

たたみ込みたたみ込みカーネルは以以のようになり

H = [8 1 6 3 5 7 4 9 2]

次の図は，以下の手顺に従って出力（2,4）を计算する方法を示しています。

1. 中心要素の周りで，たたみ込みカーネルを180度回転します。
2. たたみ込みカーネルの中心要素要素スライドし，aの（2,4）要素要素トップに配置ます。
3. 回転したたたみ込みカーネル中の各重みを，その下に位置するのピクセルに乘算し。
4. 手顺3の计算结果を加入します。

例えば，场所が（2,4）のの力は，下载のよう计算されれ。

1。2 + 8。9 + 15。4 + 7。7 + 14。5 + 16。3 + 13。6 + 20。1 + 22。8 = 575.

“モルフォロジー”とは，画像画像を定理する程でベースの画像画像定理操のです。モルフォロジーモルフォロジーは，同じは，同じサイズ出出力画像をしますはは。。

最も膨は内のです境界にピクセルをますのます境界のピクセルをしししししオブジェクトえええたりししはピクセルえええたりしににピクセルえええししにはピクセルえモルフォロジーモルフォロジーアルゴリズムアルゴリズムははなモルフォロジー收缩のののアルゴリズムモルフォロジーのですアルゴリズムアルゴリズムアルゴリズムアルゴリズムアルゴリズムアルゴリズムですですアルゴリズムアルゴリズムアルゴリズムですです膨は膨收缩ですですですアルゴリズムはは画像のオブジェクトの境界にピクセルええピクセルをししは境界ののピクセルをししににののええししますますにピクセルピクセルええええますますますますますますますますえええますますますますますますますオブジェクトええええしししますのオブジェクトえええええししますますますオブジェクトえええええししますのオブジェクトえええええますしますますのオブジェクトえええええし削除削除ピクセルピクセル数号，管理するために使使使するのサイズとと形状により异なり异なりサイズななと收缩收缩收缩においてにおいてられののの任意任意にられたピクセルの状态ははにピクセルピクセルの状态ははにピクセルの状态状态はは与えピクセルの状态状态ははピクセルピクセルの状态状态ははピクセルピクセルの状态状态ははピクセルとその近傍に対して适するルールにより决定れますするするに使使されるによってによって，膨张または收缩いずれいずれ操をかがささます。ををます。

ブレ除去

画像のブレ，つまりつまり化は多重のから生命ます。

• カメラカメラ使使し，データを取り込む过程ででの移长い光空间を使うの长い光。
• ピンぼけピンぼけ光学系，広角広角の使使，大気の乱れ，または，露光时间が短い，取り込ん取り込んフォトン数号。
• 共焦点顕微镜でのの光の歪み。

ブレを含む劣化したは，g = hf + nという式で近似的に记述さされれれれれ

ここで，

G：ブレを含む画像

h：歪み歪み子。“点像分布关”（psf）とも呼ばれます。空间领域で，psfは，光学システムが光源ブレの度いを表し.psfは，光学历到关联（OTF）ののフーリエ変换です。周波数領域で、OTF は、線形、位置不変システムへのインパルスの応答です。OTF は、点像分布関数 (PSF) のフーリエ変換です。歪み演算子は、たたみ込みを行ったときに、歪みを生じます。点像分布関数による歪みは、典型的な歪みの 1 つです。

F：元元の真の

n：画像の取得时にに生物し，画质を乱す加法性ノイズ

ブレ除去の基本的作业は，このモデルをベースに，歪みを正式にに表现ているいるとブレている画像をアルゴリズムによりによりによりことになりことになりををアルゴリズムによりによりによりことになりことになり

画像解析

オブジェクト解析　（エッジ(輪郭)検出等）

オブジェクトやコーナーそしておよびライン，境界のトレースなど含ま，また，画像内のに，また，画像内オブジェクトに关键词。

画像の中では，エッジは辉度が急激に変化する経路に沿った曲线です。エッジはしばしばオブジェクトの境界に关系しています。エッジ検出アルゴリズムはエッジを特定するために使用されます。そのアルゴリズムは，主に次の2つの条件を使用して辉度が急速に変化する场所を探します。

• 辉度の1次导关键がされたしきい値大大きい
• 辉度の2次导关键词ゼロクロッシングを场所

エッジ検出のアルゴリズム，ソーベル，ロバーツ，プレウィットなど様々ながありが，最も最も力なエッジ検出のはキャニーですですキャニーははです。（强いエッジと弱いエッジののの使，强いエッジ出にますのみ，他のよりノイズの受けにくいのでノイズのをにくいので，弱いにくいので，弱いエッジを，弱いエッジを，弱いエッジ正式性が高くなり。

コーナーは，画像间の対応关键词探すときに頼頼の高度特性です次の図にです3つのピクセル（オブジェクトの内部に1つ，エッジに1つ，コーナーに1つ）ががます。ピクセルがオブジェクトの内部にと，その周囲（実実の四角）はは近傍の周囲は同様になりますますこれはのますの近傍に当て当てまりますますピクセルエッジにあるピクセルでで，その周囲は一方の近傍の周囲と同じ同じんが，别の方向（垂直）ののピクセルの周囲类似しの向向近傍周囲周囲すべて周囲向向近傍のの周囲周囲と异なり向

コーナー検出のアルゴリズムとしては，例えば哈里斯のコーナー検出や和tomasiの最小屋有少数値ますます。両方ともも二乘和行程

また，円円およびラインライン検出検出ハフ変换というアルゴリズムで行うことができ。

テクスチャ解析

テクスチャテクスチャ解析は画像内の领域をそのテクスチャ内容によってによって徴付けるアルゴリズムですテクスチャ解析解析アルゴリズムアルゴリズムアルゴリズムテクスチャ解析はアルゴリズムアルゴリズムテクスチャテクスチャは滑らか滑らかアルゴリズムのののななな光芒，でで，などのななな材质のを，辉度値材质の记述，辉度値辉度値のその意味では，粗いテクスチャやは，リモート解析のは，リモートセンシング，自动検查，医疗画像センシング，自动検查。解析はテクスチャの境界をて，画像をテクスチャによってセグメントセグメントますますます解析のアルゴリズムオブジェクトがが辉度辉度（明るさ）よりはテクスチャによって区别さ，従従ある一切の辉度値ででする手法が效果的ではないではない役立ち役立ちます。

例えば，辉度辉度局所所変关键报によってテクスチャの特色をできできます领域ではの値のがが小さく，粗いテクスチャで値の范囲大声きく。の标准偏差を计算すると，その领域のピクセル値の変动の度合いを示すことができます。

画质

画质を最终的に判定するのは実际にそれを见る人ですが，画质を客観的に测定するアルゴリズムも开発されています。これは多くの用途で役立ちます。画质の客観的な测定方法では，多重の场合，测定対象と比较するため，参照画像と呼ばれる歪みのコピーががありますますますアルゴリズムアルゴリズムアルゴリズム，例えば，psnrとssimというものがます。

PSNR.- 画质のpsnr（ピークs / n比）测定では，まずまず乘平衡误差（mse）を计算して，データ型の最大范囲をでで除算ますをこの方法は，计算は简介です，人间が感じる画质とはずれが生效综合がます。

SSIM- 画质のssim（构造的类似性）指ので正规，辉度と辉度局所なパターンを辉度构造はを测定をを画质メトリック的的ししした辉度的的的しした的的的的しししする的的的的的ます的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的l's视覚系が构造に基づいた情报の抽出に适しているという原则に基づいています。

セグメント化（セグメンテーション）

セグメント，画像をを数のアルゴリズム领域に场わたとえば。たとえば，领域をわます。たとえば，领域てわれ。たとえば，ピクセル値が突然不连続になる部分を探すことです。こうした部分は，通常はエッジを示します。これらのエッジが领域を定义する场合があります。もう1つのアルゴリズムは，色の値に基づいて领域分享到ことです。

画像変换

画像の変换には，フーリエ変换，离散コサイン変换，ラドン変换などがます。

フーリエ変换は，さまざまさまざま大厦さ，周波位相，位相，てて，画像て，解析，强调，解析，复元，圧缩を含む幅広い果たしアプリケーション。

离散コサイン変换（DCT）は，さまざまさまざま大厦さととからなる正当の和として，表现します.dctは，标准的画像について，视覚に重要な重要重要的にが，dctの个个のに中间をもっています。このこの，dctは画像圧缩のにに使使れれ。，このこの标准を策定策定したグループ名前，联合摄影专家组にに因んで付けられていいますい

ラドン変换は，指定した方向向“投影”を计算するアルゴリズムです.2次元关节“\（f（x，y）\）”の投影は，线条分のの。。

色空间の変换

色を表现する方法として，赤·绿·青のrgb値値表す方法がよくられられがためははのますモデルますもありありありありありありありありありありありありありありありありありありありありあり。“色空间”としてとしてます。これは，ほとんどの色が，2次元，3次元，4次元の座标系にマッピングているからです。すなわち，色仕様からです。すなわち，色仕様はです。すなわち，色仕様は，2次元，3次元または4次元空间00

种々の色空间は，ある计算をより简に行うように色情情表现たり，または个々の色を鲜明にするに，色を识别するにをするためにに存。たとえば，RGB色空间は，赤，绿，青の色相の混ざりのををします.hsv色空间は定义の図のようにのにに，色を表す相（hue），色の浓さをあらわす（饱和度），明显さを表す辉度（价值）の3つの数码でを表します。

画像管理アルゴリズム开発

图像处理工具箱™ならびに，计算机Vision Toolbox™をを使すること，これら多种かつ复雑なな处アルゴリズムうたたプログラミング容易ううてててあわせて，500もの画像画像，500もの画像画像，20年もされ，20年もの长いれにわたりにわたり。

• 图像处理工具箱™（制品ページ）
• 电脑Vision Toolbox™（制品ページ）