タグ付けされた質問 「image」

このタグは、入力が写真やビデオフレームなどの画像であり、出力が改善または変更された画像、画像に関連するパラメーター、または画像内のフィーチャに関する情報である場合の信号処理をカバーします。

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画像の相関と畳み込みの違いは?
画像のフィルターによって行われる相関と畳み込みの違いは何ですか? 信号処理の定義の意味では、畳み込みはLTIシステムの出力を表すことを知っています。つまり、LTIシステムが入力システムとの畳み込みにより出力を生成する場合、出力信号は畳み込みの結果として記述することができます入力信号とLTIシステムのインパルス応答。相関に関しては、信号間の類似性を記述します。しかし、畳み込みと相関は画像にどのように影響し、効果の点でどのように違いますか? ありがとう


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強度レベルの深さに基づく画像の3D再構成?
オブジェクトがビューアーからどれくらい離れているかに基づいてオブジェクトをセグメント化する方法はありますか? 色の値はこの種のことを私たちのために評価できますか?強度レベルは、オブジェクトが視聴者からどれだけ離れているかを判断するのにどのように役立ちますか? 別の画像:

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任意の形状の自動トリミング
バイナリマスクで定義された任意の形状があります(灰色=形状、黒=背景)。 私は灰色のピクセルのみを含む可能な限り大きな長方形を見つけたいです(そのような長方形は黄色で描かれています): 形状は常に「ワンピース」ですが、必ずしも凸状ではありません(形状の境界上のすべてのポイントペアが、形状を通る直線で接続できるわけではありません)。 そのような「最大の長方形」の多くが存在する場合があり、その後、次のようなさらなる制約を導入できます。 中心が図形の重心(または画像の中心)に最も近い長方形を撮影する 定義済みの比率(4:3など)に最も近いアスペクト比を持つ長方形を撮影します アルゴリズムについて最初に考えたのは次のとおりです。 形状の距離変換を計算し、その重心を見つける シェイプのピクセルのみが含まれる正方形の領域を拡大します 長方形(元は正方形)の幅または高さを拡大し、形状のピクセルのみが含まれるようにします。 ただし、このようなアルゴリズムは時間がかかり、最適な解決策にはならないでしょう。 助言がありますか?


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テンプレートマッチングの前に必要な画像処理操作
まあ、これは私が画像処理クラスを取っていないことを示しているかもしれません。 画像内のオブジェクトに一致するこのテンプレートがあります。しかし、たとえば画像内の実際のオブジェクトは、2番目の画像ではなく、そのように見えます。2番目のような画像をテンプレートマッチングの準備ができるようにするには、どのような操作が必要ですか?参考までに、3番目の画像は理想的なマッチングを示しています。 別のアイデアでは、テンプレートを画像に合わせます。つまり、テンプレートの座標と一致するように、画像の4つのコーナー座標を指定します。次に、テンプレートを領域に合わせる方法を計算します。 更新:問題は解決しました。以下で選択した回答に感謝します。画像にテンプレートを適用することに成功しました。最後の画像は結果を示しています。

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離散フーリエ変換:DC項は本当に何ですか?
私は現在、Matlabの離散フーリエ変換(DFT)をいじって、画像から特徴を抽出しています。私が使用している概念を完全に理解したい。私はこれなどいくつかの説明を読みましたが、これまでのところ、「DC用語」の意味を実際に説明したものはありません。私が知っているのは、DFTの k '項が次のように記述できることです。 どこ で回転因子は。 つまり、最初の項(DC項)は、周波数のない振幅です。 なぜそれがDC用語と呼ばれているのか誰かが説明できますか?「直流」との関係は?そして、DC用語の関連性は何ですか?それはいつ、何のために役立ちますか?
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単純な写真には、複雑な絵よりも多くの情報が含まれていますか?
この質問がこのサイトに適していることを願っています。 Liu Cixinの小説であるThe Three Body Problemのこの箇所に出会いました。 教授は2枚の写真を掲示しました。1つは、清明祭の期間中に川沿いの有名なSong王朝の絵でした。もう1つは晴れた日の空の写真、雲の切れ間だけで壊れた深い青色の広がりでした...写真の情報量-そのエントロピー-は絵画の1桁または2桁を超えていました 代表的な写真: これは本当ですか?この直感に反する現象をどのように説明しますか?

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より良いエッジ保存による画像ノイズ除去
私は入力画像を持っています: そして、ガボールフィルターを使用した葉の静脈検出の出力ですが、出力は本当にノイズが多くなります。 トータルノイズ除去を使用してみましたが、結果は良くありません: しかし、葉脈の細かい部分を失いたくないので、中央値フィルターは私の問題に合わない

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バーバラは誰ですか(テスト画像)
近年、画像解析の仕事を始め、バーバラとレナの画像を使用しています。早い段階で、レナの画像を取り巻く興味深い歴史に気づき、疑問に思いました:バーバラとは誰で、どこで画像が撮影されましたか? 多くの人がアレンゲルショの研究室またはマルコシュミットの(現在は機能しなくなった)テスト画像データベースを引用しています。しかし、これは私には少し不満です。
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クロマサブサンプリング:データレートを適切に計算する方法
たとえばY'UV画像でクロマサブサンプリングを利用するときにデータレートを計算する方法を理解するのに苦労しています。 以下の計算例があります。 画像解像度:352*288 周波数:25 fps 以下のために(:4:4 4)以下のように計算例を行きます: (352px * 288px) * 3 color channels * 25 fps * 8 bit = 60 825 600 bit/s ここまでは順調ですね。 しかし、今来る(4:2:0): (352px*288px) * 1.5 color channels * 25 * 8 = 30 412 800 bit/s さて、この例を例(4:1:1)に変換しようとすると、1.5カラーチャネルの比率がどのように計算されるかを正しく理解しているかどうかわかりません。 計算の最初の推測は(4:2:0)の場合でした: 2/4*3=1.5 color channels 同様に(4:1:1)の場合、カラーチャネルの比率を次のように計算します。 1/4*3=0.75 color channels …

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画像から汚れを取り除く方法は?
非常に歪んで汚れた画像があります この汚れを取り除くことはできますか?画像修復は役に立ちますか? 助けてください 編集:別の画像 異方性拡散を適用し、imagesc(MATLAB)でイメージを表現した後 修復を試みましたが、結果は十分ではありません とにかくこの出力を改善できますか?

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歯科用X線撮影からのノイズの除去
私はアクティブシェイプモデル を適用して、歯科用X線写真で歯を見つけるプロジェクトに取り組んでいます。この手法に詳しい方のために、現在、各ランドマークの法線ベクトルに沿ってサンプリングを試みています。このペーパーでは、サンプリングされたピクセルの導関数を使用することを推奨しています。 したがって、私の問題は、デリバティブオペレーターを適用するために歯科用X線をフィルター処理するための最良の方法です。私は現在、中央値フィルターの組み合わせを使用して、量子ノイズ(まだら)だと思うもののほとんどを削除しています。その後、バイラテラルフィルターが続きます。次に、Scharr演算子を適用して、サンプリングする実際の勾配を計算します。 結果を以下に示します。 最初の画像は元のデータを示しています。2番目と3番目の画像では、フィルター処理されたデータが、最初にFFT後のスペクトルの大きさとして、次にフィルター処理された画像データとして表示されます。4番目の画像は、3番目の画像にScharr演算子を適用した結果を示しています。 私の質問は: 私のアプローチとは異なる、歯科用X線写真のノイズを減らすためのよく知られたアプローチはありますか? エッジと「フラット」(非エッジ)領域の「煙のような」外観の原因は何ですか?フィルタリングされた画像にある種の残りのノイズですか、それとも勾配演算子に固有のものですか?それが実際にノイズである場合、どのフィルターを使用するのが最も適していますか?メディアンフィルターは、小さなノイズのあるブロブの除去に優れていましたが、カーネルが大きいと、エッジがぼやけすぎてしまいます。そのため、バイラテラルフィルターを使用して、大きなブロブをフィルターで除去し、エッジを損なわずに領域全体で色を均一化しますが、このスモーキーな構造をフィルターすることはできません。 この場合、勾配を作成するためにScharr演算子よりも優れたオプションはありますか? おまけ:これはアクティブシェイプモデルの適切な入力と見なされますか?どれほど堅牢かはまだわかりません。


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スペースプローブイメージからアーティファクトを削除
これは私たちの故郷の写真で、Juno宇宙船が最近木星に向かう途中でスリングショットを撮っています。それがスピードで得たもの、私たちは私たちのもので負けました、しかし、ありがたいことに私たちは太陽に落ちることはありません。 南アメリカ大陸が左側にあると思います。 ただし、画像全体に一種のアーチファクトがあり、画像全体にかすかな種類の青いバーが存在していることがわかります。何が原因なのか、私は知りたいです。 私が本当に知りたいのは、このアーティファクトを削除するために、私たちがおかしな人間が必要とするかもしれない画像処理技術は何ですか?

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