空間フィルタリング

★ この記事では、空間フィルターについて分かりやすく説明することを目標
  としています。随時更新します。

◎ 空間フィルタリング

☆空間フィルタリングとは、画像中の注目画素を、注目画素の周りの画素の情報を利用して変換することです。

カーネル

画素に対する重みを表現した行列のことで、マスクとも呼ばれています。カーネルサイズが大きいほど平滑化されます。

平滑化

ノイズの低減を意味します。

◎ 平均化フィルタ

☆平均化フィルタとは、画像の画素に対して平均(平滑化)を用いたフィルタのことです。

○ ガウシアンフィルタ

☆ガウシアンフィルタとは、画像の画素に対して加重平均を用いたフィルタのことです。ノイズを低減することが出来きますが、有用なエッジの情報なども提言してしまいます。

◎ バイラテラルフィルタ

☆バイラテラルフィルタとは、エッジ情報を維持しつつ、平滑化をするフィルタのことです。

○ メディアンフィルタ

◎ 微分フィルタ

○ プレウィットフィルタ

☆プレウィットフィルタとは、「平滑化フィルタ」と「微分フィルタ」を組み合わせたフィルタのことです。ノイズの影響を抑えながら輪郭を抽出することができます。

○ ソーベルフィルタ

☆ソーベルフィルタとは、輪郭検出に用いられるフィルタのことです。 プレウィットフィルタを改良したものです。プレウィットフィルタで平滑化フィルタをかける時に注目画素との距離に応じて重み付けを変化させることで、ノイズに強くなります。

◎ 2値化

>画像という分野

画像という分野

画像に関連することを網羅していきます。

ぜひお時間がある方はのぞいてみてください。

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