画像の再構成理論3〜ガウシアンフィルタによる畳み込みの定式化(python)〜今日は画像の再構成理論の第3回目として、今日は画像の再構成理論の第3回目についてご紹介します。0前回の内容で示したように、ピンボケ、手ブレの画像はある画像との畳み込みで表されています。これは一つのフィルターと考えることができるでしょう。フィルターと考えた際に画像の畳み込みをどのように定式化するかを考えます。画像は成分(8bitの場合、0から255までの値)が二次元にわたって並んでいる大規模な行列と考えられるのは想像に難くないと思います。以下のような画像を考えます。いつもと同じ画像です。これのある部分を拡大してじっくりと見てみます。このようになりました。見てわかる通りこれはデジタルで画素値がたくさんならんでいる行列と考えることができると思います。ピクセルの値を持つ部分を考えてみましょう。行列は以下のように1次元のベクトルにして考えることができます。行列は数字を一列に並べたものです。512×512の画像の場合は、262144個の数字の列になります。画像の再構成処理では、行列の数字に対して順番に演算を行います。画像からベクトルへここからあるフィルターによるたたみこみ演算により、画像Y[n]ができたとします。これも同じように以下のようにベクトルにすることができます。画像からベクトルへここの章での問題は、あるフィルターがかかった画像(ここでのd)が得られた状態で、sをどのように復元するかです。9の行列でかけるとすると、上のようなフィルターによる画素値の変化はと表現できることがわかります。このような行列演算をイメージングアプローチと言います。3のガウシアンフィルターとしましょう。ガウシアンフィルターは以下のような式で与えられます。こんな記事も人気です♪LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第15位〜第11位LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第15位〜第11位までです。view画像処理におけるフーリエ変換4〜pythonによるフィルタ設計〜画像処理におけるフーリエ変換の最終回として、pythonによるフィルタ設定についてご紹介します。Augmentationと呼ばれる方法になりますが、学習に使う画像に変形を加えたり、ノイズを加えたり、明るさを変えたりといった処理を行う方法を紹介します。学習画像に様々な処理を行うことで認識がロバストになるというメリットがあります。viewpythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜今回は前回のtensorflowの記事に引き続き、deepdreamによる画像変換についてご紹介します。viewLP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第5位〜第1位LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第5位〜第1位までです。必要とするライフサイエンス・生物学研究者向けのソーシャルメディアです。