上図のように、しきい値付近に輝度値の変動がある場合、二値化処理を行うと点々とした画素が残ってしまうため、この場合は二値化処理を行う前に平滑化フィルタやメディアンフィルタなどのノイズ除去を行ってから二値化処理を行う場合が多くあります。二値化処理を行うと画像の輝度値は白と黒しかないため、白の輝度値を1、黒の輝度値を0とし、1画素を1ビットであらわす事ができ、画像データサイズを小さくすることができるのですが、1画素を1ビットであらわすと各画素の輝度値の参照がかえって面倒になってしまうので、画像処理のプログラムでは白の輝度値を255、黒の輝度値を0として、1画素8ビット(1バイト)で扱う場合の方が一般的です。(フォトレタッチ系のソフトでは1画素1ビットで扱う場合の方が多いと思います。}}このプログラムでは画像の全画素をif文で処理しているので、非常に非効率です。この部分はルックアップテーブルを用いて最適化します。この例では二重ループを用いて画像の輝度値を二次元的に参照していますが、二値化処理では近傍画素を用いて処理を行わないので、画像データをただの一次元的な配列として捉えても構いません。いうことで、最適化したのが以下の例です。腕の血管は近赤外線のカメラで撮影すると見えるそうなのですが、近赤外線のカメラはかなり高価な物が多くてなかなか手が出せません。...記事を読むバイラテラルフィルタガウシアンフィルタなどのフィルタでは、ノイズをできるだけ除去しようとすると、輪郭もボケてしまうという欠点がありました。この欠点を解決しよ...記事を読む平滑化(移動平均)フィルタ平滑化フィルタは読んで字のごとく、画像の輝度値を平らに滑らかにするための手法です。画像中のノイズを除去するために用いられます。輪郭追跡を行うと周囲長を求めることができますが、この周囲長を用いた代表的な特徴量の円形度を紹介します。Method】は、画像の二値化したい領域が全画像の領域に占める割合をパーセント(%)で指定し二値化する手法です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。