Dinesh Bafna

Successful Entrepreneur and Business Leader

matlab 画像処理 エッジ検出 8

[1] Canny, John, "A Computational Approach to Edge Detection," エッジ検出とモルフォロジーを使用した細胞の検出 ... この例では、モルフォロジー オープニングやコントラスト調整などの画像前処理を実行する方法を説明します。 ... matlab コマンド. 次の matlab コマンドに対応するリンクがクリックされました。 6, 1986, pp. 478-488. この matlab 関数 は、1 (入力イメージ i で関数がエッジを検出した場所) と 0 (その他の場所) を含むバイナリ イメージ bw を返します。 Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. [3] Parker, James R., Algorithms 画像処理の方式を図を交えて紹介したあと、画像処理の方式を紹介しています。前処理フィルタについて方式について紹介し、前処理についての理解を深めています。さらに、前処理として、エッジ検出の方式と、エッジ処理を施すとどのように画像が変わるかを紹介しています。 23-29. edge では C コードの生成がサポートされています (MATLAB® Coder™ が必要)。汎用の MATLAB Host Computer ターゲット プラットフォームを選択した場合、プリコンパイルされたプラットフォーム固有の共有ライブラリを使用するコードが、edge によって生成されます。共有ライブラリを使用するとパフォーマンスの最適化は維持されますが、コードを生成できるターゲット プラットフォームが限定されます。詳細は、共有ライブラリを使用したコード生成を参照してください。, 引数 method、direction および sigma はコンパイル時の定数でなければなりません。, 非プログラム構文はサポートされません。たとえば、戻り値を指定しない場合、edge はイメージを表示します。この構文はコード生成をサポートしません。, 'Canny' メソッドおよび 'approxcanny' メソッドはサポートされません。. この例の変更されたバージョンがシステム上にあります。代わりにこのバージョンを開きますか? 濃度の変化はあ … エッジ検出. offers. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Wiley & Sons, Inc., 1997, pp. 急激なステップ状の変化を表す。典型的な輪郭のパターンである。 はっきりとした輪郭に見えるので、これを特に”エッジ”と呼ぶ。 (b)線 1. Signal and Image Processing, Englewood Cliffs, NJ, Prentice Based on your location, we recommend that you select: . Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. 画像強調, sites are not optimized for visits from your location. 最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。, この例では、エッジ検出と基本的なモルフォロジーを使用して細胞を検出する方法を示します。オブジェクトは、背景と十分なコントラストがある場合、イメージ内で簡単に検出されます。, cell.tif イメージを読み取ります。これは前立腺癌細胞のイメージです。このイメージには 2 つの細胞がありますが、1 つの細胞だけ全体が表示されています。目標は、完全に表示されている細胞を検出、すなわちセグメント化することです。, セグメント化するオブジェクトは、コントラストが背景のイメージと大きく異なります。コントラストの変化は、画像勾配を計算する演算子によって検出できます。セグメント化された細胞を含んでいるバイナリ マスクを作成するには、画像勾配を計算し、しきい値を適用します。, edge とソーベル演算子を使用してしきい値を計算します。しきい値を調整し再度 edge を使用して、セグメント化された細胞を含んでいるバイナリ マスクを取得します。, バイナリの勾配マスクでは、イメージに高いコントラストの線が示されます。これらの線は、対象オブジェクトの輪郭を正確には表しません。元のイメージと比べて、勾配マスクのオブジェクトの周囲の線にはギャップがあります。これらの線のギャップは、線形構造化要素を使用してソーベル イメージを膨張させると見えなくなります。関数 strel を使用して、2 つの垂直な線形構造化要素を作成します。, 縦方向の構造化要素を使用し、次に横方向の構造化要素を使用して、バイナリ勾配マスクを膨張します。関数 imdilate はイメージを膨張します。, 膨張した勾配マスクでは細胞の輪郭がよく見えますが、細胞の内部にはまだ穴があります。これらの穴を塗りつぶすために、関数 imfill を使用します。, 対象細胞は適切にセグメント化されましたが、検出されたのはこのオブジェクトのみではありません。イメージの境界に接触するオブジェクトは、関数 imclearborder を使用して削除できます。斜め方向の接触部分を削除するには、関数 imclearborder の連結性を 4 に設定します。, 最後に、セグメント化されたオブジェクトが自然に見えるように、ダイヤモンド構造化要素でイメージを 2 回収縮してオブジェクトを平滑にします。関数 strel を使用してダイヤモンド構造化要素を作成します。, 関数 labeloverlay を使用して、マスクを元のイメージの上に重ねて表示することができます。, セグメント化したオブジェクトを表示する別の方法は、セグメント化された細胞の周りに輪郭を描くことです。関数 bwperim を使用して輪郭を描きます。, bwperim | edge | imclearborder | imdilate | imerode | imfill | strel. Hall, 1990, pp. [2] Lim, Jae S., Two-Dimensional Based on your location, we recommend that you select: . はじめに大学の講義課題です。Laplacianフィルターを通してゼロ交差画素をエッジとせよ。という課題です。今日も不眠症が続いて先ほど起きてしまって暇なので、さくっと実装してみました。ソースコードLaplacianフィルターを通すところまで Choose a web site to get translated content where available and see local events and You can also select a web site from the following list: Select the China site (in Chinese or English) for best site performance. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location. 画像および動画処理. 濃度値が折れ線状に変化したもの。 (a),(b)ほどはっきりしたものには ならないが、折れ線の角度が急になれば輪郭に見える。 (d)緩やかで滑らかな変化 1. 線そのものの濃度変化で、これも輪郭に見える。 線状の物体がある場合や照明の具合でその物体の影が付いた場合に生じる。 (c)折れ線状の変化 1. Other MathWorks country コントラストの変化は、画像勾配を計算する演算子によって検出できます。セグメント化された細胞を含んでいるバイナリ マスクを作成するには、画像勾配を計算し、しきい値を適用します。 edge とソーベル演算子を使用してしきい値を計算します。 最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。, BW = edge(I) は、1 (入力イメージ I で関数がエッジを検出した場所) と 0 (その他の場所) を含むバイナリ イメージ BW を返します。既定では、edge は、ソーベル エッジ検出法を使用します。, オプションで、エッジの検出を GPU を使用して実行できます (Parallel Computing Toolbox™ が必要)。, BW = edge(I,method) は、method で指定されたエッジ検出アルゴリズムを使用してイメージ I 内のエッジを検出します。, BW = edge(I,method,threshold) は、強度が threshold より高いすべてのエッジを返します。, BW = edge(I,method,threshold,direction) は検出するエッジの方向を指定します。ソーベル法とプレウィット法は垂直方向、水平方向または両方でエッジを検出できます。ロバーツ法は、角度が水平から 45°、水平から 135° または両方でエッジを検出できます。この構文は、method が 'Sobel'、'Prewitt' または 'Roberts' の場合にのみ有効です。, BW = edge(___,'nothinning') はエッジ細線化段階をスキップします。これによりパフォーマンスが改善されることがあります。この構文は、method が 'Sobel'、'Prewitt' または 'Roberts' の場合にのみ有効です。, BW = edge(I,method,threshold,sigma) は、フィルターの標準偏差 sigma を指定します。この構文は、method が 'log' または 'Canny' の場合にのみ有効です。, BW = edge(I,method,threshold,h) は指定したフィルター h と 'zerocross' 法を使用してエッジを検出します。この構文は、method が 'zerocross' の場合にのみ有効です。, [BW,threshOut,Gv,Gh]= edge(___) は方向勾配の大きさも返します。ソーベル法とプレウィット法では、Gv と Gh は垂直勾配と水平勾配に対応します。ロバーツ法では、Gv と Gh はそれぞれ水平から角度 45° の勾配と 135° の勾配に対応します。この構文は、method が 'Sobel'、'Prewitt' または 'Roberts' の場合にのみ有効です。, 入力イメージ。2 次元グレースケール イメージまたは 2 次元バイナリ イメージとして指定します。, 'approxcanny' 法の場合、データ型 single または double のイメージは [0, 1] の範囲で正規化されていなければなりません。I が [0, 1] の範囲外の値を持つ場合、関数 rescale を使用して、想定される範囲に値を再スケーリングできます。, データ型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical, 微分係数にソーベル近似を使用して、イメージ I の勾配が最大になる点、つまりエッジを検出します。, 微分係数にプレウィット近似を使用して、I の勾配が最大になる点、つまりエッジを検出します。, I の勾配の局所的最大値を探してエッジを検出します。関数 edge はガウス フィルターの導関数を使用して勾配を計算します。この方法では強いエッジと弱いエッジを検出するために 2 つのしきい値が使用されます。強いエッジと連結している場合にのみ、弱いエッジも出力されます。キャニー法は、2 つのしきい値を使用することにより他の方法よりノイズの影響を受けにくく、弱いエッジを正確に検出できる可能性が高くなります。, キャニー エッジ検出アルゴリズムを近似したバージョンを使用してエッジを検出します。検出の精度は下がりますが、実行時間が短縮されます。浮動小数点イメージは [0, 1] の範囲内で正規化する必要があります。, 感度のしきい値。任意の method に数値スカラー、または 2 要素ベクトル ('Canny' 法および 'approxcanny' 法の場合のみ) として指定します。edge は強度が threshold 以下のエッジをすべて無視します。このパラメーターの詳細については、アルゴリズムを参照してください。, threshold を指定しない場合、または空の配列 ([]) を指定した場合、edge は (複数の) 値を自動的に選択します。, 'log' 法および 'zerocross' 法の場合、しきい値 0 を指定すると、出力イメージには閉じた輪郭が表示されます。これは出力イメージに入力イメージ内のすべてのゼロクロッシングが含められるからです。, 'Canny' 法と 'approxcanny' 法は 2 つのしきい値を使用します。edge はエッジ強度が下限しきい値を下回るすべてのエッジを無視し、上限しきい値以上の強度のエッジをすべて維持します。threshold を範囲 [0, 1] で low と high の値を持つ、[low high] 形式の 2 要素ベクトルとして指定できます。threshold を edge がさらに高いしきい値に割り当てる、数値スカラーとしても指定できます。この場合、edge は threshold*0.4 を下限しきい値として使用します。, データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64, 検出するエッジの方向。'horizontal'、'vertical' または 'both' のいずれかに指定します。direction 引数は、method が 'Sobel'、'Prewitt' または 'Roberts' の場合にのみ有効です。, ロバーツ method を選択した場合、'horizontal' 方向は、実際には水平から角度 135° のエッジを検出し、'vertical' 方向は、水平から角度 45° のエッジを検出します。, フィルター。数値行列として指定します。h 引数は 'zerocross' 法のみでサポートされます。, フィルターの標準偏差。数値スカラーとして指定します。sigma 引数は 'Canny' 法および 'log' 法のみでサポートされます。, ガウス フィルターの標準偏差を指定するスカラー値。既定の設定は sqrt(2) です。edge は sigma に基づいて自動的にフィルターのサイズを選択します。, ガウスのラプラシアン フィルターの標準偏差を指定するスカラー値。既定の設定は 2 です。フィルターのサイズは n 行 n 列で、n=ceil(sigma*3)*2+1 です。, 出力バイナリ イメージ。1 (I で関数がエッジを検出した場所) と 0 (その他の場所) を含む I と同じサイズの logical 配列として返されます。, 計算で使用されたしきい値。'Canny' method では、2 要素ベクトル、'approxcanny' 法では空のベクトル ([]) または他のすべてのエッジ検出法では、数値スカラーとして返されます。, ロバーツ method を選択した場合、edge は水平から角度 45° で計算される勾配を返します。, ロバーツ method を選択した場合、edge は水平から角度 135° で計算される勾配を返します。, 勾配度エッジ検出法 (ソーベル法、プレウィット法、およびロバーツ法) の場合、計算した勾配度のしきい値を設定するために edge は threshold を使用します。, ガウスのラプラシアン法などのゼロクロス法の場合、ゼロクロッシングのしきい値として edge は threshold を使用します。つまり、ゼロをまたいで大きくジャンプするとエッジになり、小さくジャンプするとエッジになりません。, キャニー法では勾配に 2 つのしきい値を適用します。低いエッジ感度には上方しきい値、高いエッジ感度には下方しきい値を適用します。edge は低い感度結果から始まり、高い感度結果の連結されたエッジ ピクセルを含むように感度を高めていきます。これは検出されたエッジ内の隙間を塗りつぶすのに役立ちます。, いずれの場合でも、edge には入力データに応じて既定のしきい値が発見的に選択されます。しきい値を変えるには、edge を 1 回実行し、計算されたしきい値を 2 番目の出力引数として取得する方法をお勧めします。次に、edge によって計算された値から開始し、しきい値を高くして、検出するエッジ ピクセル数を減らす、または低くしてエッジ ピクセル数が増えるように調整します。, 関数 edge は Version 7.2 (R2011a) で変更されました。以前のバージョンの Image Processing Toolbox™ では、キャニー法の異なるアルゴリズムが使用されていました。以前の実装と同じ結果を得る必要がある場合、次の構文を使用してください。BW = edge(I,'canny_old',___).

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