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ブラックフライデー
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画像の圧縮（その２） １．自然画像のための圧縮法：JPEG 自然画像を圧縮するための方法として、国際的な規格協議機構であるITUとISOが合同で構成したJPEG(Joint Photographic Expert Group)という委員会で検討されてまとめられたアルゴリズムがあります。この委員会名をそのまま圧縮法の名前としてJPEGと呼んでいます。 JPEGアルゴリズムの特色は、人間の目の特性を利用して、 (1) 輝度の変化に比較して色の変化を認知する能力が低いことを利用し、色差情報を間引く (2) 緩やかに変化するところの輝度／色の階調差には敏感だが、細かく変化する箇所では少ない階調でも不自然に感じないことを利用し、空間周波数分析を行って高周波数領域（細かく変化している箇所）のデータを間引く ことによって、大きな圧縮率を実現することにあります。 しかしながら、いずれも元の情報を間引いて圧
基本的な画像処理手法について 画像のディジタル化(カラー・モノクロ) このページで使用するサンプル画像について 輝度値ヒストグラム カラー画像の画像処理 色の変換(RGB->YUVへの変換) 色の変換(鮮やかさを上げる・下げる) 明るさの調整（γ補正） グレイスケール(モノクロ)画像の画像処理(階調に関する) 明るさの調整（γ補正） 階調値の部分拡大強調 階調イコライゼーション(ヒストグラム均一化) 2値化 グレイスケール(モノクロ)画像の画像処理(フィルタ処理) シャープ化とぼかし ノイズ除去(メディアンフィルタ) 1次微分(差分)によるエッジ検出 2次微分(差分)によるエッジ検出 実際に体験してみる(学内限定) グレイスケール画像の画像処理 カラー画像の画像処理 画像圧縮 一般データの圧縮 画像の圧縮（その１：ランレングス,GIF） 画像の圧縮（その２：JPEG） 参考文献 谷口慶治編
色の変換(RGB->YUV) 色の変換は、各画素ごとのRGBの値に、適当な係数を掛けて足し合わせることによって行われます。 たとえば、RGBからYUVへの変換は、以下のような変換式によって行われます。 Y = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B U = -0.169 x R - 0.3316 x G + 0.500 x B V = 0.500 x R - 0.4186 x G - 0.0813 x B 標準画像 lenna に対して、上記の変換を行った画像を以下に示します。
階調イコライゼーション(ヒストグラム均一化) イコライゼーション処理（ヒストグラム均一化処理）は、ヒストグラムの累積度数(輝度値０から画素数を累積したもの)のグラフの傾きが一定になるように変換する処理です。こうすることによって、コントラストが悪かったり、明るさが偏っている画像の全体的なバランスを改善することが可能になります。 具体的には、以下のような計算式で変換を行います。 w = INT( ( v(u) - vmin ) x ( L - 1 ) / ( 1 - vmin ) ) ここで、 w: 変換後の画素値、 v(u): 変換前画素値uに対する累積度数÷画面の総画素数 vmin: v(u)の最小値 L: 階調数(256) INT(): 整数化関数 標準画像 couple (輝度成分) に対してイコライゼーション処理を行った結果の画像と、その変換前後のヒストグラムを以下に示します。ヒスト
1次微分（差分）によるエッジ検出 画像処理では、いろいろな目的のために画像の中のある領域の境界（エッジ）を検出したいことがあります。 領域の境界では、画素の輝度値の変化が大きいため、画素値の変化に対して微分演算を行えば、エッジの検出を行うことができます。ただし、ディジタル化された画像に対する計算機による処理では、微分演算の代わりに差分演算を行うことによってこれを行うことが可能です。 ただし、通常の差分演算を行うと、画面に含まれる雑音成分にも反応してしまうため、雑音の低減とノイズの除去の両方の働きを持つフィルタがいくつか提案されています。ここでは、その中からSobel(ゾーベル)フィルタ、Prewitt(プレヴィット)フィルタの二つを紹介します。 Sobelフィルタは、ある注目画素を中心とした上下左右の９つの画素値に対して、以下に示すような係数をそれぞれ乗算し、結果を合計します。垂直方向、水
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