画像処理の基本的なアルゴリズムに関するメモ

細線化の処理について

ステップ1
ステップ 1.1 パターン1で論理フィルタリングを行う.
ステップ 1.2 濃度変化の有無を確認し変化がなければ終了、あったら続行
ステップ 1.3 ステップ2に移行

ステップ2
ステップ2.1 パターン2で論理フィルタリング
ステップ2.2 濃度変化あれば終了、1つ以上あったら続行
ステップ2.3 ステップ1に戻る

輪郭線追跡について

ステップ1
ステップ1.1 原点(左上)から探索を開始する.
ステップ1.2 背景から図形の画素になった画素を探索する
ステップ1.3 発見画素を注目画素としてセッティングする.

ステップ2
ステップ2.1 注目画素に対して進入方向を起点とする.
ステップ2.2 探索方向を時計回りで探索を開始する.
ステップ2.3 次に見つかった画素を注目画素としてセットする
ステップ2.4 注目画素が追跡開始点と一致すれば終了する
ステップ2.5 しない場合ステップ2.1に戻る.

左右上下の長さ=1
斜めの長さ=√2

以上の通り計算する.

背景から図形に変わった点を追跡開始点にして、反時計周りで探索する.

空間フィルタリング RGB・濃淡画像
論理フィルタリング二値化済み画像

空間フィルタリング平滑化・エッジ抽出
論理フィルタリング孤立点除去、穴埋め、スムージング

空間フィルタリング対応する積の和
論理フィルタリング対応する画素との排他的論理和の否定を取って計算（論理積）

画像に対してあるパターンのテンプレートを用いてクラスに分類する手法

距離が小さいほど近いパターンであると考えることができる

比較元画像$P$と比較用画像$T$ををおいたとき、以下のような式を置く

D_{max} = max |P_{ik}-T_{jk}| \\
D_{a} = \sum^{N}_{k=1}|P_{ik}-T_{jk}| \\
D_{b} = \sqrt{ \sum^{N}_{k=1}((P_{jk}-T_{jk})^2}

$D_{max}$は各画素の最大距離を示すパラメーターである.
$D_{a}$は各画素の距離の合計を示す値である
$D_{b}$は各画素の距離の二乗の合計

以上のような距離の考え方が存在する.

正規化相互相関$R$を求めて計算する方法がある

R=\frac{ \sum^{N}_{k=1}P_{ik}-T_{jk}}{\sqrt{(\sum^{N}_{k=1}(P_{ik}^2))(\sum^{N}_{k=1}(T_{jk})^2}}

これが大きければ大きいほど近似していると考える実装がテンプレートマッチングの類似度を用いる方法である.

以上メモでした