2009-04-262013-09-28tech/studyactionscript, algorithm, computervision

Symmetric Nearest Neighbor

すこし落ち着いてきたので久しぶりにFlashを。今回はSymmetric Nearest Neighbor (SNN)という手法を画像に適用します。シンメトリックニアレストネイバー。訳すと対称最近傍法。画素値の差の絶対値を “距離” として、その距離が近い画素の値を選んでいきます。対称としているのは注目画素に対して対称方向の位置にある2つの画素を参照するからです。つまり、 1 2 3 4 5 6 7 8 9 とあって5が注目画素なら、1と9、2と8、3と7、…

2009-03-132009-03-13tech/studyactionscript, computervision

get/setVector() vs get/setPixels()

FlashPlayer 10ではBitmapDataクラスのメソッドとして get/setVector() が追加されています。これらのメソッドを使えばピクセルデータを一次元のVectorで扱えますが、 getPixels()/setPixels() も同じようなメソッドだよな、、と思ってリファレンスで見比べてみると、 getPixels(rect:Rectangle):ByteArray ピクセルデータの矩形領域からバイト配列を生成します。 getVector(rect:Rectangle)…

2009-03-122014-05-02tech/studycomputervision, flash

ナイトビジョンエフェクト

>> NightVision.swf (要 Flash Player 10 & Webカメラ、負荷が高めなので注意してください) PhotoshopによるナイトビジョンエフェクトをFlashで再現。赤外線暗視ゴーグルをかけた時に見られるような画像に加工します。 PhotoshopのNightVisionプラグインは以下のサイトで無料配布されています。 VanDerLee – Home / Plug-ins / NightVision – Add realist…

2009-03-112014-05-02tech/studycomputervision, flash

カメラ画像にディザ

(Flashが表示されない人はこちら→CameraDither.swf　要 Webカメラ) 去年、ディザ法による画像の疑似階調表現というのを紹介しましたが(ディザ法 – AS3.0)、これをカメラ画像に適用してみたところ、負荷は高いですがなんとか動きました。前回はByteArrayを使ったので、今回はBitmapData版のディザ法(ベイヤーパターン)のコードを載せておきます。ここでは約1677万色(RGB24ビット)から8色(RGB3ビット)にまで色数を減らしています。 […

2009-03-052009-03-05tech/studycomputervision

電子透かし

View more presentations from aru85. (tags: cv/im) HDDの掃除をしてたら、修士1年の時の演習で作った資料が出てきました。「電子透かし」についての説明(紹介)資料です。せっかくなのでslideshareにUPしました。フルスクリーンだと見やすいです。電気・電子/通信系の人達に見せた易しい内容の資料なので、画像工学を知らなくてもなんとなくわかると思います。

2009-02-252014-05-02tech/studycomputervision, flex

画像信号処理 – Flex

>> DSP.swf (要 FlashPlayer10) これまでは、離散フーリエ変換や周波数フィルタなど信号処理の基礎を扱ってきましたが、いつもコードと画像を載せているだけだったので、今回は簡単なデモをFlexで作りました。デモではハイパス/ローパスフィルタをかけることができます。ただ、FFT実行時にはそれなりに負荷がかかるので注意してください。さて、ちょっと明日から不動産屋を回ってきます。大学受験を終えた学生さんが動き出す前に決めておきたいところです。・関連記事位相限定相関法 …

2009-02-192018-05-10tech/studyactionscript, algorithm, computervision

位相限定相関法

ここしばらくは、目で見て楽しめるようなモノをPapervision3Dなどを使ってお手軽に作っていたので、今回はひさしぶりに地味で取っつきにくいことをやりたいと思います。位相限定相関 (POC : Phase Only Correlation) 難しそうな名前ですが実際にやることは簡単です。前回作成した位相画像、これは画像の周波数成分の位相特性を表したものでした。 POCでは位相特性のみの相関を取って類似度を測ります。名前そのまま。デザイナー寄りのFlasherさんでも、”…

2008-12-202009-02-19tech/studyactionscript, computervision

位相画像

引き続き、空間周波数領域での画像処理について。前回、前々回と扱っていたスペクトル画像は周波数成分の振幅特性を表したものでした。今回は画像の位相特性に注目し、位相画像を生成します。 (位相画像は位相限定画像とも呼ばれる) FFT演算用クラスはこれまで利用してきたものと同じものです。 (ここではスペクトル位置の並び替え部分は不要なのでその部分の処理は省略できます) ・位相画像の生成

package {
	import __AS3__.vec.Vector;
	import flash.display.*;

	public class Test extends Sprite {
		[Embed(source = './assets/gray.jpg')]
		private var EmbedImage:Class;
		
		private var srcBmp:Bitmap;
		private var dstBmp:Bitmap;
		private var imgData:BitmapData;
		private var fftTest:FFT;
		private var re:Vector.<Number>;
		private var im:Vector.<Number>;
		private var tmp:Vector.<Number>;
		private var max:Number = 0.0;
		private var data:Number = 0.0;
		private var w:int = 0;
		private var h:int = 0;
		private var bias:int = 0;

		public function Test() {
			srcBmp = new EmbedImage() as Bitmap;
			imgData = srcBmp.bitmapData.clone();
			w = imgData.width;
			h = imgData.height;
			fftTest = new FFT(w);
			re = new Vector.<Number>(w*h, true);
			im = re.concat();
			tmp = re.concat();
			// 画像データの直列化
			for(var y:int=0; y<h; y++) {
				for(var x:int=0; x<w; x++) {
					re[x + y*w] = imgData.getPixel(x, y) & 0xff;
				}
			}
			// 2D-FFT
			fftTest.fft2d(re, im);
			// スペクトルの振幅で正規化 
			for(var i:int=0; i<w*h; i++) {
				tmp[i] = Math.sqrt(re[i]*re[i] + im[i]*im[i]);
				if(tmp[i] > max) max = tmp[i];
				re[i] /= tmp[i];
				im[i] /= tmp[i];
			}
			// 逆2D-FFT
			fftTest.fft2d(re, im, true);
			// 8ビットに正規化 (表示用)
			max = 0.0;
			bias = 32;
			for(var i:int=0; i<w*h; i++) {
				if(re[i] > max) max = re[i];
			}
			for(var i:int=0; i<w*h; i++) {
				re[i] = re[i]/max*255 + bias;
			}
			// 出力画像の生成
			for(var y:int=0; y<h; y++) {
				for(var x:int=0; x<w; x++) {
					data = re[x + y*w];
					if(data>255) data = 255;
					if(data<0) data = 0;
					color = data<<16 | data<<8 | data;
					imgData.setPixel(x, y, color);
				}
			}
			dstBmp = new Bitmap(imgData);
			addChild(srcBmp);
			addChild(dstBmp);
			dstBmp.x += w;
		}
	}
}

package {

import __AS3__.vec.Vector;

import flash.display.*;

public class Test extends Sprite {

[Embed(source = './assets/gray.jpg')]

private var EmbedImage:Class;

private var srcBmp:Bitmap;

private var dstBmp:Bitmap;

private var imgData:BitmapData;

private var fftTest:FFT;

private var re:Vector.<Number>;

private var im:Vector.<Number>;

private var tmp:Vector.<Number>;

private var max:Number = 0.0;

private var data:Number = 0.0;

private var w:int = 0;

private var h:int = 0;

private var bias:int = 0;

public function Test() {

srcBmp = new EmbedImage() as Bitmap;

imgData = srcBmp.bitmapData.clone();

w = imgData.width;

h = imgData.height;

fftTest = new FFT(w);

re = new Vector.<Number>(w*h, true);

im = re.concat();

tmp = re.concat();

// 画像データの直列化

for(var y:int=0; y<h; y++) {

for(var x:int=0; x<w; x++) {

re[x + y*w] = imgData.getPixel(x, y) & 0xff;

}

// 2D-FFT

fftTest.fft2d(re, im);

// スペクトルの振幅で正規化

for(var i:int=0; i<w*h; i++) {

tmp[i] = Math.sqrt(re[i]*re[i] + im[i]*im[i]);

if(tmp[i] > max) max = tmp[i];

re[i] /= tmp[i];

im[i] /= tmp[i];

}

// 逆2D-FFT

fftTest.fft2d(re, im, true);

// 8ビットに正規化 (表示用)

max = 0.0;

bias = 32;

for(var i:int=0; i<w*h; i++) {

if(re[i] > max) max = re[i];

}

for(var i:int=0; i<w*h; i++) {

re[i] = re[i]/max*255 + bias;

}

// 出力画像の生成

for(var y:int=0; y<h; y++) {

for(var x:int=0; x<w; x++) {

data = re[x + y*w];

if(data>255) data = 255;

if(data<0) data = 0;

color = data<<16 | data<<8 | data;

imgData.setPixel(x, y, color);

}

dstBmp = new Bitmap(imgData);

addChild(srcBmp);

addChild(dstBmp);

dstBmp.x += w;

}

・出力結果スペクトルを振幅で正規化することによ…