本記事はQrunchからの転載です。

Watershedと呼ばれる方法を使うと、指定したマーカーの情報と画像のエッジから画像中の領域の分割をおこなってくれます。 マーカーとしては、この位置は領域1、この位置は領域2それ以外は背景だよといった感じの情報を与えます。

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画像に対する距離変換とは、グレースケールの画像において、ピクセルから最も近い0の値をもつピクセルまでの距離を求めたものです。

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OpenCVのfloodFillを使うことで、選んだ点の周辺の似たような色のピクセルを塗りつぶすことができます。

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Hough変換は直線を検出する方法として前回紹介したのですが、Hough変換を応用することで、円の検出も行えます。

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Hough変換は画像から直線をみつける方法です。

簡単な原理

入力として2値画像を考えます。 Hough変換では候補となる直線を用意し、直線上にいくつ0でないピクセルがあるかを数えます。 このピクセルの個数が指定したしきい値以上であった場合、その候補の直線は正しい直線として扱います。

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エッジ検出の方法として、Canny法というものがあります。 SobelフィルタやLaplacianフィルタもエッジ検出ができるわけですが、Canny法を使うとより正確に輪郭を検出することが可能です。

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今日はヒストグラム平坦化を扱います。

ヒストグラム平坦化はコントラストが偏っているような画像を補正します。 結果として、コントラストがある程度平坦化された結果が得られます。

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Non-Local Means Denoisingのアイデア

今回はノイズ除去を扱うのですが、特にガウスノイズを考えます。 これは平均が0となるノイズですので、着目しているピクセルにある意味で似ているピクセルを画像中から探してきて、それらの平均を取れば、ノイズの影響が消えたピクセルが得られるはずです。 これがNon-Local Means Denoisingのアイデアになります。

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画像に汚れがついたり、傷がついているケースの修復には、最近ではディープラーニングを使った手法が色々出ていますが、画像処理の範囲でもできることがあります。 今回はOpenCVで修復をおこなってみます。

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透過変換とは？

透過変換はアフィン変換よりも柔軟な変換になっていまして、アフィン変換ではできない台形への変換が可能です。また台形から長方形への変換も可能です。 つまり、斜めに写っているものを上から見たような感じに変換ができるというわけです。