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2015年4月22日 (水)

・ガウシアンピラミッドを使った画像処理

大学などの画像処理系の講義に出ると
ガウシアンピラミッドや
ラプラシアンピラミッドについて習います。

超簡単に説明すると、
画像をどんどん小さくしていったものです。
8

この図では、画像サイズを
1/4ずつ小さくしていっています。
逆さですがピラミッドっぽいので
ガウシアンピラミッドと呼びます。
ガウスは有名な数学者。

この単に縮小して言った画像が何なの?
と思うかもしれませんが、
拡大して全てを同じ大きさに並べると、
だんだんぼやけています。
7
カッコよく言うと
「画像を周波数ごとに分解」

1と2の差分を取ると
高周波部分を抽出できます。
赤レンガ倉庫の屋根瓦の細かい模様が検出されています。
6

また、4と5の差分を取ると
先ほどよりは低周波の部分を抽出することができます。
(屋根の瓦のような細かい模様は抽出されない)
5_2

下の写真の特定の周波数を色と輝度で検出してみます。
Resize125836
いろいろ処理加えると…
Resize125837

元の写真と重ねます。
Resize125835

写真の中でなんとなく目が行く場所が検出できています。
画像の中で注目されやすい部分です。
顕著性が高い場所とも言えます。
色々応用が効きます。

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コメント

わかりやすい!
顕著性マップについて学んでいるところだったため非常に助かりました。
ありがとうございました。

コメントありがとうございます。
記事ではさわりの部分しか書いていないですが、
参考になったようで幸いです。

はじめまして。
ソースコードを頂くことは可能でしょうか?

この記事に載せている画像はPhotoshopで作り出したものですので、
ソースコードはありません。すみません。
PythonとOpenCVを使えば、ガウシアンフィルタなども入っているので
割と容易に再現可能かと思います。

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