( ) p.1 x y y = ( x ) 1 γ γ = filtergamma.java import java.applet.*; public class filtergamma extends Applet{ Image img; Image new_img; publi

音声画像処理・自習課題

—

e055701D

 新垣祐一郎

提出日：2007 年  12 月 13 日（木曜）

(

１

)

、導出を行いなさい。

・四角い模様を生成するプログラムを作成しなさい。

Figure 1: 四角を描く

ソースプログラム  shikaku.java

import java.applet.*; 1 import java.awt.*; 2 import java.awt.image.*; 3 4

public class shikaku extends Applet{

5

public void paint( Graphics g)

6

{

7

g.drawRect( 10,10,100,100 ); // x(10,10) width = 100,height=100

8 } 9 } 10 10行目のg.drawRect( 10,10,100,100 );によって、座標(10, 10)を起点に、横幅100、 縦幅100の四角形を描いている。

(

２

)

画像の変換

テキスト p.91 の列を参考にして、ガンマ変換を行うプログラムを

作りなさい。

ガンマ変換とは、画像の濃淡値xを 以下の式によってyに変換するものである。

y = 255(

x

255

)

1 γ

   左：元画像        右：ガンマ変換後 （ γ = 0.05）

メインのプログラム  filterGamma.java

import java.applet.*; 1 import java.awt.*; 2 import java.awt.image.*; 3 4

public class filterGamma extends Applet{

5 Image img; 6 Image new_img; 7 8

public void init(){

9

img = getImage(getCodeBase(),"dl.jpg");

10

filter_shori();

}

12 13

void filter_shori(){

14

ImageFilter f = new GammaFilter(); // <-- Filter Program

15

FilteredImageSource fi = new FilteredImageSource(img.getSource(),f);

16 new_img = createImage(fi); 17 } 18 19

public void paint(Graphics g){

20

MediaTracker mt = new MediaTracker(this);

21 mt.addImage(new_img,0); 22 try{ 23 mt.waitForID(0); 24 } 25 catch(InterruptedException e){} 26

g.drawImage(img,0,0,this); // Original Image

27

int w = img.getWidth(this) + 20;

28

g.drawImage(new_img,w,0,this); // new Image

29 } 30 } 31 32 上記の１５行目で 以下のプログラムで定義した関数GammaFilter()を呼び出す。

フィルターのプログラム  GammaFilter.java

import java.awt.*; 1 import java.awt.image.*; 2 3

class GammaFilter extends RGBImageFilter{

4 public GammaFilter(){ 5 canFilterIndexColorModel = true; 6 } 7

public int filterRGB(int x, int y, int rgb){

8

int rr, gg, bb;

9

int mean;

10

double gamma = 0.05; // <-- GAMMA value

11 12 rr = (rgb >> 16) & 0xff; 13 gg = (rgb >> 8) & 0xff; 14 bb = (rgb >> 0) & 0xff; 15

mean = (rr + gg + bb)/3; // GrayScale CONVERTing

16

mean = 255*(mean/255)^(int)(1/gamma); // <-- GAMMA henkan

17 18 return((rgb & 0xffffffff) | 19 (mean << 16) | 20 (mean << 8) | 21 (mean << 0)); 22 } 23 } 24 上記のプログラムの １７行目 でガンマ変換の計算を実行している。

(

３

)

空間フィルタ

・テキスト p.108 の平均化フィルタを行うプログラムを作成し、実行しなさい。 また、平均化フィルタを反復適用すると、どういう変化が起きるのか、わかりや すく示しなさい。

１、平均化フィルタ

平均化フィルタはlow-passフィルタで、像から高周波成分を除去するものである。しかし 像中の鋭いエッジも除いてしまうため像をぼけさせる。反復して３回フィルタリングして みると、以下のように変化していった。 元の画像 平均化１回目 平均化２回目 平均化３回目

平均化フィルタのプログラム  filterHeikin.java

import java.awt.*; 1 import java.awt.image.*; 2 import java.io.*; 3

import javax.imageio.*; // for File INPUTandOUTPUT

4 5

public class filterHeikin {

6

public static void main(String[] args) throws Exception {

7

BufferedImage src = ImageIO.read(new File("maggotbrain1.jpg")); // Image READing

8 String format = "jpg"; 9 test(src, format); 10 } 11

private static void test(BufferedImage src, String format) throws Exception {

12 13

src = normalize(src);

14

Kernel[] k = new Kernel[]{

15 imgAverageFiltered, 16 }; 17 18

String[] n = new String[]{

19 "imgAverageFiltered", 20 }; 21 22

for(int i=0; i<k.length; i++){

23 ImageIO.write( 24 getFilteredImage(src, k[i]), 25 format, 26

new File(n[i] + "." + format));

27 } 28 } 29 30

private static BufferedImage normalize(BufferedImage src){

31

BufferedImage dst =

32

new BufferedImage(

33

src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

34 Graphics2D g = dst.createGraphics(); 35 g.drawImage(src, 0, 0, null); 36 g.dispose(); 37 return dst; 38 } 39 40

private static BufferedImage getFilteredImage(BufferedImage src, Kernel filterMatrix) {

41

BufferedImage dst =

42

new BufferedImage(

43

src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

44

ConvolveOp op = new ConvolveOp(filterMatrix);

45 op.filter(src, dst); 46 return dst; 47 } 48 49 /* NAMERAKA 3 x 3 Filter*/ 50

private static final Kernel imgAverageFiltered =

51

new Kernel(

3, 3, 53 new float[] { 54 1/9f, 1/9f, 1/9f, 55 1/9f, 1/9f, 1/9f, 56 1/9f, 1/9f, 1/9f, 57 } 58 ); 59 } 60 上記の５5∼５7行目までに記した行列式が平均化を表す。ピクセルごとのそれぞれ の値にかける重みを 1₉ の強さにすることでぼかしの効果が生まれる。

２、ラプラシアンフィルタ

・テキスト p.119 のラプラシアンフィルタを行うプログラムを作成

し、濃淡画像に施してみなさい。

元の画像 ラプラシアンフィルタをかけた画像

ラプラシアンフィルタのプログラム  filterLaplacian.java

import java.awt.*; 1 import java.awt.image.*; 2 import java.io.*; 3

import javax.imageio.*; // for File INPUTandOUTPUT

4 5

public class filterLaplacian {

6

public static void main(String[] args) throws Exception {

7

BufferedImage src = ImageIO.read(new File("Buddha.jpg")); // Image READing

8

String format = "jpg";

9

test(src, format);

}

11

private static void test(BufferedImage src, String format) throws Exception {

12 13

src = normalize(src);

14

Kernel[] k = new Kernel[]{

15 imgLaplacianFiltered, 16 }; 17 18

String[] n = new String[]{

19 "imgLaplacianFiltered", 20 }; 21 22

for(int i=0; i<k.length; i++){

23 ImageIO.write( 24 getFilteredImage(src, k[i]), 25 format, 26

new File(n[i] + "." + format));

27 } 28 } 29 30

private static BufferedImage normalize(BufferedImage src){

31

BufferedImage dst =

32

new BufferedImage(

33

src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

34 Graphics2D g = dst.createGraphics(); 35 g.drawImage(src, 0, 0, null); 36 g.dispose(); 37 return dst; 38 } 39 40

private static BufferedImage getFilteredImage(BufferedImage src, Kernel filterMatrix) {

41

BufferedImage dst =

42

new BufferedImage(

43

src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

44

ConvolveOp op = new ConvolveOp(filterMatrix);

45 op.filter(src, dst); 46 return dst; 47 } 48 49 /* Laplacian 3 x 3 Filter*/ 50

private static final Kernel imgLaplacianFiltered =

51 new Kernel( 52 3, 3, 53 new float[] { 54 1f, 1f, 1f, 55 1f, -8f, 1f, 56 1f, 1f, 1f, 57 } 58 ); 59 } 60 上記の５5∼５7行目までに記した行列式がラプラシアンフィルタを実現している。８ 方向のラプラシアンフィルタは、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、上記のような係数をそれぞれ乗算し、結果を合計する。この合計した値が新しい画 素値となる。

３、鮮鋭化フィルタ

・テキスト p.123 の鮮鋭化フィルタを行うプログラムを作成しな

さい。

元の画像

鮮鋭化フィルタのプログラム  filterSeneika.java

import java.applet.*; 1 import java.awt.*; 2 import java.awt.image.*; 3 import java.io.*; 4

import javax.imageio.*; // for File INPUTandOUTPUT

5 6

public class filterSeneika {

7

public static void main(String[] args) throws Exception {

8

BufferedImage src = ImageIO.read(new File("piraColor.jpg")); // Image READing

9 String format = "jpg"; 10 test(src, format); 11 } 12

private static void test(BufferedImage src, String format) throws Exception {

13 14

src = normalize(src);

15

Kernel[] k = new Kernel[]{

16 imgSeneikaFiltered, 17 }; 18 19

String[] n = new String[]{ // define the FileName for Output

20 "imgSeneikaFiltered", 21 }; 22 23

for(int i=0; i<k.length; i++){

24 ImageIO.write( 25 getFilteredImage(src, k[i]), // 26 format, 27

new File(n[i] + "." + format)); // FileName for Output

28 } 29 } 30 31

private static BufferedImage normalize(BufferedImage src){

32

BufferedImage dst =

33

new BufferedImage(

34

src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

35 Graphics2D g = dst.createGraphics(); 36 g.drawImage(src, 0, 0, null); 37 g.dispose(); 38 return dst; 39 } 40 41

private static BufferedImage getFilteredImage(BufferedImage src, Kernel filterMatrix){

42

BufferedImage dst =

43

new BufferedImage(

44

src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

45

ConvolveOp op = new ConvolveOp(filterMatrix);

46 op.filter(src, dst); 47 return dst; 48 } 49 50 /* SENEI Filter*/ 51

private static final Kernel imgSeneikaFiltered =

new Kernel( 53 3, 3, 54 new float[] { 55 0f, -1f, 0f, 56 -1f, 5f, -1f, 57 0f, -1f, 0f, 58 } 59 ); 60 } 61 鮮鋭化フィルタは、エッジ部分を強調するフィルタであり、以下の行列式で表すこと ができる。 [ 0 −k 0 −k 1 + 4k −k 0 −k 0 ] 入力画像の行列に上記の行列を引くと、鮮鋭化フィルタを実現できる。ソースプログラム の５６∼５８行目の行列式は、k =1のときを考えたものである。