画像計測　講義

画像計測　講義 （第３巻）３年次後期２単位選択担当：　玉野　和保

単元５（1/23） 第５単元　画像の圧縮講義で話したいこと圧縮の必要性圧縮法ラスタ走査順符号化ブロック分割符号化画像中の物体に注目する符号化統計的符号化

単元５（2/23） 画像の情報量１画面の情報量圧縮できないものかサイズ：　縦256×横256 輝度　：　８ビット色　：　カラー（RGB）　256×256×３色×８ビット　［ビット］　＝157万2864　［ビット］　≒0.197MB ほとんどが同じ色、明るさの連続＝冗長度が大きすぎる

単元５（2/23） 画像の情報量１画面の情報量サイズ：　縦256×横256 輝度　：　８ビット色　：　カラー（RGB）　256×256×３色×８ビット　［ビット］　＝157万2864　［ビット］　≒0.197MB DCT符号化で1/20　＝　10KB

単元５（3/23） 画像圧縮のニーズ画像データベース静止画像の保存・検索動画像の保存・検索画像コンテンツ複製配布ケイタイで注目画像データ通信静止・動画像の伝送・表示

単元５（4/23） 講義で話したいこと圧縮の必要性圧縮法ラスタ走査順符号化ブロック分割符号化画像中の物体に注目する符号化統計的符号化

単元５（5/23） 画像圧縮法の分類（１）ランレングス符号化法ハフマン符号化法予測符号化法 • ラスタ走査順符号化 • ブロック分割符号化 • 画像中の物体に注目する符号化 • 統計的符号化 FFT,離散コサイン変換（DCT） JPEG、MPEG符号化法ベクトル量子化法フラクタル符号化法 MPEG符号化法エントロピ符号化法隠れマルコフモデル符号化法

線形予測符号化法 多項式近似法フラクタル法ハフマン符号化法算術符号化法レンペル=ジブ（LZ）法デルタ変換法 PCM法DPCM法ベクトル量子化法サブバンド法ウェーブレット変換法フーリエ変換法 DCT法、KL変換法単元５（6/23）画像圧縮法の分類（２） • モデル方式　　　　　　　　　　　　　　　　　　統計的手法　　　　　　　　　　　損失なし　　　　　　　　　　　　　　　　　　一般的手法 • 波形方式　　　　　　　空間領域　　　　　　　　　　　損失有り　　　　　　　　　　フィルタ方式　　　　　　　　　　　　　　　　　　　周波数領域　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　変換方式

単元５（7/23） 損失なし圧縮法圧縮、復元操作で、情報が変化しない可逆圧縮ともよばれる記号とコードの対応を確率的モデルで決定確率モデルの適切さで、圧縮率が変化ランレングス符号化法ハフマン符号化法予測符号化法（DPCM）

単元５（8/23） ランレングス符号化法（Wyle符号化法）２値画像データランレングス 4 1 3 2 8 ２進数表現 100 1 11 10 1000 Wyle符号元のランレングス：　　４　　　１　　　３　　　２　　　８ n-1　　　：　　３　　　０　　　２　　　１　　　７　　　　２値化　　　：　11　　 00　　10　　01　 111 　　Wyle符号　　： 011　 000　 010　001 10111 最終符号列　：　 011 000 01000110111 およそ元データを15％程度まで圧縮できる

シンボル　　出現率　　　　　　　　　　　　　　符号　　０　：　　20/32　　　　　　　　　　　　32/32 1 　　３　：　　7/32　　　　　　　12/32 01 　　１　：　　3/32　5/32 001 　　２　：　　２/32 000 単元５（10/23）ハフマン符号化法 • 出現率の高い順に並べる • 最も小さい出現率の２つの記号、右例では、“2”、“１”に最下位ビットを割り付ける • ２つの記号を１つにまとめる。 • 　　　2/32+3/32＝5/32 • (4)　つぎに出現率の低いシンボルに次のビットを割り付け、出現率をまとめる。 • 　　　5/32+7/32＝12/32 ２bitの数値の入力データ（たとえばランレングス）　　　　　　　0、1、0、2、0、3、3、0、0、2、・・・・・いま全データ数が32個で、上の数字の出現頻度　　　　　　　０　：　　20/32 　　　　　　　１　：　　3/32 　　　　　　　２　：　　２/32 　　　　　　　３　：　　7/32　　最下位かｒ確率を加え、上位より低ければ順に符号を与える。加算値が逆転すると準位を入れ替え、下位に新たな符号を付与する対応させ２進数で表現およそ元データを70％程度まで圧縮

　　　　　　予測に用いる画素　　　　　　　　　　　　　　　予測に用いる画素　　　　　　　　　 A　　B　　C D　　E　　X 　　　　　　　　　符号化する画素単元５（12/23）予測符号化法（DPCM） • 予測した画素値と真の画素値の差分を送信 • （右図で説明） • A、B、C、Dなどの画素で、Xの位置の画素をつぎのいずれかで予測 • X=E • X=(B+E)/2 • X=B-A+E • X=（C+E）/2 • X=２E-D 画面走査上での画素

単元５（13/23） 損失あり圧縮法圧縮、復元操作で、情報が減少する非可逆圧縮ともよばれる標本に基づく方法とブロックに基づく方法があるＤＣＴ符号化法 JPEG符号化法 MPEG符号化法

単元５（14/23） ＤＣＴ符号化による圧縮法ＤＣＴ変換ＤＣＴ逆変換（ＩＤＣＴ変換） u=0でC(u)＝1/√2　　u≠0でC(u)=1 ２次元画像（N、M画素ブロックに分割）では COSは画像データの分布によく適しているので採用された

単元５（15/23） ＤＣＴ符号化による変換事例周波数が最も低い成分（直流）を表す周波数が最も低い基底関数を掛けて平均化した、画像の直流成分を表す周波数が最も高い成分を表すｆ(x,y)を１とした、cosだけの関数：　　基底関数周波数が最も高い基底関数を掛けて平均化した値を表す

単元５（16/23） ＤＣＴ符号化による圧縮画像をDCT変換ランレングス符号化ハフマン符号化高倍率圧縮

非可逆符号化　　　　　ベースラインシステム非可逆符号化　　　　　ベースラインシステム　（ＤＣＴ）　　　　　　　　　　シーケンシャル・ビルドアップ方式　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ハフマン符号　　　　　　　　　　　　　　拡張システム　　　　　　　　　　　　　　　　プログレッシブ・ビルドアップ方式　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ハフマン／算術符号可逆符号化　可逆システム　（ＤＰＣＭ）　　　　　　　　　シーケンシャル・ビルドアップ方式　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ハフマン／算術符号単元５（18/23） JPEG符号化法 JPEG： Joint Photograph Experts Group ユーザの要望で選択可ユーザの要望で選択可

単元５（19/23） GIF符号化法 GIF： Graphic Interchange Format 米Unisysの特許「Lempel Ziv Welch（LZW）圧縮・伸張アルゴリズムを利用ＧＩＦは可逆性、ＪＰＥＧは不可逆性色は２５６色のインデックスカラーと２５６階調の画像を対象。　　　　　　　２５６色以内のロゴやイラストに適。圧縮・伸張アルゴリズム辞書方式圧縮法３名の考案者の名前ランレングス例：　　「０１１１０１０１１１０１０」　　　　　　　　　　　　　　　テーブルNo.0＝「０」テーブルNo.1＝「０１１１０１」圧縮後のデータは「１１０」と圧縮されて表現少ない色種で繰り返し模様で描かれた画像では効果的符号対応辞書

Iピクチャー：　フレーム内符号化画像 Pピクチャー：　フレーム間符号化画像　　　　　　　　　　直前のIまたはPピクチャーで予測した画像との　　　　　　　　　　差分画像を符号化 Bピクチャー：　双方向予測符号化画像　　　　　　　　　　前後のIまたはPピクチャーで予測した画像との　　　　　　　　　　差分画像を符号化単元５（21/23） MPEG符号化法 MPEG： Moving Picture Experts Group CDなど蓄積メディアへの動画記録方式の符号化規格で発達構　　造

Iピクチャー：　フレーム内符号化画像 Pピクチャー：　フレーム間符号化画像　　　　　　　　　　直前のIまたはPピクチャーで予測した画像との　　　　　　　　　　差分画像を符号化 Bピクチャー：　双方向予測符号化画像　　　　　　　　　　前後のIまたはPピクチャーで予測した画像との　　　　　　　　　　差分画像を符号化単元５（22/23） MPEG１符号化法構　　造時間経過符号化・復号化の順序 I1　B2　B３　P４　B５　B６　P７　B８　B９　I10

単元５（23/23） MPEG２符号化法表：　（水平画素数）×（垂直ライン数）×（フレームレート）主な符号化フォーマット高画質 I:Iピクチャ P:Pピクチャ B:Bピクチャ高機能放送、通信など広く応用するための符号化規格で発達 SNR：データ転送で画質を変化、空間スケールラブル：HDTVを段階的に符号化

単元６（1/14） 第６単元　画像の解析（濃度の解析）講義で話したいこと画像の質の変換コントラスト調整特徴の明確化濃度解析によるパターン計測明度の閾値処理の前処理２値化処理

単元６（2/14） 画像の質の変換画素の濃度分布：　　　ヒストグラムヒストグラムの形状を変える　　→　　コントラスト調整見えないものが明確に見えるようになるヒストグラムの形状が物体パターンの特徴を現す物体の特定化コントラスト調整特徴の明確化濃度解析によるパターン計測

単元６（3/14） 画素の濃度分布（ヒストグラム）分布をヒストグラムと呼ぶ画素数 0　　　　　　　　　　　128　　　　　　　　　　　255 　　　　　　濃度値（各画素の明度の値）

単元６（4/14） コントラスト調整明瞭な画像：　濃度値が幅広い濃度値濃度値コントラストの悪い画像コントラストが改善された画像

単元６（5/14） 濃度変換法コントラスト変換曲線変換後の輝度値濃度値濃度値元の輝度値コントラストの悪い画像コントラスト変換後の画像出　力入　力

単元６（5/14） コントラスト変換曲線の事例変換後の輝度値変換後の輝度値変換後の輝度値元の輝度値元の輝度値元の輝度値暗化変換高照明化で撮影の画像から明部の明暗差を明確化明部の図形認識明化変換低照明化で撮影の画像から暗部の明暗差を明確化暗部の図形認識コントラスト改善濃度分布を広げ、明暗差を明確化極端な高低照明下での撮影画像の改善

単元６（6/14） 濃度変換の実験例変換後の輝度値元の輝度値コントラスト改善濃度分布を広げ、明暗差を明確化極端な高低照明下での撮影画像の改善

単元６（6/14） 濃度変換の実験例コントラスト改善濃度分布を広げ、明暗差を明確化明暗部の均一化画像全体の濃度を平均化　　　　　明、暗部の集中をなくす　　　　　　明部、暗部の画像を明確化　　　　　

単元６（8/14） 濃度変換の実験例コントラスト改善濃度分布を広げ、明暗差を明確化明暗部それぞれの画像を明確化明部、暗部の画像を明確化　　　　　

単元６（10/14） 濃度解析によるパターン認識例スズキとサケ種別を鱗の輝きで分類平均濃度差で類別

単元６（10/14） 濃度解析によるパターン認識例スズキとサケ種別を鱗の輝きで分類平均濃度差で類別類似した明るさの個体があり、区別が明確でない結果もある！

単元６（11/14） 講義で話したいこと画像の質の変換コントラスト調整特徴の明確化濃度解析によるパターン計測明度の閾値処理の前処理２値化処理

単元６（12/14） 明度の閾値処理白黒の２値で画像を表示物体の有無の検出　　傷や穴、文字などの有無の検査物体の形状の計測　　輪郭の計測　　形状面積の計測　　形状長の計測　　すべての画素を最小値（00h）にすべての画素を最大値（FFh）に濃度値閾値で白か黒の２値に変換

単元６（13/14） 明度の閾値処理法固定閾値法ｐ-タイル法画像内の対象物の専有面積ｐに白黒の割合を一致させるモード法濃度分布の２つの山の谷で２値化判別分析法濃度分布で２クラス分離で分離距離を最大にする値で２値化画素毎または小領域で最適閾値を決定　　　　移動平均法、部分画像分割法可変閾値法

単元６（14/14） 参考書５，６単元を作るに当たって、つぎの書物を引用させて頂きました。　ここに厚く御礼申し上げます。 • 八木伸行、井上誠喜、林　正樹、奥井誠人、合志清一：「C言語で学ぶ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　実践ディジタル映像処理」、オーム社 • 長橋　宏：「信号画像処理」、昭晃堂 • 安居院猛、長尾智晴：「C言語による画像処理入門」、昭晃堂 • 酒井幸市：「ディジタル画像処理入門」、コロナ社 • FEST Project編集委員会編：「実践画像処理」、シュプリンガーフェアラーク　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　東京 • R.O.Duda他、尾上守夫監訳：「パターン識別」、John Wiley & Sons－新技術コミニュケーションズ

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