「Laplacian filter」の版間の差分
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この2つのカーネルは画像上のノイズに非常に敏感に反応するという特徴がある。その対策としてラプラシアンフィルターを適用する前に何かしらのノイズ除去フィルターを適用するとよい。 | この2つのカーネルは画像上のノイズに非常に敏感に反応するという特徴がある。その対策としてラプラシアンフィルターを適用する前に何かしらのノイズ除去フィルターを適用するとよい。 | ||
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+ | == 関連項目 == | ||
+ | * [[画像の畳み込み処理]] | ||
+ | * [[グレースケール変換]] | ||
+ | * [[AlexNet]] |
2020年6月5日 (金) 03:08時点における最新版
ラプラシアンフィルター(Laplacian filter)とは、 強度が急激に変化する領域を強調表示する特性があるため、画像のエッジ検出によく使用される。
カーネル編集
ラプラシアンフィルターは畳み込みで表現できる。
一般的に使用される2つの小さなカーネル。
0 | -1 | 0 |
-1 | 4 | -1 |
0 | -1 | 0 |
-1 | -1 | -1 |
-1 | 8 | -1 |
-1 | -1 | -1 |
この2つのカーネルは画像上のノイズに非常に敏感に反応するという特徴がある。その対策としてラプラシアンフィルターを適用する前に何かしらのノイズ除去フィルターを適用するとよい。
ノイズ除去に畳み込みで表現できるガウシアンフィターを用いると、同様に畳み込みで表現できるラプラシアンフィルターと掛け合わせたカーネルを事前に計算しておくことができ、1回の畳み込みで済ませることができる。
ラプラシアン・オブ・ガウシアン・フィルター(LoG)カーネル(ガウス = 1.4の場合)の例。
0 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 |
1 | 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 2 | 1 |
1 | 4 | 5 | 3 | 0 | 3 | 5 | 4 | 1 |
2 | 5 | 3 | -12 | -24 | -12 | 3 | 5 | 2 |
2 | 5 | 0 | -24 | -40 | -24 | 0 | 5 | 2 |
2 | 5 | 3 | -12 | -24 | -12 | 3 | 5 | 2 |
1 | 4 | 5 | 3 | 0 | 3 | 5 | 4 | 1 |
1 | 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 2 | 1 |
0 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 |