ドキュメンテーション

imguidedfilter

イメージのガイド付きフィルター処理

構文

  • B = imguidedfilter(A,G)
  • B = imguidedfilter(A)
  • B = imguidedfilter(__,Name,Value,...)

説明

B = imguidedfilter(A,G) は、バイナリ イメージ、グレースケール イメージまたは RGB イメージ A を、ガイド付きフィルターを使用してフィルター処理します。フィルター処理はイメージ G によってガイドされます。G は、バイナリ イメージ、グレースケール イメージまたは RGB イメージで、行数と列数は A と同じでなければなりません。

B = imguidedfilter(A) は、入力イメージ A を、自己ガイドの下でフィルター処理します。A 自体がガイド イメージとして使用されます。これは、イメージ A のエッジ保存平滑化に使用できます。

B = imguidedfilter(__,Name,Value,...) は、ガイド付きフィルター処理の特性を制御する名前と値のペアを使用して、イメージ A をフィルター処理します。パラメーター名には省略形を使用できます。

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この例では、ガイド付きフィルターを使用してエッジ保存平滑化を実行する方法を説明します。

イメージをワークスペースに読み取ります。

A = imread('pout.tif');

imguidefilter を使用してイメージを平滑化します。次の構文では、imguidedfilter はイメージ自体をガイド イメージとして使用します。

Ismooth = imguidedfilter(A);

元のイメージと平滑化されたイメージを並べて表示します。

imshowpair(A,Ismooth,'montage');

関連する例

入力引数

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フィルター処理されるイメージ。非スパース イメージ、バイナリ イメージ、グレースケール イメージまたは RGB イメージとして指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | logical

フィルター処理の際にガイドとして使用するイメージ。非スパース イメージ、バイナリ イメージ、グレースケール イメージまたは RGB イメージとして指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | logical

名前/値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のペアをコンマ区切りで指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は単一引用符 (' ') で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を任意の順番で指定できます。

例: Ismooth = imguidedfilter(A,'NeighborhoodSize',[4 4]);

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ガイド付きフィルター処理で使用する各ピクセルの周囲の四角形近傍のサイズ。正の整数のスカラーまたは 2 要素ベクトル [M N] として指定します。たとえば Q のようなスカラー値を指定すると、近傍はサイズが [Q Q] の正方形になります。

例: Ismooth = imguidedfilter(A,'NeighborhoodSize',[4 4]);

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

出力イメージ内の平滑化量。正のスカラーとして指定します。小さい値を指定すると、分散が小さい近傍 (一様な領域) のみが平滑化され、分散が大きい近傍 (エッジ周辺など) は平滑化されません。大きい値を指定すると、比較的一様な近傍に加えて、分散が大きい近傍 (強いエッジなど) も平滑化されます。既定値から始めて、結果を確認し、既定値を上下に調整して望ましい効果を達成してください。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

出力引数

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A と同じサイズと型をもつ配列として返される、フィルター処理されたイメージ

詳細

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ヒント

  • パラメーター DegreeOfSmoothing は、与えられた近傍の分散に対するソフトしきい値を指定します。近傍の分散がしきい値より大幅に小さいピクセルでは、ある程度の平滑化を確認できます。近傍の分散がしきい値より大幅に大きいピクセルでは、平滑化はほとんど、またはまったく行われません。

  • 入力イメージ AG は、クラスが異なる場合があります。AG のいずれかが整数クラスまたは論理クラスである場合、imguidedfilter は、内部計算用に、それらを浮動小数点の精度に変換します。

  • 入力イメージ AG は、チャネル数が異なる場合があります。

    • ARGB イメージで、G がグレースケール イメージまたはバイナリ イメージである場合、imguidedfilter は、A のすべてのチャネルに対して個別に G をガイドとして使用します。

    • AG の両方が RGB イメージの場合、imguidedfilter は、G の各チャネルを、A の対応するチャネルのガイドとして使用します (平面ごとの動作)。

    • A がグレースケール イメージまたはバイナリ イメージで、G が RGB イメージの場合、imguidedfilter は、G の 3 つのチャネルすべてを、A をフィルター処理のガイド (色統計) として使用します。

参照

[1] Kaiming He, Jian Sun, Xiaou Tang, Guided Image Filtering. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 35, Issue 6, pp. 1397-1409, June 2013

参考

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R2014a で導入

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