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impyramid

イメージ ピラミッドの縮小と拡張

構文

B = impyramid(A,direction)

説明

B = impyramid(A,direction) は、A の 1 レベルによるガウス ピラミッドの縮小または拡張を計算します。direction は impyramid の実行が縮小か拡大かを決定します。

例

イメージに対する 4 レベル多重解像度ピラミッドの計算

イメージをワークスペースに読み取ります。

I = imread('cameraman.tif');

縮小を連続して実行します。最初の呼び出しで元のイメージを縮小します。他の impyramid の呼び出しでは、その前に縮小されたイメージを使用します。

I1 = impyramid(I, 'reduce');
I2 = impyramid(I1, 'reduce');
I3 = impyramid(I2, 'reduce');

元のイメージと縮小されたイメージを表示します。

figure, imshow(I)

figure, imshow(I1)

figure, imshow(I2)

figure, imshow(I3)

入力引数

A — 縮小または拡大するイメージ

数値配列または logical 配列

縮小または拡大するイメージ。数値配列または logical 配列として指定します。

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

direction — 縮小または拡大

"reduce" | "expand"

縮小または拡大。次のいずれかの値に指定します。

値	説明
"reduce"	元のイメージより小さいイメージを返します。
"expand"	元のイメージより大きいイメージを返します。

データ型: char | string

出力引数

B — 縮小または拡大されたイメージ

数値配列または logical 配列

縮小または拡大されたイメージ。A と同じクラスの数値配列または logical 配列として返されます。

アルゴリズム

A が m 行 n 列で、direction が "reduce" の場合、B のサイズは ceil(M/2) 行 ceil(N/2) 列になります。direction が "expand" の場合、B のサイズは (2*M-1) 行 (2*N-1) 列になります。

縮小と拡張は、最初の 2 次元でのみ行われます。たとえば、A が 100 × 100 × 3 で、direction が "reduce" の場合、B は 50 × 50 × 3 になります。

impyramid は、Burt and Adelson の論文の 533 ページで指定されるカーネルを使用します。

$$w=\left[\frac{1}{4}-\frac{a}{2},\frac{1}{4},a,\frac{1}{4},\frac{1}{4}-\frac{a}{2}\right]$$。ここで、$$a\text{ = 0}\text{.375}$$ です。同等の重み付け関数がガウス形状に近くなるように、パラメーター a は 0.375 に設定されます。また、重みを固定小数点演算を使用して簡単に適用できます。

参照

[1] Burt and Adelson, "The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code," IEEE Transactions on Communications, Vol. COM-31, no. 4, April 1983, pp. 532-540.

[2] Burt, "Fast Filter Transforms for Image Processing," Computer Graphics and Image Processing, Vol. 16, 1981, pp. 20-51

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• impyramid では C コードの生成がサポートされています (MATLAB^® Coder™ が必要)。詳細については、イメージ処理のコード生成を参照してください。

• direction はコンパイル時の定数でなければなりません。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• direction はコンパイル時の定数でなければなりません。

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

この関数は、スレッドベースの環境を完全にサポートします。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

バージョン履歴

R2007b で導入

R2021b: スレッドベース環境のサポート

impyramid は、スレッドベースの環境をサポートするようになりました。

参考

imresize