イメージ変換

フーリエ変換、離散コサイン変換、ハフ変換、ラドン変換、およびファンビーム変換の実行

イメージの変換は、1 つの領域から別の領域にイメージを変換します。イメージは通常、空間領域で取得され、表示されます。空間領域では、隣接するピクセルはシーンの隣接する部分を表します。ただし、他の領域でもイメージを取得できます。周波数領域では隣接するピクセルが隣接する周波数成分を表し、ハフ領域では隣接するピクセルが隣接する投影角度と半径方向距離を表します。非空間領域のイメージを表示および処理すると、空間領域では検出があまり容易ではない特徴を識別できます。

関数

`hough`	ハフ変換
`houghlines`	ハフ変換に基づくラインセグメントの抽出
`houghpeaks`	ハフ変換のピークの特定
`radon`	ラドン変換
`iradon`	逆ラドン変換
`fanbeam`	ファンビーム変換
`ifanbeam`	逆ファンビーム変換
`fan2para`	ファンビーム投影をパラレルビームに変換
`para2fan`	パラレルビーム投影をファンビーム投影に変換
`fft2`	2 次元の高速フーリエ変換
`fftshift`	ゼロ周波数成分をスペクトルの中心に移動
`ifft2`	2 次元逆高速フーリエ変換
`ifftshift`	逆ゼロ周波数シフト
`dct2`	2 次元離散コサイン変換
`idct2`	2 次元逆離散コサイン変換
`dctmtx`	離散コサイン変換行列

トピック

フーリエ変換
フーリエ変換とイメージ処理でのその応用例、特にイメージのフィルター処理について学びます。
離散コサイン変換
イメージの離散コサイン変換 (DCT) とその応用、特にイメージ圧縮の場合について学びます。
ハフ変換
ハフ変換は、垂直および水平から任意の角度に傾いたラインを含むイメージ内のラインを検出します。ハフ変換は比較的高速ですが、アーティファクトが出現する可能性があります。
ラドン変換
ラドン変換は、通常は断層撮影再構成で使用するために、異なる回転角度でグレースケールイメージのパラレルビーム投影を計算します。
逆ラドン変換
逆ラドン変換は、多くの投影角度での一連のパラレルビーム投影データからイメージを再構成します。
ファンビーム投影
イメージの投影が 1 点のソースから放射される複数のパスに沿うような場合は、ファンビーム投影と再構成を使用します。医用断層撮影はファンビーム投影の一般的な実用例です。
Principal Component Analysis of Images
Principal component analysis (PCA) is a statistical technique used to reduce the number of variables per sample, also known as the dimensionality, of large data sets while preserving as much important information as possible. (R2026a 以降)