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imguidedfilter
イメージのガイド付きフィルター処理
説明
例
入力引数
出力引数
ヒント
DegreeOfSmoothing
引数は、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
A
とG
は、クラスが異なる場合があります。A
とG
のいずれかが整数クラスまたは logical 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
A
とG
は、チャネル数が異なる場合があります。A
とG
の両方が RGB イメージの場合、imguidedfilter
はA
の各チャネルを個別に、G
の対応するチャネルを使用してフィルター処理します。A
が RGB イメージでG
がシングル チャネル イメージの場合、imguidedfilter
はA
の各チャネルを個別に、同じガイド イメージG
を使用してフィルター処理します。A
がシングル チャネル イメージでG
が RGB イメージの場合、imguidedfilter
はG
の 3 チャネルすべてを組み合わせた色統計を使用してA
をフィルター処理します。
参照
[1] Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Guided Image Filtering. IEEE® Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 35, Issue 6, pp. 1397-1409, June 2013.