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個人HP After Cider の管理人、 ほねっとのブログです。 なのはプロジェクトとか大好きです。 八神はやてが大好きな管理人です。 コメント歓迎です!
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画像処理論 佐藤先生

モルフォロジーによる各種操作
 Dilationオペレータ
 Erosionオペレータ

→Morphological filter
 基本オペレータの組み合わせで細かなごみが除去できる!

モルフォロジー演算による各種処理
 template matching
 boundary extraction
 region filling
 extraction of connected components
 thinning
 thicking
 skeltonsなどなど

Hit-or-Miss Transform
 テンプレートマッチング
 入力画像Aの中で対象Xを検出
 BはXにもとづくテンプレート
 [goo Wikipedia] http://wpedia.goo.ne.jp/enwiki/Hit-or-miss_transform

Boundary extraction
 境界線検出
 正方形の構造要素でErodeしたものと、元の連結成分との差
 β(A)=A-(A erode by B) B:3x3の正方形構造要素
 ☆なるほどなー!

Region filling
 領域塗りつぶし
 Bは[0 1 0, 1 1 1, 0 1 0]の要素
 X_k = (X_k-1 dilate with B)∩complement of A (再帰的に行う)

 この例のように、範囲を限定しながら行うDilation処理はconditional dilationと呼ぶ

連結成分の抽出
 X_k=(X_k-1 dilate with B)∩A

Thinning(細線化処理)
Thicking(太線化処理)
Skeletons(骨格処理)
Pruning(端点からの縮小処理、線を短くする処理)

郵便番号の認識などの前処理として行うと、余計なひげやストロークの分断、複数文字の結合に対応できるようになる

☆プリント基板の回路の各要素の分類もできるようになる!


セグメンテーション
 画像を意味のある領域に分割する手法

クラスタリングによる画像分割
 クラスタリング:分布対象集合を部分集合に分割
 画像では全画素(分布対象の部分集合)を領域(部分集合)に分割

あとはクラスタリングの話でした!(図が多くてかけないや)

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