PV-WAVE: 画像処理
PV-WAVE Foundation は、基本的な画像表示、画像処理全般を提供しています。より堅実な操作が求められる場合、PV-WAVE:
画像処理ツール (Image Processing Tool Kit) は、まさにうってつけのツールです。画像処理ツールキットに含まれるものには、最も要求の厳しい画像処理アプリケーションの要求を満たすように設計されたフィルタ、変換、画像処理のオペレーションなどがあります。
Highlights
- 堅実なグラフィカル ユーザ インターフェース（GUI) は、以下の様なPV-WAVEの画像処理機能を簡単に使用可能。
- 画像ファイルの入出力
- 画像処理
- ヒストグラム表示
- プロファイル
- コンター表示
- サーフェス表示
- 一般的に使用されている画像ファイル フォーマット（BMP, GIF, JPEG, MIFF, PCD, PCX, PNG,
SUN, TGA, TIFF, XBM, XPM, XWD)の入出力が可能。上記全てのフォーマットが、全てのOSでサポートされているわけではありません。
- 点演算（point operations) とイメージフィルタの拡張されたセット。
- 形態素操作（morphological operations) と ウェーブレットを含む、堅実な画像処理セット。
- 最新の分類（classification) と 分割（segmentation) 機能
- ROI (Region of Interest<関心領域>)処理の完全なサポート。（通常のＲＯＩと不規則なＲＯＩ）
- 全てのピクセルデータ型（byte, integer, long, floating poing, double precision
floating point)の完全なサポート。
- マルチレイヤー画像のサポート。
- ボリューム処理（3次元配列） と信号処理（1次元配列）のサポート。
- 複数の画像（映像順）または、複数の信号（時間順）のためのパッチ処理。
点演算（Point Operations）
点演算（Point Operation)は、出力画像のそれぞれのピクセルが、入力画像の相当するピクセルに依存する画像処理です。一般的には、点演算は一つの画像、一つの画像と一定値、もしくは同サイズの二つの画像上で行われる、数値演算と論理演算です。
数値演算（Mathematical Operations）
理論演算（Logical Operations）
- Boolean AND, OR, XOR, NOT
その他の代数演算（Other Algebraic Operations）
閾値処理（Thresholding）
- 一般的な閾値処理
- 密度スライス（Density slicing)
フィルタ処理（Filtering）
フィルタ処理は、通常、画像の中から不必要な情報を削除するためや、現在ある情報を強調するために使われ画像処理です。
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| ＭＲＩ画像によるひざの断面 （横から見た画像、saggital とよばれています。） |
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| ひざの画像を nonlinear geometric mean filter
を使用しノイズ除去した後、Sobel エッジ強調を行い表示しています。骨の輪郭がよりはっきり見えることが確認できます。 |
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| ソベル エッジ強調を行ったひざの画像を表示しています。画像にノイズがあるため、エッジ画像はノイズを増幅します。増幅されたノイズは、輪郭を消してしまいます。 |
エッジ検出、強調
- Kernels
- Sobel, Roberts
- Frei-Chen, Kirsch, Prewitt
- Operations
- Canny
- Shift and subtract
- Shift and XOR
ノイズ除去（Noise Removal）
- スムーズ処理（Boxcar Average Filtering)
- メディアンフィルタ処理
- リーフィルタ処理
ノイズ発生（Noise Generation）
- Impulse, 周期、一定、Gaussian, Rayleigh, Poission, 指数
線形フィルタ
- コンボリューション
- カスタム空間フィルタ設計
- カスタムフィルタの保存と復旧
他の空間領域ドメインフィルタ処理
- 非線形フィルタ
- alpha-trimmed mean
- contra-harmonic mean
- geometric mean
- maximum, minimum, mode, range
- rank, Yp mean
- 適応フィルタ処理
- Adaptive double-window-modified trimmed mean (DWMTM)
- Adaptive minimum mean-squared error filter (MMSE)
周波数領域フィルタ処理
- Butterworth フィルタ設計
- 理想フィルタ設計
- 画像の復旧
- Wiener フィルタ設計ｓFilter Design
- Windowing Functions
- Blackman, Chebyshev, Hamming
- Hanning, Kaiser, Rectangular
- Triangular
形態画像処理
パターン認識や画像解析のアプリケーションのための画像処理は、よく形態画像処理を含んでいることがあります。形態画像処理ルーチンは、画像内の形を変えたり、利用したりします。
- 侵食
- 拡張
- Morphologic opening, closing, outlining
- Skeletonization (白骨化）
- Top-Hat 変換
- Hit-or-Miss 変換
測定
測定は、画像内の物体の数量化機能と関係しています。測定処理は、分類や物体認識に役立ちます。
- 形の描写 (Shape Description)
- 統計値の測定 （Statistical Measures)
- 最大値、最小値、最頻値、範囲
- エントロピー基準、尖度、歪曲
- 一様性
- その他
R画像実現と画像記述
画像実現と画像記述は、画像のパターン認識や分類のための前処理に利用されます。ヒストグラム統計表示は、画像全体の情報を提供します。テクスチャ解析は、画像の領域を記述する際に重要になることがあります。画像相関は、パターン認識のテンプレートマッチングやプロトタイプマッチングに用いられます。
ヒストグラム
Texture
相関（Correlation）
画像変換（Image Transforms）
どの画像にも適応する数々の変換があります。そのうちの2つの代表的な変換は、フーリエ変換（ＦＦＴ）と逆フーリエ変換（ＩＦＦＴ）です。ＦＦＴは、空間領域から、空間周波数領域に変換します。他にも多くの変換があり、多くのアプリケーションに役立ちます。
- スペクトラム評価
- 離散コサイン変換（ＤＣＴとＩＤＣＴ）
- ハフ（Hough） 変換（線、円）
- 学習部分空間 （Principle components <PCT and IPCT>)
- ラドン（Radon） 変換
- Ｓｌａｎｔ 変換
- Haar 変換
- ウェーブレット変換 （Biorthogonal, Coifman, Daubechies フィルタ生成を含む）
幾何学変換（Geometric Transforms）
画像の回転、拡大・縮小、歪みなどの幾何学変換は、多くのアプリケーションで重要です。特に、マルチモーダルのデータは、幾何学変換を通して共通座標系に登録することができます。幾何学変換は、画像ピクセル間の空間関係を修正します。
- 拡大・縮小
- 回転
- 転移 （変形）
- 対話形式での歪み
カラー画像処理（Color Image Processing）
一般的なカラー画像処理には、フルカラー処理と擬似カラー処理の2種類があります。ほぼ全てのPV-WAVE画像処理ツールキットの機能は、バイナリ、グレースケール、擬似カラー、フルカラーに適応しています。形態画像処理ルーチン（侵食、拡張など）とバイナリとグレースケール画像用に定義されている空間テクスチャ解析ルーチン（GLRL,
GLCM)は、例外です。
カラーモデル（Color Models）
- 24ビットカラーから8ビットカラーへの変換
- 8ビットカラーから24ビットカラーへの変換
- 非線形グレースケールか擬似カラー画像から線形グレースケールへの変換
画像操作（Image Operations）
- 全ての平面か、24ビットカラーの単一の平面への画像操作が適用します。
図形の分類と切り出し（Classification and Segmentation）
分割は、画像の共通の性格をもつ領域を識別するために用いられます。図形の分類は、切り出しより一歩進んだ処理です。
図形の分類は、通常、画像内に含まれている分離されたクラスの数を確定することが含まれています。
- 最尤分類法を用いた教師付き分類
- K-Means クラスタリング
- Region counting, finding, growing, merging, splitting, statistical
analysis
- 適応閾値処理
- 全般的な閾値処理
