「mrcImageBilateralFilter」の版間の差分

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(→‎アルゴリズム)
行33: 行33:
 
<td>-i</td>  
 
<td>-i</td>  
 
<td>必須</td>  
 
<td>必須</td>  
−
<td>入力ファイル：mrcImage</td>  
+
<td>入力ファイル：[[mrcImage]]</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行39: 行39:
 
<td>-o</td>  
 
<td>-o</td>  
 
<td>選択</td>  
 
<td>選択</td>  
−
<td>出力ファイル：mrcImage</td>  
+
<td>出力ファイル：[[mrcImage]]</td>  
 
<td>stdout(設定しなければ標準出力）</td>  
 
<td>stdout(設定しなければ標準出力）</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行53: 行53:
 
<td>Kernel Type of Density (int) </td>  
 
<td>Kernel Type of Density (int) </td>  
 
<td>0</td>  
 
<td>0</td>  
−
<td>0: Gaussian, 1: Lerentzian </td>
 
 
</tr>  
 
</tr>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行72: 行71:
 
<td>Kernel Type of Space (int) </td>  
 
<td>Kernel Type of Space (int) </td>  
 
<td>0</td>  
 
<td>0</td>  
−
<td>0: Gaussian, 1: Lerentzian </td>
 
 
</tr>  
 
</tr>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行90: 行88:
  
 
===モードの詳細===
 
===モードの詳細===
 +
<table border="1">
 +
<tr>
 +
<th>モード</th>
 +
<th>説明</th>
 +
</tr>
 +
<tr>
 +
<td>0</td>
 +
<td></td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
===-kTD の詳細===
 
<table border="1">  
 
<table border="1">  
 
<div align="left">  
 
<div align="left">  
行96: 行105:
 
<th>説明</th>  
 
<th>説明</th>  
 
</tr>  
 
</tr>  
−
 
+
<tr>
 +
<td>0</td>
 +
<td>Gaussian</td>
 +
</tr>
 +
<tr>
 +
<td>1</td>
 +
<td>Lerentzian</td>
 +
</tr>
 
</div>  
 
</div>  
 
</table>
 
</table>
 +
 +
===-kTS の詳細===
 +
<table border="1">
 +
<tr>
 +
<th>モード</th>
 +
<th>説明</th>
 +
</tr>
 +
<tr>
 +
<td>0</td>
 +
<td>Gaussian</td>
 +
</tr>
 +
<tr>
 +
<td>1</td>
 +
<td>Lerentzian</td>
 +
</tr>
 +
</table>
  
  
 
== 実行例 ==
 
== 実行例 ==
 +
===入力ファイルの画像===
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Input-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
5 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00471829<br>
 +
0.0933498<br>
 +
0.000162869<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション必須項目のみの場合===
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
3.07666 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00427798<br>
 +
0.0537691<br>
 +
9.38122e-05<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション　-sD===
 +
====sD=5で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-sD-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
1.28324 (38, 49, 38)<br>
 +
0.00460695<br>
 +
0.0535931<br>
 +
9.35051e-05<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション　-kTD===
 +
====kTD=1で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-kTD-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
2.25561 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00418186<br>
 +
0.0536041<br>
 +
9.35243e-05<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション　-sS===
 +
====sS=10で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-sS-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
2.04458 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00412041<br>
 +
0.0474459<br>
 +
8.278e-05<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション　-sS3===
 +
====sS3=(0.1, 2.0, 0.3)で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-sS3-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
4.41127 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00451863<br>
 +
0.066146<br>
 +
0.000115406<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション　-kTS===
 +
====kTS=1で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-kTS-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
2.69849 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00421041<br>
 +
0.0507483<br>
 +
8.85416e-05<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
===オプション　-kS===
 +
====kS=10で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-kS-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
3.04982 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00427045<br>
 +
0.053421<br>
 +
9.32049e-05<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
  
 +
===オプション　-kS3===
 +
====kS3=(0.1, 2.0, 0.3)で実行====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-kS3-mrcImageBilateralFilter.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>
 +
4.87021 (34, 41, 36)<br>
 +
0.00471256<br>
 +
0.0817567<br>
 +
0.000142643<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
  
 
== 参考資料 ==
 
== 参考資料 ==
 
* C. Tomasi and R. Manduchi, Bilateral Filtering for Gray and Color Images, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay, India
 
* C. Tomasi and R. Manduchi, Bilateral Filtering for Gray and Color Images, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay, India

2013年11月25日 (月) 06:11時点における版

mrcImageBilateralFilterとはmrcImageファイルを平滑化するためのEosのコマンドである。 Tomasi and Manduchiにより提唱された手法であり、エッジを保ちつつ、平滑化するための手法である。像の強度差による重みを付けた平滑化である。二つの偏差（強度差、距離）をガウス分布などにより重みを計算していることにより、強度差がある領域をぼかすことなく維持できる。

アルゴリズム

Wx(xi, xj)とWI(Ii,Ij)の二つのウェイトをもち、いずれも|xi-xj|, |Ii-Ij|のガウス関数もしくはローレンツ関数などとして定義されている。すなわち、エッジ付近では、画像の差が大きくなるため、自分自身が属する密度帯での平滑化のウェイトがかかる。 

fi = Sigma_j(W(i,j)*Ij)/ Sigma_j(Wj)   
  ,where W(i,j)=W_x(xi,xj)*W_I(Ii,Ij)    

------- linfo.mode : 0 
                W_x(xi,xj) = exp(-|xi-xj|^2/2 sigmaSpace^2  )
                W_I(Ii,Ij) = exp(-|Ii-Ij|^2/2 sigmaDensity^2)
------- linfo.mode : 1 
                W_x(xi,xj) = 1/(1+|xi-xj|^2/sigmaSpace^2  )   
                W_I(Ii,Ij) = 1/(1+|Ii-Ij|^2/sigmaDensity^2)

オプション一覧

メインオプション

オプション 必須項目/選択項目 説明 デフォルト
-i 必須 入力ファイル：mrcImage NULL
-o 選択 出力ファイル：mrcImage stdout(設定しなければ標準出力）
-sD 選択 SigmaDensity(float) [ImageAmplitude] 2.0
-kTD 選択 Kernel Type of Density (int) 0
-sS 選択 SigmaSpace(float) [pixel] 1.0
-sS3 選択 SigmaSpace 3D (x:float, y:float, z:float) [pixel] 1.0 1.0 1.0
-kTS 選択 Kernel Type of Space (int) 0
-kS 選択 Kernel Size (int) [pixel] 1.0
-kS3 選択 Kernel Size 3D (x:int, y:int, z:int) [pixel] 1.0 1.0 1.0

モードの詳細

モード 説明
0

-kTD の詳細

モード 説明
0 Gaussian
1 Lerentzian

-kTS の詳細

モード 説明
0 Gaussian
1 Lerentzian


実行例

入力ファイルの画像

Input-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

5 (34, 41, 36)
0.00471829
0.0933498

0.000162869

オプション必須項目のみの場合

Outdata-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

3.07666 (34, 41, 36)
0.00427798
0.0537691

9.38122e-05

オプション　-sD

sD=5で実行

Outdata-sD-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

1.28324 (38, 49, 38)
0.00460695
0.0535931

9.35051e-05

オプション　-kTD

kTD=1で実行

Outdata-kTD-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

2.25561 (34, 41, 36)
0.00418186
0.0536041

9.35243e-05

オプション　-sS

sS=10で実行

Outdata-sS-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

2.04458 (34, 41, 36)
0.00412041
0.0474459

8.278e-05

オプション　-sS3

sS3=(0.1, 2.0, 0.3)で実行

Outdata-sS3-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

4.41127 (34, 41, 36)
0.00451863
0.066146

0.000115406

オプション　-kTS

kTS=1で実行

Outdata-kTS-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

2.69849 (34, 41, 36)
0.00421041
0.0507483

8.85416e-05

オプション　-kS

kS=10で実行

Outdata-kS-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

3.04982 (34, 41, 36)
0.00427045
0.053421

9.32049e-05

オプション　-kS3

kS3=(0.1, 2.0, 0.3)で実行

Outdata-kS3-mrcImageBilateralFilter.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

4.87021 (34, 41, 36)
0.00471256
0.0817567

0.000142643

参考資料

  • C. Tomasi and R. Manduchi, Bilateral Filtering for Gray and Color Images, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay, India

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