JavaDIP-加重平均フィルター

加重平均フィルターでは、中心値により多くの重みを与えました。これにより、中心の寄与が他の値よりも大きくなります。加重平均フィルタリングにより、画像のぼやけを制御できます。

を使用しております OpenCV 関数 filter2D加重平均フィルターを画像に適用します。それは下にありますImgprocパッケージ。その構文を以下に示します-

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

関数の引数を以下に説明します-

シニア番号	引数と説明
1	src ソース画像です。
2	dst 行き先画像です。
3	ddepth dstの深さです。負の値（-1など）は、深さがソースと同じであることを示します。
4	kernel 画像をスキャンするのはカーネルです。
5	anchor これは、カーネルに対するアンカーの位置です。位置Point（-1、-1）は、デフォルトで中心を示します。
6	delta 畳み込み中に各ピクセルに追加される値です。デフォルトでは0です。
7	BORDER_DEFAULT デフォルトではこの値を使用します。

filter2D（）メソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。それらは簡単に説明されています-

シニア番号	方法と説明
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を拡張します。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) イメージをカーネルと組み合わせます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用して、Graycaleの画像に加重平均フィルターを適用する方法を示しています。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class convolution {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         int kernelSize = 9;
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         Mat kernel = Mat.ones(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {	      
         
         for(int i=0; i<kernel.rows(); i++) {
            for(int j=0; j<kernel.cols(); j++) {

               double[] m = kernel.get(i, j);

               for(int k =0; k<m.length; k++) {

                  if(i==1 && j==1) {
                     m[k] = 10/18;
                  }
                  else{
                     m[k] = m[k]/(18);
                  }
               }
               kernel.put(i,j, m);

               }
            }	
         };	      
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}