画像処理の種類や
DCTとかIDCTなどについて、
詳しく紹介されてあるページなどについて
ご存知ないでしょうか?

また、これらのことについて知って
ますでしょうか?

解説をお願いします。

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A 回答 (3件)

参考図書などを紹介いたします。



画像処理などプログラムに関しては、
オーム社からでている「実践画像処理」「実践ディジタル映像処理」
を一度書店でみられてはいかがでしょうか?
本格的に画像処理について調べるには、東京大学出版から出ている
「画像解析ハンドブック」が一番だと思います。

また、次のページでは、Javaなんかを使ってフーリエ変換系が
ビジュアル的にわかりやすく解説されていますよ。
http://mars.elcom.nitech.ac.jp/~masa/mokuzi.html

あまりDCT後のデータを扱う画像処理は少ない(特殊な使用法になる)ので、
基本的にはJPEGなどの画像圧縮技術研究で扱われるのでしょうか?
それであれば、ソフトバンク社から出ている
「JPEG 概念からC による実装まで」が詳しく解説されています。

プログラム系が多いので申し訳ありませんが、卒業研究などでされるのであれば
十分な資料にはなると思います。

参考URL:http://mars.elcom.nitech.ac.jp/~masa/mokuzi.html
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すいません。

補足ですが、FFTとDCTは厳密には違います。同じようなものではありますが...。

以下をご覧下さい。

参考URL:http://momonga.t.u-tokyo.ac.jp/~ooura/fftman/
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画像処理と一口に言っても色々あります。

何を要求されているのでしょうか?

「DCT」とは「Discrete Cosine Transformation」の略で、「離散フーリエ変換」と思っていいでしょう。「DCT」または「FFT」で検索すればいくらでも引っかかります。

画像処理に「DCT」が関与するのは、例えば、「JPEG」などが挙げられます。画像を8*8Pixelのブロックに分割し、各ブロック毎に「FFT」します。「フーリエ変換」と言っても、画像の場合、音声などと異なり、

1)2次元
2)空間周波数の(2変数)関数になる。空間周波数は(/mm)。

です。音声なら、

1')一次元
2')横軸は周波数(Hz)

です。

何故、周波数空間に置き換えるかというと、画像も音声も、この点は共通ですが、高い周波数成分をカットすると、データ量が大幅に減らせるからです。こうした高い周波数成分は、
・音の場合は聞こえない。
・画像の場合、細かくて見えない、または目立たない。
から、カットしても実害が少ないのです。逆にこうした高周波成分を生かすと、限りなく(離散の場合はそうでもないが!)原信号(画像・音声)に近づけることができる反面情報量が膨大になってしまいます。

いわば、画像(音声)の品質と情報量はトレード・オフの関係にあり、どこで線引きするか決めるのが「圧縮比」なのです。

画像処理にも、
・エッジ強調
・輪郭抽出
・ノイズ除去
・動体検出
・オブジェクト抽出

など様々あり一口で説明するのは困難です。

また、私自身は専門家ではなく、顔の部品抽出、動体検出や輪郭抽出などをやった経験があるに過ぎません。ここにはもっと詳しい専門家がいらっしゃるはずです。
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