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アルゴリズム概要



アルゴリズム 概要 応用例
フーリエ変換 画像の濃淡情報やエッジで定義される形状情報を周波数解析することによって、高周波成分をカットしてノイズの除去や平滑化を行ったり、特定の周波数のみを取り出すことができます。 CTスキャナー、3次元形状計測
ウェーブレット変換 平均値がゼロで、有限のサポートをもつ波形(ウェーブレット)を用いて、時間的に変化する波形(画像処理では空間的に変化する波形)に対して局所的に周波数解析を行う手法です。 画像の圧縮、ノイズ除去、エッジ認識画像のエッジ成分と大まかな変化を表す成分の分離
ロバスト推定法 統計学の分野でロバスト推定法という考え方があり、誤差があるデータに対してその誤差の影響を最小にすることを目的とした理論です。 インパルスノイズのある推定
ジオメトリックハッシング 画像の幾何学的特徴を抽出し、マッチングしたい図形の特徴点同士を重ね合わせてマッチ度を抽出する手法です。 図形のマッチング
ニューロ システムを構成要素の結合の構造により表現する記述法の一種で、 とくに神経細胞であるニューロンを単純モデル化した要素をシナプスに対応する重み付き結合で構造化した神経回路のモデル中心にすることから、ニューラルシステム、あるいはニューラルネットワークと呼ばれます。学習」を必要とするような場合に力を発揮するアルゴリズムです。 文字読みとり
ファジィ理論 システムを言語で記述するために用いられる修飾語の曖昧さを数式で扱う理論です。 背景と対象物のロバスト分離
射影幾何学 アフィン変換+透視変換が定義された幾何学で、3次元画像処理による計測の理論的バックボーンです。3次元計測には以下のいくつかの方式があります。
ステレオ方式
・光切断方式
・位相シフト方式
・光干渉方式
ロボットビジョン、監視、3次元計測、立体認識
弛緩法 対象とする画素が画像の特徴領域に含まれるかどうかを確率的に判断し、確率が高くなるように繰り返し操作することにより、情報確度を高めます。 エッジ・線の抽出、平滑化、分類、領域分割、形状マッチング
Snakes(動的輪郭法) Snakesは自身の折れ曲がりにくさや局所的な伸び縮みを制御する内部エネルギと画像中の濃度勾配の線(エッジ)や端点等の特徴点への移動を制御する外部エネルギをもち、これらのエネルギ総和の最小化を行うことにより目的の物体の輪郭上へ移動して収束させる理論です。柔らかな対象物に対してスケルトン検出や領域切り出しに適した理論です。 柔らかな対象物に関するスケルトン検出や領域切り出し
計算幾何学 コンピュータで扱う幾何学のことで、代表的なものに凸包やボロノイ多角形があります。 ICチップのコプラナリティ検査
場の理論 特定画素の周囲の情報から統計的に最も確からしい値または期待値に置き換える手法です。 劣化画像の修復
カオス理論 システムの非線形にもとづく応答から、システムのダイナミックスを分析、あるいは利用する方法です。 文字読みとり
多変量解析 多くの変数からなるデータを解析して、変数同士の相関関係を求める統計的な手法です。 パターンサーチ、認識、クラスタリング
位置決め理論 複数カメラを使用した位置決めテーマにおいてカメラ座標系とメカ座標系のキャリブレーションにより高精度位置決めを実現するものです。 FPD位置決め、各種パネル位置決め
キネマティクス 多関節ロボットにおいて、ロボット動作時の軸間の位置関係を解析するものです。 ロボットビジョン




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