Microsoft PowerPoint - 画像工学 print

Size: px
Start display at page:

Download "Microsoft PowerPoint - 画像工学 print"

Transcription

1 教室 : 画像工学 28 年度版 Imaging Science and Technology 画像工学 28 年度版 2 慶応義塾大学理工学部 教授 慶応義塾大学理工学部 准教授 中島真人青木義満

2 ( 例 ) 画像システムとしてのカメラ y 入力 f(x,y) x ( 紙に書かれた文字 ) カメラ ( フィルムカメラ デジタルカメラ どちらでも OK ) (u,v) ) SYSTEM 伝達関数 OTF ( Optical Transfer Function ) G ( u, v ) = ( u, v ) F ( u, v ) FT G ( u, v ) g ( x, y ) ( フィルム上または CCD 面上の画像 ) 出力 g(xy) g(x,y) x カメラで撮影された写真 g(x,y) は 物体 f(x,y) と伝達関数 (x,y) のフーリエ逆変換であるインパルス応答 h(x,y) のコンボリューションによって表される. 言い方を変えると カメラで撮影された写真は h(x,y) ) によってボカされたものになっている! と言うことができる. y 画像の場合のインパルス応答 (OTF のフーリ逆変換 ) を 点拡がり関数 ( PSF: Point Spread Function ) という. PSF,OTF の求め方 ピンホール (1 画像サイズ ) PSF h(x,y) δ(x,y) インパルス FT h ( x, y ) ( u, v ) PSF OTF

3 画像空間上でのコンボリューションとは 時間軸上では f(t) h(t) g ( t ) = f ( t ) h ( t ) 画像空間上では f(x,y) h(x,y) ( g ( x, y ) = f ( x, y ) h ( x, y ) 画像空間上でのコンボリューションとは h (x,y) g (x,y) f (x,y) g ( = x, f y ) ( x, y ) h ( x, y )

4 画像空間上でのコンボリューションとは f (x,y) h (x,y) g ( x, y ) = f ( x, y ) h ( x, y ) FT FT FT F (u,v) (u,v) G ( u, v ) = F ( u, v ) ( u, v ) 画像空間上でのコンボリューションとは f (x,y) h (x,y) g ( x, y ) = f ( x, y ) h ( x, y ) FT FT FT F (u,v) (u,v) G ( u, v ) = F ( u, v ) ( u, v )

5 画像空間上でのコンボリューションとは f (x,y) h (x,y) g ( x, y ) = f ( x, y ) h ( x, y ) FT FT FT 両者の違い 何による? F (u,v) (u,v) G ( u, v ) = F ( u, v ) ( u, v ) Application.1 [ 画像のボケ補正 ] f (x,y) g(x,y) 画像システム (u,v) 撮影した写真がボケてしまった どうしよう? g ( x, y ) = f ( x, y ) h ( x, y ) Convolution 定理 G ( u, v ) = ( u, v ) F ( u, v )

6 具体的には δ (x,y) h (x,y) 1 st step g(x,y) 画像システム (u,v) PSF フーリエ変換して 逆数をとる. ~ f(x,y) 2 nd step 逆フィルタ - 1 (u,v) G 1 = F FT F ~ f ( x, y ) ボケの取れた画像 原画像ボケ画像修正画像 PSF

7 諸君にも簡単にできるので 自分のパソコンで試してみてください ただ 何も考えないでやると はじめは全然駄目かもしれません! その第一の理由は 逆フィルタ : De-convolution Filter 1 = 1 G G X の計算において なる計算をしなければなら ないところが沢山出てくるのが問題!

8 そこで この計算をする場合には 1 = 1 + Γ 2 を 用いる. これを ウィーナーフィルタ ウィーナーフィルタ という 1/ 適当に選んだ小さ目の定数 修正画像 修正画像が 何かもう一つきれいにならない第一の理由はの理由は この式が用いられているところにある. De-convolution の実空間処理 では... コピーマシン等の実用機でも 実際にこの計算を使うことは可能であろうか? NO! 実用機では Cost-performance が悪くて使えない.

9 De-convolution の実空間処理 では... コピーマシン等の実用機でも 実際にこの計算を使うことは可能であろうか? NO! 実用機では Cost-performance が悪くて使えない. De-convolution の実空間処理 Cost-performance 問題とは... (1) メモリ使用量 : 白黒 A4 原稿の情報量 4MB (2) 処理時間 : コピーマシン等では準実時間処理が必至 スキャン g G ボケ G/ f FT 補正 IFT 印刷 f 周波数空間での処理はこの部分に時間がかかり過ぎる! 原稿 印刷物 どうせ原稿の読み取り ( スキャン ) に時間が掛かるのだから その間に ボケ補正の処理 を行えば良い! 逐次的に処理

10 ボケとは 原稿上の1 点の情報が 印刷物上で空間的にばら撒かれる現象である. 原稿 印刷物 そこで 原稿を読み取りながら だいたい数行ずつ処理していくことにする 逐次処理 逐次処理に適した De-convolution 演算 g 実空間 ( x-y 空間 ) での処理 ( x, y ) = f ( x, y ) h( x, y ) これを外したい! = f ( x, y ) h( x x, y y ) dx dy フーリエ空間 (u-v 空間 ) で行うように簡単にはいかない. フーリエ変換は 使用しない! ただし その考え方は採用する!

11 G 11 FT = F f これを 実空間で考えてみよう! g 1 h = f で 良いか? h 1 h 1 駄目!!! 正解は... F [ ] 11 f g F = これを使う! ここで h FF [] h = [ ] 1 1 すなわち F 1 G = F

12 1 のかたち δ(x,y) x -1 (u,v) u h (x,y) x F[ F -1 ] x (u,v) u これを De-convolution Window とも言う. 具体的な De-convolution Window の形

13 Pixel De-convolution Window (3 3) De-convolution Window ( ここでは 3 3) を 1pixel づつ移動しながら畳み込んでいく. スキャン終了と略同じにボケ補正も終了する. 様々なフィルタ ボケ補正 ( 先鋭化 ) エッジ抽出 (1 次微分 ) De-convolution Window (3 3) 平滑化 ( ボカす ) エッジ抽出 (2 次微分 ) 1/16 2/16 1/16-1 2/16 4/16 2/ /16 2/16 1/16-1 ほとんどの画像処理テキストにのっているが フィルタの係数を覚えても無意味! 原理及び物理的な意味を知らないと使う権利なし!

14 講義資料について 中島研 P 青木研 P 28 年度 画像工学 第 2 回講義 おわり

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-2印刷用++++

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-2印刷用++++ 教室 : 14-202 OCTOBER 09 画像工学 2007 年度版 Imaging Science and Technolog 画像工学 2007 年度版 2 慶応義塾大学理工学部 教授 中島真人 1 ( 例 ) 画像システムとしてのカメラ 入力 f(,) ( 紙に書かれた文字 ) カメラ ( フィルムカメラ デジタルカメラ どちらでも OK ) (u,v) SYSTEM ( フィルム上または

More information

スライド タイトルなし

スライド タイトルなし 次元フーリエ変換 講義内容 空間周波数の概念 次元フーリエ変換代表的な 次元フーリエ変換対 次元離散フーリエ変換 フーリエ変換と逆変換 F.T. j F } ep{ 連続系離散系 } / ep{ N N N j N F F I. F.T. F ただし ここでは絶対値をとって画像化 } / ep{ N N N j F N 順変換逆変換 3 次元フーリエ変換の具体的なイメージ } / ep{ N N N

More information

Microsoft PowerPoint - ip02_01.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - ip02_01.ppt [互換モード] 空間周波数 周波数領域での処理 空間周波数 (spatial frquncy) とは 単位長さ当たりの正弦波状の濃淡変化の繰り返し回数を表したもの 正弦波 : y sin( t) 周期 : 周波数 : T f / T 角周波数 : f 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 波形が違うと 周波数も違う 画像処理 空間周波数 周波数領域での処理 画像処理 3 周波数領域での処理 周波数は一つしかない?-

More information

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-5印刷用

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-5印刷用 教室 : 4- NOVEMBER 6 画像工学 7 年度版 Imging Scinc nd Tchnolog 画像工学 7 年度版 5 慶応義塾大学理工学部 教授 中島真人 3. 画像のスペクトラム 3-. 画像のフーリエ変換と空間周波数の概念 3-. 簡単な図形のフーリエ変換 3-3. フーリエ変換の重要な性質 3-4. MTF と画像の評価 今週と来週は あまり面白くない. でも 後の講義を理解するために,

More information

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-8印刷用

Microsoft PowerPoint - 画像工学2007-8印刷用 教室 : 14-0 DECEMBER 04 画像工学 007 年度版 Imagng Scnc and Tchnolog 画像工学 007 年度版 8 慶応義塾大学理工学部 教授 中島真人 Drctonal Band-pass Fltr の効果 前回の講義 訂正があります! Huv g v u ここで フィルタの形が間違っていました. Input Imag v Drctonal Band-pass Fltr

More information

Microsoft PowerPoint - 第3回2.ppt

Microsoft PowerPoint - 第3回2.ppt 講義内容 講義内容 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 ベクトルの直交性 3

More information

Microsoft PowerPoint - 画像工学 印刷用

Microsoft PowerPoint - 画像工学 印刷用 教室 : 14-202 JURY 08 画像工学 2007 年度版 Imaging Science and Technology 画像工学 2007 年度版 11 慶応義塾大学理工学部 中島真人 教授 今日で最後です! 6. デジタル画像の性質と取り扱い 6-1. 画像のサンプリング サンプリングした画像のフーリエ変換 画像のサンプリング付随して生じるエラー 6-2. デジタル画像のフーリエ変換 周期関数のフーリエ変換

More information

例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X (

例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X ( 第 週ラプラス変換 教科書 p.34~ 目標ラプラス変換の定義と意味を理解する フーリエ変換や Z 変換と並ぶ 信号解析やシステム設計における重要なツール ラプラス変換は波動現象や電気回路など様々な分野で 微分方程式を解くために利用されてきた ラプラス変換を用いることで微分方程式は代数方程式に変換される また 工学上使われる主要な関数のラプラス変換は簡単な形の関数で表されるので これを ラプラス変換表

More information

スライド 1

スライド 1 医用画像処理学 (4) ( 教科書 pp.104-122) 有村秀孝 種々の濃度変換曲線 255 y=255 - x 0 I ディスプレイの電気 - 光変換特性 org _ out CI org _ in I out ( I org _ C in 1 ) フィラデルフィア (Philadelphia) はアメリカ合衆国ペンシルバニア州南東部にある都市 フィラデルフィア郡の全域を占めるペンシルバニア州最大の都市である

More information

画像解析論(2) 講義内容

画像解析論(2) 講義内容 画像解析論 画像解析論 東京工業大学長橋宏 主な講義内容 信号処理と画像処理 二次元システムとその表現 二次元システムの特性解析 各種の画像フィルタ 信号処理と画像処理 画像解析論 処理の応答 記憶域 入出力の流れ 信号処理系 実時間性が求められる メモリ容量に対する制限が厳しい オンラインでの対応が厳しく求められる 画像処理系 ある程度の処理時間が許容される 大容量のメモリ使用が容認され易い オフラインでの対応が容認され易い

More information

第 4 週コンボリューションその 2, 正弦波による分解 教科書 p. 16~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問 1. 以下の図にならって,1 と 2 の δ 関数を図示せよ δ (t) 2

第 4 週コンボリューションその 2, 正弦波による分解 教科書 p. 16~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問 1. 以下の図にならって,1 と 2 の δ 関数を図示せよ δ (t) 2 第 4 週コンボリューションその, 正弦波による分解 教科書 p. 6~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問. 以下の図にならって, と の δ 関数を図示せよ. - - - δ () δ ( ) - - - 図 δ 関数の図示の例 δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) - - - - - - - -

More information

Microsoft PowerPoint - Lec24 [互換モード]

Microsoft PowerPoint - Lec24 [互換モード] 第 11 回講義水曜日 1 限教室 618 情報デザイン専攻 画像情報処理論及び演習 II - 動画像処理 - Video Styliztion 吉澤信 shin@riken.jp, 非常勤講師 大妻女子大学社会情報学部 今日の授業内容 www.riken.jp/brict/yoshizw/lectures/index.html www.riken.jp/brict/yoshizw/lectures/lec4.pdf

More information

株主通信:第16期 中間報告書

株主通信:第16期 中間報告書 9 1 20,000 15,000 10,000 5,000 2007/4 2008/4 2009/4 2010/4 2011/4 2012/4 2013/4 01 02 2 3 03 04 4 05 06 5 133,362 206,945 344,360 363,936 67,583 128,114 819 18,583 412,477 846,445 164,935 422,265 1,433,645

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation 付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像

More information

l10

l10 ノイズ除去と画像の強調 画質改善 第4章 pp.101~136 入力画像にはさまざまな 雑音 と 歪み が含まれている 画質劣化 の要因を取り除く 画像を見やすくする 有用な情報を抽出しやすく強調する ことは 画像処理の最も重要な役割の一つ 目的 人間にとって見やすい画像を作る 画像の解析や認識にとって 特徴抽出が容易に行えるための 前処理 preprocessing) ノイズ除去と画像の強調 ノイズ除去と画像の強調

More information

Microsoft PowerPoint - CSA_B3_EX2.pptx

Microsoft PowerPoint - CSA_B3_EX2.pptx Computer Science A Hardware Design Excise 2 Handout V2.01 May 27 th.,2019 CSAHW Computer Science A, Meiji University CSA_B3_EX2.pptx 32 Slides Renji Mikami 1 CSAHW2 ハード演習内容 2.1 二次元空間でのベクトルの直交 2.2 Reserved

More information

相対性理論入門 1 Lorentz 変換 光がどのような座標系に対しても同一の速さ c で進むことから導かれる座標の一次変換である. (x, y, z, t ) の座標系が (x, y, z, t) の座標系に対して x 軸方向に w の速度で進んでいる場合, 座標系が一次変換で関係づけられるとする

相対性理論入門 1 Lorentz 変換 光がどのような座標系に対しても同一の速さ c で進むことから導かれる座標の一次変換である. (x, y, z, t ) の座標系が (x, y, z, t) の座標系に対して x 軸方向に w の速度で進んでいる場合, 座標系が一次変換で関係づけられるとする 相対性理論入門 Lorentz 変換 光がどのような座標系に対しても同一の速さ で進むことから導かれる座標の一次変換である. x, y, z, t ) の座標系が x, y, z, t) の座標系に対して x 軸方向に w の速度で進んでいる場合, 座標系が一次変換で関係づけられるとすると, x A x wt) y y z z t Bx + Dt 弨弱弩弨弲弩弨弳弩弨弴弩 が成立する. 図 : 相対速度

More information

Microsoft PowerPoint - dm1_5.pptx

Microsoft PowerPoint - dm1_5.pptx デジタルメディア処理 1 017( 後期 ) 09/6 イントロダクション1 : デジタル画像とは, 量 化と標本化,Dynamic Range 10/03 イントロダクション : デジタルカメラ, 間の視覚, 表 系 10/10 フィルタ処理 1 : トーンカーブ, 線形フィルタ デジタルメディア処理 1 担当 : 井尻敬 10/17 フィルタ処理 : 線形フィルタ, ハーフトーニング 10/4

More information

遅延デジタルフィルタの分散型積和演算回路を用いたFPGA実装の検討

遅延デジタルフィルタの分散型積和演算回路を用いたFPGA実装の検討 第 回電気学会東京支部栃木 群馬支所合同研究発表会 ETT--7 遅延デジタルフィルタの分散型積和演算回路を用いた FPGA 実装の検討 易茹 * 立岩武徳 ( 群馬大学 ) 浅見幸司 ( 株式会社アドバンテスト ) 小林春夫 ( 群馬大学 ) 発表内容 研究の背景 目的 分散型積和演算回路 実装の検討 まとめ 今後の課題 発表内容 研究の背景 目的 分散型積和演算回路 実装の検討 まとめ 今後の課題

More information

臨床画像技術学Ⅱ

臨床画像技術学Ⅱ 核医学機器工学概論 2 断層画像 CT( Computed Tomography) を得る方法 1. フィルタ重畳逆投影法 FBP ( Filtered Back Projection ) 2. 逐次近似再構成法 Iterative Reconstruction MLEM (Maximum Likelihood Expectation Maximization) OSEM ( Ordered Subsets

More information

<4D F736F F D DC58F498D5A814091E6318FCD814089E6919C82C682CD89BD82A92E646F63>

<4D F736F F D DC58F498D5A814091E6318FCD814089E6919C82C682CD89BD82A92E646F63> 第 1 章画像とは何か 第 1 章画像とは何か 画像 は英語では image であり 実際に存在する もの を 絵に描いたり カメラで撮影したりしたものである キャンバス フィルム 印画紙などに記録されて 現物が破壊されるなどで存在しなくなっても 遠方にあって直接見ることが不可能であっても 保存 伝送されていつでも どこでも自由に見ることが可能となる 本書で述べる 画像処理 はこの画像を入力とした処理である

More information

一方, 物体色 ( 色や光を反射して色刺激を起こすもの, つまり印刷物 ) の表現には, 減法混色 (CMY) が用いられる CMY の C はシアン (Cyn),M はマゼンタ (Mgent),Y はイエロー (Yellow) であり, これらは色の 3 原色と呼ばれるものである なお, 同じシア

一方, 物体色 ( 色や光を反射して色刺激を起こすもの, つまり印刷物 ) の表現には, 減法混色 (CMY) が用いられる CMY の C はシアン (Cyn),M はマゼンタ (Mgent),Y はイエロー (Yellow) であり, これらは色の 3 原色と呼ばれるものである なお, 同じシア 第 4 章デジタル画像の処理 デジタル画像処理の基礎について理解し,Jv によるフィルタリング処理や座標変換のプログラムを作成する 4.1 RGB 表色系と CMY 表色系 TV やコンピュータのディスプレイ, デジタルカメラでの色の表現には, 加法混色 (RGB) が用いられる RGB の R は赤 (Red),G は緑 (Green),B は青 (Blue) であり, これらは光の 3 原色と呼ばれるものである

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 空間フィルタリング (spatal lterng) 入力画像の対応する画素値だけではなく その周囲 ( 近傍領域 ) の画素も含めた領域内の画素値を用いて 出力画像の対応する画素値を計算する処理 入力画像出力画像入力画像出力画像 画素ごとの濃淡変換 ( 階調処理 ) 領域に基づく濃淡変換 ( 空間フィルタリング ) 空間フィルタ (spatal lter) 線形フィルタ (lnear lter) w

More information

数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数

数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数 . 三角関数 基本関係 t cot c sc c cot sc t 還元公式 t t t t t t cot t cot t 数学 数学 t t t t t 加法定理 t t t 倍角公式加法定理で α=β と置く. 三角関数 数学. 三角関数 5 積和公式 6 和積公式 数学. 三角関数 7 合成 t V v t V v t V V V V VV V V V t V v v 8 べき乗 5 6 6

More information

Microsoft PowerPoint - dm1_6.pptx

Microsoft PowerPoint - dm1_6.pptx スケジュール 09/5 イントロダクション1 : デジタル画像とは, 量 化と標本化,Dynamic Range 10/0 イントロダクション : デジタルカメラ, 間の視覚, 表 系 10/09 画像処理演習 0 : python (PC 教室 : 課題締め切り 11/13 3:59) 10/16 フィルタ処理 1 : トーンカーブ, 線形フィルタ デジタルメディア処理 1 担当 : 井尻敬 10/3

More information

EPSON PM-A920 操作ガイド

EPSON PM-A920 操作ガイド h o h l m l m l m l m m h o h o h h h h h h h h h h h h h h h h o h h h h o o o o h o o h h h h o h h h h h h h h h h h h h o o h h h h h h h h h A h B h C D F h G E A h B h C D E h F h E h F h

More information

インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術

インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術 1 インターリーブADCでのタイミングスキュー影響のデジタル補正技術 浅見幸司 黒沢烈士 立岩武徳 宮島広行 小林春夫 ( 株 ) アドバンテスト 群馬大学 2 目次 1. 研究背景 目的 2. インターリーブADCの原理 3. チャネル間ミスマッチの影響 3.1. オフセットミスマッチの影響 3.2. ゲインミスマッチの影響 3.3. タイミングスキューの影響 4. 提案手法 4.1. インターリーブタイミングミスマッチ補正フィルタ

More information

Microsoft PowerPoint - dm1_3.pptx

Microsoft PowerPoint - dm1_3.pptx スケジュール 9/6 イントロダクション : デジタル画像とは, 量 化と標本化,Dynamic Range /3 イントロダクション : デジタルカメラ, 間の視覚, 表 系 / フィルタ処理 : トーンカーブ, 線形フィルタ デジタルメディア処理 担当 : 井尻敬 /7 フィルタ処理 : 線形フィルタ, ハーフトーニング / フィルタ処理 3 : 離散フーリエ変換と周波数フィルタリング /7 前半のまとめと中間試験

More information

連続講座 断層映像法の基礎第 29 回 : 篠原広行 他 断層映像法の基礎第 29 回 2 次元ファンビームの投影と画像再構成 篠原広行 II 梶原宏則 II 中世古和真 1 ) 橘篤志 II 橋本雄幸 2) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 21 横浜愈 l 英短期大学情報学科 はじめに

連続講座 断層映像法の基礎第 29 回 : 篠原広行 他 断層映像法の基礎第 29 回 2 次元ファンビームの投影と画像再構成 篠原広行 II 梶原宏則 II 中世古和真 1 ) 橘篤志 II 橋本雄幸 2) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 21 横浜愈 l 英短期大学情報学科 はじめに 連続講座 断層映像法の基礎第 29 回 : 篠原広行 他 断層映像法の基礎第 29 回 2 次元ファンビームの投影と画像再構成 篠原広行 II 梶原宏則 II 中世古和真 1 ) 橘篤志 II 橋本雄幸 2) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 21 横浜愈 l 英短期大学情報学科 はじめに第 28 固までで レジストレーションについてその基本から非剛体レジストレーションまで解説してきた 今回から直接

More information

Microsoft PowerPoint - 6.PID制御.pptx

Microsoft PowerPoint - 6.PID制御.pptx プロセス制御工学 6.PID 制御 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/

More information

スライド 1

スライド 1 5.5.2 画像の間引き 5.1 線形変換 5.2 アフィン変換 5.3 同次座標 5.4 平面射影変換 5.5 再標本化 1. 画素数の減少による表現能力の低下 画像の縮小 変形を行う際 結果画像の 画素数 < 入力画像の 画素数 ( 画素の密度 ) ( 画素の密度 ) になることがある この場合 結果画像の表現力 < 入力画像の表現力 ( 情報量 ) ( 情報量 ) 結果的に 情報の損失が生じる!

More information

線形システム応答 Linear System response

線形システム応答 Linear System response 画質が異なる画像例 コントラスト劣 コントラスト優 コントラスト普 鮮鋭性 普 鮮鋭性 優 鮮鋭性 劣 粒状性 普 粒状性 劣 粒状性 優 医用画像の画質 コントラスト, 鮮鋭性, 粒状性の要因が互いに密接に関わり合って形成されている. 比 鮮鋭性 コントラスト 反 反 粒状性 増感紙 - フィルム系での 3 要因の関係 ディジタル画像処理系でもおよそ成り立つ WS u MTFu 画質に影響する因子

More information

untitled

untitled 20 7 1 22 7 1 1 2 3 7 8 9 10 11 13 14 15 17 18 19 21 22 - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - 50 200 50 200-5 - 50 200 50 200 50 200 - 6 - - 7 - () - 8 - (XY) - 9 - 112-10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 -

More information

untitled

untitled 19 1 19 19 3 8 1 19 1 61 2 479 1965 64 1237 148 1272 58 183 X 1 X 2 12 2 15 A B 5 18 B 29 X 1 12 10 31 A 1 58 Y B 14 1 25 3 31 1 5 5 15 Y B 1 232 Y B 1 4235 14 11 8 5350 2409 X 1 15 10 10 B Y Y 2 X 1 X

More information

Microsoft PowerPoint - comprog11.pptx

Microsoft PowerPoint - comprog11.pptx Outline プログラミング演習第 回エッジを検出する on 3..4 電気通信大学情報理工学部知能機械工学科長井隆行 画像の本質 輝度の境目に情報あり! 画像の微分と 階微分 エッジ検出 画像をぼかす 本日の課題 画像の本質 エッジ抽出 画像の情報は境目にあり! エッジ 輝度が大きく変化しているところ ( 境界 ) 画像の情報はエッジにあり 輝度 人間の視覚系でも特定のエッジの方向に発火するニューロンが見つかっている

More information

1/17 平成 29 年 3 月 25 日 ( 土 ) 午前 11 時 1 分量子力学とクライン ゴルドン方程式 ( 学部 3 年次秋学期向 ) 量子力学とクライン ゴルドン方程式 素粒子の満たす場 y ( x,t) の運動方程式 : クライン ゴルドン方程式 : æ 3 ö ç å è m= 0

1/17 平成 29 年 3 月 25 日 ( 土 ) 午前 11 時 1 分量子力学とクライン ゴルドン方程式 ( 学部 3 年次秋学期向 ) 量子力学とクライン ゴルドン方程式 素粒子の満たす場 y ( x,t) の運動方程式 : クライン ゴルドン方程式 : æ 3 ö ç å è m= 0 /7 平成 9 年 月 5 日 ( 土 午前 時 分量子力学とクライン ゴルドン方程式 ( 学部 年次秋学期向 量子力学とクライン ゴルドン方程式 素粒子の満たす場 (,t の運動方程式 : クライン ゴルドン方程式 : æ ö ç å è = 0 c + ( t =, 0 (. = 0 ì æ = = = ö æ ö æ ö ç ì =,,,,,,, ç 0 = ç Ñ 0 = ç Ñ 0 Ñ Ñ

More information

授業のあとで 情報処理工学 : 第 3 回 10 進数を 16 進数に変換する方法と 16 進数を 10 進数に変換する方法は 標準的な方法でも良いですか? 履修申告は済みましたか? 割り算 方法 ) 54 余り 6 16 ) 3 余り 3 ) 0 第 4 回へ 201

授業のあとで 情報処理工学 : 第 3 回 10 進数を 16 進数に変換する方法と 16 進数を 10 進数に変換する方法は 標準的な方法でも良いですか? 履修申告は済みましたか? 割り算 方法 ) 54 余り 6 16 ) 3 余り 3 ) 0 第 4 回へ 201 授業のあとで 情報処理工学 : 第 3 回 10 進数を 16 進数に変換する方法と 16 進数を 10 進数に変換する方法は 標準的な方法でも良いですか? 履修申告は済みましたか? 割り算 方法 54 10 36 16 16 ) 54 余り 6 16 ) 3 余り 3 ) 0 第 4 回へ 2013/10/30 2 授業のあとで (#2) したがって 54 10 36 16 ここまでの復習 2/10/16

More information

スライド 1

スライド 1 作成 : 群馬大学電気電子教員 電子回路設計 OP アンプ (2) 小林春夫 桑名杏奈 Email: koba@gunma-u.ac.jp Tel: 277-3-788 オフィスアワー : AM9:~AM:( 平日 ) 電気電子棟 (3 号館 )4F 44 室 電子回路設計 授業の内容 第 回講義内容の説明と電子回路設計の基礎知識 第 2 回キルヒホッフ則を用いた回路解析と演習 第 3 回集積回路のデバイス

More information

2.Picasa3 の実行 デスクトップの をダブルククリック 一番最初の起動の時だけ下記画 面が立ち上がります マイドキュメント マイピクチャ デスクトップのみスキャン にチェックを入れ続行 これはパソコン内部の全画像を検索して Picasa で使用する基本データを作成するものですが 完全スキャン

2.Picasa3 の実行 デスクトップの をダブルククリック 一番最初の起動の時だけ下記画 面が立ち上がります マイドキュメント マイピクチャ デスクトップのみスキャン にチェックを入れ続行 これはパソコン内部の全画像を検索して Picasa で使用する基本データを作成するものですが 完全スキャン Picasa3 を使った写真の整理 写真の整理はエクスプローラーを開いてフォルダの作成から写真の移動やコピーを行うことが望ましいのですが エクスプローラーの操作を覚えられずに写真の整理が進んでいない人のために画像管理ソフト Picasa3 を使った整理方法を説明します なお このソフトは画像に関する多くの機能を持ったものですが 画像整理だけの利用では容量も大きいですからエクスプローラーの使い方をマスターしている人はこのソフトを使う必要はありません

More information

<B54CB5684E31A4E9C0CBA4E5AA6BC160BEE3B27AA544A5552E706466>

<B54CB5684E31A4E9C0CBA4E5AA6BC160BEE3B27AA544A5552E706466> N1 2 3 1 16 17 18 19 20 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 4 2 38 39 40 41 42 44 45 46 47 48 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 5 3 62 63 64 65 66 68 69 70 70 72 74 75 76 77 78 80 81 82 83

More information

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-2回.ppt

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-2回.ppt 制御工学 I 第二回ラプラス変換 平成 年 4 月 9 日 /4/9 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し

More information

Microsoft PowerPoint - DigitalMedia2_3b.pptx

Microsoft PowerPoint - DigitalMedia2_3b.pptx Contents デジタルメディア処理 2 の概要 フーリエ級数展開と 離散とその性質 周波数フィルタリング 担当 : 井尻敬 とは ( ) FourierSound.py とは ( ) FourierSound.py 横軸が時間の関数を 横軸が周波数の関数に変換する 法 声周波数 周波数 ( 係数番号 ) 後の関数は元信号に含まれる正弦波の量を す 中央に近いほど低周波, 外ほどが 周波 中央 (

More information

振動学特論火曜 1 限 TA332J 藤井康介 6 章スペクトルの平滑化 スペクトルの平滑化とはギザギザした地震波のフーリエ スペクトルやパワ スペクトルでは正確にスペクトルの山がどこにあるかはよく分からない このようなスペクトルから不純なものを取り去って 本当の性質を浮き彫

振動学特論火曜 1 限 TA332J 藤井康介 6 章スペクトルの平滑化 スペクトルの平滑化とはギザギザした地震波のフーリエ スペクトルやパワ スペクトルでは正確にスペクトルの山がどこにあるかはよく分からない このようなスペクトルから不純なものを取り去って 本当の性質を浮き彫 6 章スペクトルの平滑化 スペクトルの平滑化とはギザギザした地震波のフーリエ スペクトルやパワ スペクトルでは正確にスペクトルの山がどこにあるかはよく分からない このようなスペクトルから不純なものを取り去って 本当の性質を浮き彫りにするために スペクトルを滑らかにする操作のことをいう 6.1 合積のフーリエ変換スペクトルの平滑化を行う際に必要な 合積とそのフーリエ変換について説明する 6.2 データ

More information

(Microsoft Word - 10ta320a_\220U\223\256\212w\223\301\230__6\217\315\221O\224\274\203\214\203W\203\201.docx)

(Microsoft Word - 10ta320a_\220U\223\256\212w\223\301\230__6\217\315\221O\224\274\203\214\203W\203\201.docx) 6 章スペクトルの平滑化 スペクトルの平滑化とはフーリエスペクトルやパワ スペクトルのギザギザを取り除き 滑らかにする操作のことをいう ただし 波のもっている本質的なものをゆがめてはいけない 図 6-7 パワ スペクトルの平滑化 6. 合積のフーリエ変換スペクトルの平滑化を学ぶ前に 合積とそのフーリエ変換について説明する 6. データ ウィンドウデータ ウィンドウの定義と特徴について説明する 6.3

More information

Microsoft Word - 第2章 ブロック線図.doc

Microsoft Word - 第2章 ブロック線図.doc NAOSIE: Nagaaki Univriy' Ac il ディジタル制御システム Auhor() 辻, 峰男 Ciaion ディジタル制御システム ; 06 Iu Da 06 URL hp://hdl.handl.n/0069/3686 Righ hi documn i downloadd hp://naoi.lb.nagaaki-u.ac.jp 第 章ブロック線図. インパルス列を用いた z

More information

Microsoft Word - 知能機械実験・実習プリント_ docx

Microsoft Word - 知能機械実験・実習プリント_ docx 018 年 5 月 1 日版 知能機械実験 実習 Ⅳ Ⅳ-1. 制御工学実験 1. 実験概要と目的 ロボットをはじめとするメカトロニクス機器において 高度な動作を実現している背景には 制御技術がある 制御とは 物体の運動を意図した位置や速度で動かす技術である 精度の高い制御を行うためには 正しく制御理論を理解した上に 物体の運動を正しく解析し モデル化する技術や 制御を行うためのパラメータの同定方法を身につける必要がある

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション ディジタル画像処理 濃度変換 ; 階調処理 2 値化処理 ; しきい値処理 フィルタ処理 画像間演算 データ圧縮 三次元表示 頻度 画像全体で同じ濃度値を持つ画素数を求め, グラフ化したものを濃度ヒストグラムあるいは単にヒストグラム (histogram) という. 横軸は濃淡値 ( 画素値 ), 縦軸にその出現頻度 ( 画素数 ) をとる. Histogram 出現頻度 30 20 0 ヒストグラムの利用法

More information

1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025 50 10 1 2

1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025 50 10 1 2 0120-563-506 / 9001800 9001700 123113 0120-860-777 163-8626 6-13-1 Tel.03-6742-3111 http://www.himawari-life.co.jp 1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025

More information

目次. はじめに デジタル画像のビット数 図形認識に用いた画像と方法 ハフ変換 検出方法と画像について TIFF 画像 RAW 画像データ フィルタ処理 平滑化

目次. はじめに デジタル画像のビット数 図形認識に用いた画像と方法 ハフ変換 検出方法と画像について TIFF 画像 RAW 画像データ フィルタ処理 平滑化 205 年度卒業研究論文 画像と図形のエッジ検出について 岡山理科大学総合情報学部情報科学科 I2I00 小名川薫儀 I2I0 渡邊貴裕 目次. はじめに... 2. デジタル画像のビット数... 2 3. 図形認識に用いた画像と方法... 2 3.. ハフ変換... 2. 検出方法と画像について... 3.. TIFF 画像... 3.2. RAW 画像データ... 3 5. フィルタ処理...

More information

2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明

2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明 UV 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1,e) UV UV UV UV UV 1. 3D 3D 3D [1] 3D UV 1 UV UV UV: Ultraviolet 1 a) takatani.tsuyoshi.to2@is.naist.jp b) fujita.koki.fg9@is.naist.jp c) ktanaka@is.naist.jp d) funatomi@is.naist.jp

More information

2018 年 5 月 31 日版 知能機械実験 実習 Ⅳ Ⅳ-1. 制御工学実験 1. 実験概要と目的 ロボットをはじめとするメカトロニクス機器において 高度な動作を実現している背景には 制御技術がある 制御とは 物体の運動を意図した位置や速度で動かす技術である 精度の高い制御を行うためには 正しく

2018 年 5 月 31 日版 知能機械実験 実習 Ⅳ Ⅳ-1. 制御工学実験 1. 実験概要と目的 ロボットをはじめとするメカトロニクス機器において 高度な動作を実現している背景には 制御技術がある 制御とは 物体の運動を意図した位置や速度で動かす技術である 精度の高い制御を行うためには 正しく 2018 年 5 月 31 日版 知能機械実験 実習 Ⅳ Ⅳ-1. 制御工学実験 1. 実験概要と目的 ロボットをはじめとするメカトロニクス機器において 高度な動作を実現している背景には 制御技術がある 制御とは 物体の運動を意図した位置や速度で動かす技術である 精度の高い制御を行うためには 正しく制御理論を理解した上に 物体の運動を正しく解析し モデル化する技術や 制御を行うためのパラメータの同定方法を身につける必要がある

More information

スペクトルに対応する英語はスペクトラム(spectrum)です

スペクトルに対応する英語はスペクトラム(spectrum)です 7. ハミング窓とフラットトップ窓の等価ノイズ帯域幅 (ENBW) (1) Hamming 窓 Hamming 窓は次式で表されます MaTX にも関数が用意されています win = 0.54-0.46*cos(2*PI*[k/(N-1)); ただし k=0,1,---,n-1 N=256; K=[0:N-1]; w=0.54-0.46*cos(2*pi*k/(n-1)); mgplot_reset(1);

More information

スライド 1

スライド 1 知能制御システム学 画像追跡 (1) 特徴点の検出と追跡 東北大学大学院情報科学研究科鏡慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2008.07.07 今日の内容 前回までの基本的な画像処理の例を踏まえて, ビジュアルサーボシステムの構成要素となる画像追跡の代表的手法を概説する 画像上の ある点 の追跡 オプティカルフローの拘束式 追跡しやすい点 (Harris オペレータ ) Lucas-Kanade

More information

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

More information

<4D F736F F D B4389F D985F F4B89DB91E88250>

<4D F736F F D B4389F D985F F4B89DB91E88250> 電気回路理論 II 演習課題 H30.0.5. 図 の回路で =0 で SW を on 接続 とする時 >0 での i, 並びに を求め 図示しなさい ただし 0 での i, 並びに を求めなさい ただし 0 とする 3. 図 3の回路で =0 で SW を下向きに瞬時に切り替える時 >0 での i,

More information

Microsoft Word - 01マニュアル・入稿原稿p1-112.doc

Microsoft Word - 01マニュアル・入稿原稿p1-112.doc 4 54 55 56 ( ( 1994 1st stage 2nd stage 2012 57 / 58 365 46.6 120 365 40.4 120 13.0 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 4 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

More information

Microsoft PowerPoint - spe1_handout10.ppt

Microsoft PowerPoint - spe1_handout10.ppt 目次 信号処理工学 Ⅰ 第 回 : ディジタルフィルタ 電気通信大学電子工学専攻電子知能システム学講座 問題は何か? フィルタとは? 離散時間システムとディジタルフィルタ ディジタルフィルタの種類 FIRフィルタの設計 長井隆行 問題は何か? 初心に戻る o.4 のスライド 重要なことは? 所望の信号を得るためにどのようなシステムにすれば良いか? 安定性を保つ必要もある ノイズ除去の例 周波数領域で見る

More information

Microsoft PowerPoint - Lec15 [互換モード]

Microsoft PowerPoint - Lec15 [互換モード] 情報デザイン専攻 画像情報処理論及び演習 II 周波数分解 FFT Gaussian フィルタと周波数分解 今日の授業内容 www.riken.jp/brict/yoshizawa/lectures/index.html www.riken.jp/brict/yoshizawa/lectures/lec5.pdf. 前回 前々回の復習 レポートの説明. 第 3, 回講義水曜日 限教室 68 吉澤信

More information

Gmech08.dvi

Gmech08.dvi 145 13 13.1 13.1.1 0 m mg S 13.1 F 13.1 F /m S F F 13.1 F mg S F F mg 13.1: m d2 r 2 = F + F = 0 (13.1) 146 13 F = F (13.2) S S S S S P r S P r r = r 0 + r (13.3) r 0 S S m d2 r 2 = F (13.4) (13.3) d 2

More information

DVIOUT-SS_Ma

DVIOUT-SS_Ma 第 章 微分方程式 ニュートンはリンゴが落ちるのを見て万有引力を発見した という有名な逸話があります 無重力の宇宙船の中ではリンゴは落ちないで静止していることを考えると 重力が働くと始め静止しているものが動き出して そのスピードはどんどん大きくなる つまり速度の変化が現れることがわかります 速度は一般に時間と共に変化します 速度の瞬間的変化の割合を加速度といい で定義しましょう 速度が変化する, つまり加速度がでなくなるためにはその原因があり

More information

mt1-slides-02.pptx

mt1-slides-02.pptx 計測工学 I 第 2 回 Excel による移動平均の計算 今日の内容 第 2 回 Excel による移動平均の計算 実際にパソコンを使って移動平均の計算を行い ディジタルフィルタ FIR フィルタの考え方を導入する 計測データの処理方法に慣れる この方法は単に移動平均に用いるだけではなく 一般的なフィルタ処理にも用いることができます ディジタルフィルタ処理の入門として 移動平均を扱います Excel

More information

まとめ Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co, co Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co, co Fourr 変換と逆変換 フーリエ逆変換 フーリエ変換

まとめ Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co, co Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co, co Fourr 変換と逆変換 フーリエ逆変換 フーリエ変換 フーリエ変換 ラプラス変換 まとめ Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co, co Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co, co Fourr 変換と逆変換 フーリエ逆変換 フーリエ変換 Prvl の等式 ovoluo 定理 フーリエ変換が G で, の逆フーリエ変換が, である時 F plc 変換と逆変換 F F ラプラス変換 ラプラス逆変換 plc 変換表 ラプラス空間 実空間,

More information

フーリエ変換 ラプラス変換 - まとめ Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co b, b co Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co b, b co Fourr 変換と逆変換 フーリエ逆変換 フーリエ変換

フーリエ変換 ラプラス変換 - まとめ Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co b, b co Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co b, b co Fourr 変換と逆変換 フーリエ逆変換 フーリエ変換 フーリエ変換 ラプラス変換 フーリエ変換 ラプラス変換 - まとめ Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co b, b co Fourr 級数展開 周期 の関数の場合 co b, b co Fourr 変換と逆変換 フーリエ逆変換 フーリエ変換 フーリエ変換 ラプラス変換 - Prvl の等式 ovoluo 定理 フーリエ変換が G で, の逆フーリエ変換が, である時 F plc 変換と逆変換

More information

Microsoft PowerPoint - dm1kadai.pptx

Microsoft PowerPoint - dm1kadai.pptx デジタルメディア処理 1 担当 : 井尻敬 提出 法 : 共有フォルダに dm1 学籍番号 というフォルダを作成し, その中にソースコードの ったファイルを置く. フォルダ名は全て半. フォルダ名の例 : dm2al150999 課題雛形 : http://takashiijiri.com/classes/dm2018_1/dm1exer.zip 出 : 課題ではを受け取り, 画像またはファイルを保存するプログラムを作る.

More information

画像処理工学

画像処理工学 画像処理工学 画像の空間周波数解析とテクスチャ特徴 フーリエ変換の基本概念 信号波形のフーリエ変換 信号波形を周波数の異なる三角関数 ( 正弦波など ) に分解する 逆に, 周波数の異なる三角関数を重ねあわせることにより, 任意の信号波形を合成できる 正弦波の重ね合わせによる矩形波の表現 フーリエ変換の基本概念 フーリエ変換 次元信号 f (t) のフーリエ変換 変換 ( ω) ( ) ωt F f

More information

P072-076.indd

P072-076.indd 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 072 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1 STEP0 073 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 074 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1 STEP0 075 3 STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 STEP4 076 3STEP4 STEP3 STEP2 STEP1

More information

STEP1 STEP3 STEP2 STEP4 STEP6 STEP5 STEP7 10,000,000 2,060 38 0 0 0 1978 4 1 2015 9 30 15,000,000 2,060 38 0 0 0 197941 2016930 10,000,000 2,060 38 0 0 0 197941 2016930 3 000 000 0 0 0 600 15

More information

1

1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 6 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 5 4 STEP 02 STEP 01 STEP 03 STEP 04 1F 1F 2F 2F 2F 1F 1 2 3 4 5 http://smarthouse-center.org/sdk/ http://smarthouse-center.org/inquiries/ http://sh-center.org/

More information

やさしくPDFへ文字入力 v.2.0

やさしくPDFへ文字入力 v.2.0 操作マニュアル やさしく PDF へ文字入力 v.2.0 基本操作 目次 1. はじめに 2. やさしく PDF へ文字入力の起動 3. スキャナの設定 4. 原稿の取り込み 4-1. スキャナから 4-2. ファイルから 5. プリンタの設定 6. フィールドの作成 6-1. フィールドの自動作成 6-2. フィールドの手動作成 7. フィールドの設定 8. 文字の入力 9. 印刷 便利な使い方付録

More information

「情報」って何だ!?

「情報」って何だ!? 画像処理システム論 Image Media Systems 加藤俊一 Toshi KATO 感性の強化 人間の感性的な行動 知覚を支援 演奏支援 虫眼鏡 電子的メガネ ( 画像強調 雑音除去 ) 仮想現実感への応用 ( 建築設計支援 ) 感性の強化 電子的メガネ ( 画像強調 雑音除去 ) 生体から学ぶべきメカニズム (1) 明暗順応 : 明るさの変化に対する調節機構 側抑制 : 視野の中の明暗の微小変化を局所的に検出

More information

O157 6/23 7/4 6 25 1000 117,050 6 14:00~15:30 1 2 22 22 14:30~15:30 8 12 1 5 20 6 20 10 11 30 9 10 6 1 30 6 6 0 30 6 19 0 3 27 6 20 0 50 1 2 6 4 61 1 6 5 1 2 1 2 6 19 6 4 15 6 1 6 30 6 24 30 59

More information

Microsoft PowerPoint - aep_1.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - aep_1.ppt [互換モード] 物理計測法特論 No.1 第 1 章 : 信号と雑音 本講義の主題 雑音の性質を理解することで 信号と雑音の大きさが非常に近い状態での信号の測定技術 : 微小信号計測 について学ぶ 講義の Web http://www.g-munu.t.u-tokyo.ac.jp/mio/note/sig_mes/tokuron.html 物理学の基本は実験事実の積み重ねである そして それは何かを測定することから始まる

More information

ディジタル信号処理

ディジタル信号処理 ディジタルフィルタの設計法. 逆フィルター. 直線位相 FIR フィルタの設計. 窓関数法による FIR フィルタの設計.5 時間領域での FIR フィルタの設計 3. アナログフィルタを基にしたディジタル IIR フィルタの設計法 I 4. アナログフィルタを基にしたディジタル IIR フィルタの設計法 II 5. 双 次フィルタ LI 離散時間システムの基礎式の証明 [ ] 4. ] [ ]*

More information

Phys1_03.key

Phys1_03.key 物理学1/物理学A 第3回 速度と加速度 速度 加速度 関数の話 やりたいこと : 物体の運動を調べる 物体の位置と速度を調べる これらを時間の関数として表したい 関数とは? ある された変数に対して, 出 の値が決まる対応関係のこと inpu 関数 ( 函数 ) oupu 例 : y(x)=x 2 x=2 を inpu すると y=4 が得られる 時々刻々と変化していく物体の位置 をその時刻とともに記録する

More information

航空機の運動方程式

航空機の運動方程式 可制御性 可観測性. 可制御性システムの状態を, 適切な操作によって, 有限時間内に, 任意の状態から別の任意の状態に移動させることができるか否かという特性を可制御性という. 可制御性を有するシステムに対し, システムは可制御である, 可制御なシステム という言い方をする. 状態方程式, 出力方程式が以下で表されるn 次元 m 入力 r 出力線形時不変システム x Ax u y x Du () に対し,

More information

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt

Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt 制御工学 I 第 回 安定性 ラウス, フルビッツの安定判別 平成 年 6 月 日 /6/ 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し

More information

応用数学A

応用数学A 応用数学 A 米田 戸倉川月 7 限 1930~2100 西 5-109 V を :x 2 + y 2 + z 2 = 4 で囲まれる内部とする F = ye x xe y + ze z FdV = V e x e y e z F = = 2e z 2e z dv = 2e z 3 23 = 64π 3 e z y x z 4π V n Fd = 1 F nd 2 F nd 法線ベクトル n g x,

More information

Microsoft PowerPoint - SPECTPETtheory.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - SPECTPETtheory.ppt [互換モード] SPECT( Single Photon Emission CT ) PET( Positron Emission CT ) の原理 断層画像を得る方法 フィルタ重畳逆投影法 FBP ( Filtered Back Projection ) 逐次近似再構成法 Iterative Reconstruction MLEM ( Maximun Likelihood Expectation ti Maximization

More information

Microsoft PowerPoint - CV04.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - CV04.ppt [互換モード] コンピュータビジョン特論 Advanced Computer Vision 第 4 回 画像特徴 ( 点 直線 領域 ) の検出と識別 -1 画質の改善エッジの検出 濃度ヒストグラム (Histogram) 画素数 8 6 4 2 濃度ヒストグラム (Histogram) は 画像の濃度値を横軸に その濃度値を持つ画素数を縦軸に取った ヒストグラム 19 38 57 76 95 114 133 152

More information

画像類似度測定の初歩的な手法の検証

画像類似度測定の初歩的な手法の検証 画像類似度測定の初歩的な手法の検証 島根大学総合理工学部数理 情報システム学科 計算機科学講座田中研究室 S539 森瀧昌志 1 目次 第 1 章序論第 章画像間類似度測定の初歩的な手法について.1 A. 画素値の平均を用いる手法.. 画素値のヒストグラムを用いる手法.3 C. 相関係数を用いる手法.4 D. 解像度を合わせる手法.5 E. 振れ幅のヒストグラムを用いる手法.6 F. 周波数ごとの振れ幅を比較する手法第

More information

<4D F736F F D F D985F91E E E291E F0939A97708E F0939A816A2E646F63>

<4D F736F F D F D985F91E E E291E F0939A97708E F0939A816A2E646F63> Page of 8 理論問題 : 運動している棒の観察 解答は, すべて解答用紙に記入せよ ピンホールカメラ 棒 v x 設定 x 軸から距離 だけ離れ, x にピンホールをもつピンホールカメラで, 非常に短い時間ピンホールを開くことによって棒の写真を撮影する 図に示されているように, x 軸に沿った等間隔の目盛りを用いてピンホールカメラで撮影された写真から棒の見かけの長さを決定することができる 静止系での棒の長さを

More information

入学手続登録手順書

入学手続登録手順書 入学手続 登録手順書 東京国際大学 2019 年度入学 本書は Web 出願システム で入学手続する際の登録方法を説明するものです 以降の注意事項や手順に則って登録を行ってください 登録は手続期間内に行ってください 住所等変更が発生した際は速やかに修正してください 登録完了後に学納金額および納付先の情報を得ることができます 入学手続登録については操作環境 ( パソコン 使用ソフトが古い等 ) により行えない場合があります

More information

<4D F736F F D20907D955C ECA905E939982CC89E6919C B835E82CC93FC8D6582C982C282A282C42E646F63>

<4D F736F F D20907D955C ECA905E939982CC89E6919C B835E82CC93FC8D6582C982C282A282C42E646F63> 図表 イラスト 写真等の画像データの入稿について 112-0015 東京都文京区目白台 1-9-9 株式会社文化書房博文社 E-Mail: bunka@mvg.biglobe.ne.jp http://user.net-web.ne.jp/bunka/index.asp 作成日 :2008 年 3 月 26 日変更日 :2009 年 4 月 8 日変更ヵ所 : Acrobat PDFMaker を使った

More information

Microsoft PowerPoint - exp2-02_intro.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - exp2-02_intro.ppt [互換モード] 情報工学実験 II 実験 2 アルゴリズム ( リスト構造とハッシュ ) 実験を始める前に... C 言語を復習しよう 0. プログラム書ける? 1. アドレスとポインタ 2. 構造体 3. 構造体とポインタ 0. プログラム書ける? 講義を聴いているだけで OK? 言語の要素技術を覚えれば OK? 目的のプログラム? 要素技術 データ型 配列 文字列 関数 オブジェクト クラス ポインタ 2 0.

More information