画像工学入門

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12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

粒子画像流速測定法を用いた室内流速測定法に関する研究

可視化手法を用いた室内気流分布の測定法に関する研究 -PIV を用いた通風時及び空調吹出気流の測定 - T08K729D 大久保肇 指導教員 赤林伸一教授 流れの可視化は古来より流れの特性を直感的に把握する手法として様々な測定法が試みられている 近年の画像処理技術の発展及び PC の性能向上により粒子画像流速測定法 (PIV ) が実用化されている Particle Image Velocimetry

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

70 : 20 : A B (20 ) (30 ) 50 1

70 : 0 : A B (0 ) (30 ) 50 1 1 4 1.1................................................ 5 1. A............................................... 6 1.3 B............................................... 7 8.1 A...............................................

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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?-

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指紋認証のマニューシャ抽出について 澤見研究室 I02I036 兼信雄一 I02I093 柳楽和信 I02I142 吉田寛孝 1. はじめに近年, キャッシュカードや暗証番号が盗用され, 現金が引き出されるような事件が相次いでいる. これらの対向策として人間の体の一部を認証の鍵として利用する生体認証に注目が集まっている. そこで我々は, 生体認証で最も歴史がある指紋認証技術に着目した. 指紋認証方式は,2

64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () m/s : : a) b) kg/m kg/m k

63 3 Section 3.1 g 3.1 3.1: : 64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () 3 9.8 m/s 2 3.2 3.2: : a) b) 5 15 4 1 1. 1 3 14. 1 3 kg/m 3 2 3.3 1 3 5.8 1 3 kg/m 3 3 2.65 1 3 kg/m 3 4 6 m 3.1. 65 5

コンピュータグラフィックス第8回

コンピュータグラフィックス 第 8 回 レンダリング技法 1 ~ 基礎と概要, 隠面消去 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 レポート提出状況 課題 1 の選択が多い (STAND BY ME ドラえもん ) 体験演習型 ( 課題 3, 課題 4) の選択も多い 内訳 課題 1 課題 2 課題 3 課題 4 課題 5 2014/11/24 コンピュータグラフィックス 2 次回レポートの体験演習型 メタセコイア,

円筒面で利用可能なＡＲマーカ

円筒面で利用可能な AR マーカ AR Marker for Cylindrical Surface 2014 年 11 月 14 日 ( 金 ) 眞鍋佳嗣千葉大学大学院融合科学研究科 マーカベース AR 二次元マーカはカメラ姿勢の推定, 拡張現実等広い研究分野で利用されている 現実の風景 表示される画像 デジタル情報を付加 カメラで撮影し, ディスプレイに表示 使用方法の単純性, 認識の安定性からマーカベース

koji07-01.dvi

2007 I II III 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 5 10 19 (!) 1938 70 21? 1 1 2 1 2 2 1! 4, 5 1? 50 1 2 1 1 2 2 1?? 2 1 1, 2 1, 2 1, 2, 3,... 3 1, 2 1, 3? 2 1 3 1 2 1 1, 2 2, 3? 2 1 3 2 3 2 k,l m, n k,l m, n kn > ml...?

H24_大和証券_研究業績_p indd

強度変調回転照射の品質管理に向けた精度検証手法の開発 公益財団法人がん研究会有明病院 診療放射線技師松林史泰 ( 共同研究者 ) 公益財団法人がん研究会有明病院診療放射線技師佐藤智春診療放射線技師伊藤康診療放射線技師髙橋良医学物理士橘英伸北里大学大学院医療系研究科教授丸山浩一 はじめに近年 X 線を用いた放射線治療において 強度変調回転照射法 (Volumetric Modulated Arc Therapy:VMAT)

....668-06....3.Z...QXD (Page 1)

2 Hermite-Gaussian モード 2-1 Hermite-Gaussian モード 自由空間を伝搬するレーザ光は次のような Hermite-gaussian Modes を持つ光波として扱う ことができる ここで U lm (x, y, z) U l (x, z)u m (y, z) e

Wavefront Sensor 法による三角共振器のミスアラインメント検出 齊藤高大 新潟大学大学院自然科学研究科電気情報工学専攻博士後期課程 2 年 214 年 8 月 6 日 1 はじめに Input Mode Cleaner(IMC) は Fig.1 に示すような三角共振器である 懸架鏡の共振などにより IMC を構成する各ミラーが角度変化を起こすと 入射光軸と共振器軸との間にずれが生じる

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13 13.1 O r F R = m d 2 r dt 2 m r m = F = m r M M d2 R dt 2 = m d 2 r dt 2 = F = F (13.1) F O L = r p = m r ṙ dl dt = m ṙ ṙ + m r r = r (m r ) = r F N. (13.2) N N = R F 13.2 O ˆn ω L O r u u = ω r 1 1:

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

す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(

IR E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp Abstract IR RGB ( ) IR IR IR RGB RGB PSNR 1 Time-Of- Flight(TOF)[1] Kinect [2] TOF LED TOF [3] [6] [4][5] 2 [6] RGB ( ) Infrared(IR) IR 2 2.1 1 す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak

2.2 h h l L h L = l cot h (1) (1) L l L l l = L tan h (2) (2) L l 2 l 3 h 2.3 a h a h (a, h)

1 16 10 5 1 2 2.1 a a a 1 1 1 2.2 h h l L h L = l cot h (1) (1) L l L l l = L tan h (2) (2) L l 2 l 3 h 2.3 a h a h (a, h) 4 2 3 4 2 5 2.4 x y (x,y) l a x = l cot h cos a, (3) y = l cot h sin a (4) h a

Chap3.key

区分求積法. 面積 ( )/ f () > n + n, S 長方形の和集合で近似 n f (n ) リーマン和 f (n ) 区分求積法 リーマン和 S S n n / n n f ()d リーマン積分 ( + ) + S (, f ( )) 微分の心 Zoom In して局所的な性質を調べる 積分の心 Zoom Ou して大域的な性質を調べる 曲線の長さ 領域の面積や体積 ある領域に含まれる物質の質量

A (1) = 4 A( 1, 4) 1 A 4 () = tan A(0, 0) π A π

4 4.1 4.1.1 A = f() = f() = a f (a) = f() (a, f(a)) = f() (a, f(a)) f(a) = f 0 (a)( a) 4.1 (4, ) = f() = f () = 1 = f (4) = 1 4 4 (4, ) = 1 ( 4) 4 = 1 4 + 1 17 18 4 4.1 A (1) = 4 A( 1, 4) 1 A 4 () = tan

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第 47 回地盤工学研究発表会 モアレを利用した変位計測システムの開発 ( 計測原理と画像解析 ) 平成 24 年 7 月 15 日 山形設計 ( 株 ) 技術部長堀内宏信 1. はじめに ひびわれ計測の必要性 高度成長期に建設された社会基盤の多くが老朽化を迎え, また近年多発している地震などの災害により, 何らかの損傷を有する構造物は膨大な数に上ると想定される 老朽化による劣化や外的要因による損傷などが生じた構造物の適切な維持管理による健全性の確保と長寿命化のためには,

4 4 θ X θ P θ 4. 0, 405 P 0 X 405 X P 4. () 60 () 45 () 40 (4) 765 (5) 40 B 60 0 P = 90, = ( ) = X

4 4. 4.. 5 5 0 A P P P X X X X +45 45 0 45 60 70 X 60 X 0 P P 4 4 θ X θ P θ 4. 0, 405 P 0 X 405 X P 4. () 60 () 45 () 40 (4) 765 (5) 40 B 60 0 P 0 0 + 60 = 90, 0 + 60 = 750 0 + 60 ( ) = 0 90 750 0 90 0

ｽﾗｲﾄﾞ ﾀｲﾄﾙなし

線形代数 演習 (008 年度版 ) 008/5/6 線形代数 演習 Ⅰ コンピュータ グラフィックス, 次曲面と線形代数指南書第七の巻 直交行列, 実対称行列とその対角化, 次曲線池田勉龍谷大学理工学部数理情報学科 実行列, 正方行列, 実対称行列, 直交行列 a a N A am a MN 実行列 : すべての成分 a が実数である行列 ij ji ij 正方行列 : 行の数と列の数が等しい (

A(6, 13) B(1, 1) 65 y C 2 A(2, 1) B( 3, 2) C 66 x + 2y 1 = 0 2 A(1, 1) B(3, 0) P 67 3 A(3, 3) B(1, 2) C(4, 0) (1) ABC G (2) 3 A B C P 6

1 1 1.1 64 A6, 1) B1, 1) 65 C A, 1) B, ) C 66 + 1 = 0 A1, 1) B, 0) P 67 A, ) B1, ) C4, 0) 1) ABC G ) A B C P 64 A 1, 1) B, ) AB AB = 1) + 1) A 1, 1) 1 B, ) 1 65 66 65 C0, k) 66 1 p, p) 1 1 A B AB A 67

パソコンシミュレータの現状

第 2 章微分 偏微分, 写像 豊橋技術科学大学森謙一郎 2. 連続関数と微分 工学において物理現象を支配する方程式は微分方程式で表されていることが多く, 有限要素法も微分方程式を解く数値解析法であり, 定式化においては微分 積分が一般的に用いられており. 数学の基礎知識が必要になる. 図 2. に示すように, 微分は連続な関数 f() の傾きを求めることであり, 微小な に対して傾きを表し, を無限に

006 11 8 0 3 1 5 1.1..................... 5 1......................... 6 1.3.................... 6 1.4.................. 8 1.5................... 8 1.6................... 10 1.6.1......................

直観的な使い易いユーザーインターフェースで多次元の視覚化と定量解析 日本語 英語画面表示対応 背景輝度の均一化 豊富な画質調整 画像処理 画像解析機能を搭載 マクロ自動記録 特定用途向けアプリでの利用で 複数データでのバッチ処理が可能 コントラスト強調 平坦化フィルタ ハイパスフィルタ ノイズ除去 境界線の強調 ローパスフィルタ 局部イコライズフィルタ エッジや模様の強調 ディスタンスマップ バリアンスフィルタ

微分積分 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.

微分積分 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. ttp://www.morikita.co.jp/books/mid/00571 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. i ii 014 10 iii [note] 1 3 iv 4 5 3 6 4 x 0 sin x x 1 5 6 z = f(x, y) 1 y = f(x)

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画像特徴 ( 点 直線 領域 ) の検出と識別 -3 Hough 変換 投票と多数決原理に基づく幾何学的対象の検出と識別 参考書 : 松山隆司 久野義徳 井宮淳 コンピュータビジョンー技術評論と将来展望ー新技術コミュニケーションズ酒井幸市デジタル画像処理入門コロナ 結果として ( エッジ点 ) 例えば : 欠落のある情報 投票 多数決 図形検出 何の図形? 結果として 投票と多数決原理に基づく図形の検出

高等学校学習指導要領

高等学校学習指導要領

知能科学：ニューラルネットワーク

2 3 4 (Neural Network) (Deep Learning) (Deep Learning) ( x x = ax + b x x x ? x x x w σ b = σ(wx + b) x w b w b .2.8.6 σ(x) = + e x.4.2 -.2 - -5 5 x w x2 w2 σ x3 w3 b = σ(w x + w 2 x 2 + w 3 x 3 + b) x,

知能科学：ニューラルネットワーク

2 3 4 (Neural Network) (Deep Learning) (Deep Learning) ( x x = ax + b x x x ? x x x w σ b = σ(wx + b) x w b w b .2.8.6 σ(x) = + e x.4.2 -.2 - -5 5 x w x2 w2 σ x3 w3 b = σ(w x + w 2 x 2 + w 3 x 3 + b) x,

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5,, Euclid.,..,... Euclid,.,.,, e i (i =,, ). 6 x a x e e e x.:,,. a,,. a a = a e + a e + a e = {e, e, e } a (.) = a i e i = a i e i (.) i= {a,a,a } T ( T ),.,,,,. (.),.,...,,. a 0 0 a = a 0 + a + a 0

本日の内容 HbA1c 測定方法別原理と特徴 HPLC 法 免疫法 酵素法 原理差による測定値の乖離要因

HbA1c 測定系について ~ 原理と特徴 ~ 一般社団法人日本臨床検査薬協会 技術運営委員会副委員長 安部正義 本日の内容 HbA1c 測定方法別原理と特徴 HPLC 法 免疫法 酵素法 原理差による測定値の乖離要因 HPLC 法 HPLC 法原理 高速液体クロマトグラフィー 混合物の分析法の一つ 固体または液体の固定相 ( 吸着剤 ) 中で 液体または気体の移動相 ( 展開剤 ) に試料を加えて移動させ

#A A A F, F d F P + F P = d P F, F y P F F x A.1 ( α, 0), (α, 0) α > 0) (x, y) (x + α) 2 + y 2, (x α) 2 + y 2 d (x + α)2 + y 2 + (x α) 2 + y 2 =

#A A A. F, F d F P + F P = d P F, F P F F A. α, 0, α, 0 α > 0, + α +, α + d + α + + α + = d d F, F 0 < α < d + α + = d α + + α + = d d α + + α + d α + = d 4 4d α + = d 4 8d + 6 http://mth.cs.kitmi-it.c.jp/

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!

() x + y + y + x dy dx = 0 () dy + xy = x dx y + x y ( 5) ( s55906) 0.7. (). 5 (). ( 6) ( s6590) 0.8 m n. 0.9 n n A. ( 6) ( s6590) f A (λ) = det(a λi)

0. A A = 4 IC () det A () A () x + y + z = x y z X Y Z = A x y z ( 5) ( s5590) 0. a + b + c b c () a a + b + c c a b a + b + c 0 a b c () a 0 c b b c 0 a c b a 0 0. A A = 7 5 4 5 0 ( 5) ( s5590) () A ()

Gmech08.dvi

51 5 5.1 5.1.1 P r P z θ P P P z e r e, z ) r, θ, ) 5.1 z r e θ,, z r, θ, = r sin θ cos = r sin θ sin 5.1) e θ e z = r cos θ r, θ, 5.1: 0 r

大成建設技術センター報第 39 号 (26) 3. 画像解析技術本技術では 画像の二値化処理において ウェーブレット変換を利用している ウェーブレット変換とは 式 (1) で表されるウェーブレット関数を拡大 縮小することにより 時間情報と周波数情報を同時に解析する手法である この手法は 198 年代

大成建設技術センター報第 39 号 (26) ウェーブレット変換を用いたひび割れ画像解析 コンクリート構造物の点検 調査に迅速に対応 武田均 *1 小山哲 *2 堀口賢一 *1 *1 丸屋剛 Keywords : crack, image analysis, digital still camera, wavelet transform, maintenance ひび割れ, 画像解析, デジタルカメラ,

ma22-9 u ( v w) = u v w sin θê = v w sin θ u cos φ = = 2.3 ( a b) ( c d) = ( a c)( b d) ( a d)( b c) ( a b) ( c d) = (a 2 b 3 a 3 b 2 )(c 2 d 3 c 3 d

A 2. x F (t) =f sin ωt x(0) = ẋ(0) = 0 ω θ sin θ θ 3! θ3 v = f mω cos ωt x = f mω (t sin ωt) ω t 0 = f ( cos ωt) mω x ma2-2 t ω x f (t mω ω (ωt ) 6 (ωt)3 = f 6m ωt3 2.2 u ( v w) = v ( w u) = w ( u v) ma22-9

1. 4cm 16 cm 4cm 20cm 18 cm L λ(x)=ax [kg/m] A x 4cm A 4cm 12 cm h h Y 0 a G 0.38h a b x r(x) x y = 1 h 0.38h G b h X x r(x) 1 S(x) = πr(x) 2 a,b, h,π

. 4cm 6 cm 4cm cm 8 cm λ()=a [kg/m] A 4cm A 4cm cm h h Y a G.38h a b () y = h.38h G b h X () S() = π() a,b, h,π V = ρ M = ρv G = M h S() 3 d a,b, h 4 G = 5 h a b a b = 6 ω() s v m θ() m v () θ() ω() dθ()

keisoku01.dvi

2.,, Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 4 Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 5 Mon, 2006, 401, SAGA, JAPAN Dept.

δ ij δ ij ˆx ˆx ŷ ŷ ẑ ẑ 0, ˆx ŷ ŷ ˆx ẑ, ŷ ẑ ẑ ŷ ẑ, ẑ ˆx ˆx ẑ ŷ, a b a x ˆx + a y ŷ + a z ẑ b x ˆx + b

23 2 2.1 n n r x, y, z ˆx ŷ ẑ 1 a a x ˆx + a y ŷ + a z ẑ 2.1.1 3 a iˆx i. 2.1.2 i1 i j k e x e y e z 3 a b a i b i i 1, 2, 3 x y z ˆx i ˆx j δ ij, 2.1.3 n a b a i b i a i b i a x b x + a y b y + a z b

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

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9. 線形写像 ここでは 行列の積によって 写像を定義できることをみていく また 行列の積によって定義される写像の性質を調べていく 行列演算と写像 ( 次変換 3 拡大とスカラー倍 p ' = ( ', ' = ( k, kk p = (, k 倍 k 倍 拡大後 k 倍拡大の関係は スカラー倍を用いて次のように表現できる ' = k ' 拡大前 拡大 4 拡大と行列の積 p ' = ( ', '

さくらの個別指導 ( さくら教育研究所 ) A a 1 a 2 a 3 a n {a n } a 1 a n n n 1 n n 0 a n = 1 n 1 n n O n {a n } n a n α {a n } α {a

... A a a a 3 a n {a n } a a n n 3 n n n 0 a n = n n n O 3 4 5 6 n {a n } n a n α {a n } α {a n } α α {a n } a n n a n α a n = α n n 0 n = 0 3 4. ()..0.00 + (0.) n () 0. 0.0 0.00 ( 0.) n 0 0 c c c c c

68 A mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1

67 A Section A.1 0 1 0 1 Balmer 7 9 1 0.1 0.01 1 9 3 10:09 6 A.1: A.1 1 10 9 68 A 10 9 10 9 1 10 9 10 1 mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1 A.1. 69 5 1 10 15 3 40 0 0 ¾ ¾ É f Á ½ j 30 A.3: A.4: 1/10

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 ( ) - - - - - - - -

1 3 1.1.......................... 3 1............................... 3 1.3....................... 5 1.4.......................... 6 1.5........................ 7 8.1......................... 8..............................

6 2 2 x y x y t P P = P t P = I P P P ( ) ( ) ,, ( ) ( ) cos θ sin θ cos θ sin θ, sin θ cos θ sin θ cos θ y x θ x θ P

6 x x 6.1 t P P = P t P = I P P P 1 0 1 0,, 0 1 0 1 cos θ sin θ cos θ sin θ, sin θ cos θ sin θ cos θ x θ x θ P x P x, P ) = t P x)p ) = t x t P P ) = t x = x, ) 6.1) x = Figure 6.1 Px = x, P=, θ = θ P

空間光変調器を用いた擬似振幅変調ホログラムによる光の空間モード変換 1. 研究目的 宮本研究室北谷拓磨 本研究は 中心に近づく程回折効率が小さくなるホログラムを作製し 空間光変調器 (spatial light modulator SLM) を用いて 1 次のラゲールガウスビーム (LG ビーム )

空間光変調器を用いた擬似振幅変調ホログラムによる光の空間モード変換 1. 研究目的 宮本研究室北谷拓磨 本研究は 中心に近づく程回折効率が小さくなるホログラムを作製し 空間光変調器 (spatial light modulator SLM) を用いて 1 次のラゲールガウスビーム (LG ビーム ) を正確に発生させることを目的とする このようなホログラムはまた 光子の軌道角運動量状態および軌道角運動量重ね合わせ状態の柔軟な検出及び操作を実現することが期待される

<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

4 4 4 a b c d a b A c d A a da ad bce O E O n A n O ad bc a d n A n O 5 {a n } S n a k n a n + k S n a a n+ S n n S n n log x x {xy } x, y x + y 7 fx

4 4 5 4 I II III A B C, 5 7 I II A B,, 8, 9 I II A B O A,, Bb, b, Cc, c, c b c b b c c c OA BC P BC OP BC P AP BC n f n x xn e x! e n! n f n x f n x f n x f k x k 4 e > f n x dx k k! fx sin x cos x tan

高等学校学習指導要領解説　数学編

5 10 15 20 25 30 35 5 1 1 10 1 1 2 4 16 15 18 18 18 19 19 20 19 19 20 1 20 2 22 25 3 23 4 24 5 26 28 28 30 28 28 1 28 2 30 3 31 35 4 33 5 34 36 36 36 40 36 1 36 2 39 3 41 4 42 45 45 45 46 5 1 46 2 48 3

l l l

l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l データ処理の流れ l データ取得 撮像 観測機器でデータを取得 l 輝度較正 生データへの値付け 物 理量に変換 l 幾何補正 画像座標と幾何条件 対 象の地理座標など の対 応付け l 解析 具体的な情報の読み取り はやぶさ搭載カメラ AMICA 別名ONC-T l l l l l l l l

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,

図 5 一次微分 図 6 コントラスト変化に伴う微分プロファイルの変化 価し, 合否判定を行う. 3. エッジ検出の原理ここでは, 一般的なエッジ検出の処理内容と, それぞれの処理におけるパラメータについて述べる. 3.1 濃度投影検出線と直交する方向に各画素をスキャンし, その濃度平均値を検出線上

The Principles of Edge Detection, and Its Application to Image Measurement/ Junichi SUGANO ヴィスコ テクノロジーズ株式会社開発本部研究部菅野純一 1. はじめに画像処理におけるエッジとは, 対象物と背景の境界点を指しており, この境界点が連なることで対象物の輪郭を形成する. 対象物の輪郭を拡大してみると, レンズボケにより明から暗または暗から明へ濃度値が連続的に変化していることがわかる.

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

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

(1.2) T D = 0 T = D = 30 kn 1.2 (1.4) 2F W = 0 F = W/2 = 300 kn/2 = 150 kn 1.3 (1.9) R = W 1 + W 2 = = 1100 N. (1.9) W 2 b W 1 a = 0

1 1 1.1 1.) T D = T = D = kn 1. 1.4) F W = F = W/ = kn/ = 15 kn 1. 1.9) R = W 1 + W = 6 + 5 = 11 N. 1.9) W b W 1 a = a = W /W 1 )b = 5/6) = 5 cm 1.4 AB AC P 1, P x, y x, y y x 1.4.) P sin 6 + P 1 sin 45

GJG160842_O.QXD

画像解析

情報工学総合演習 画像解析 久野義徳 小林貴訓 福田悠人 I. 概要画像解析は, 見つける 数える 形を測る 識別する 記号 文字を読む など複雑かつ多様な 作業を画像処理により実現する技術であり, 自然観測 生産現場 医療をはじめ様々な分野で利用されて いる. 本テーマではまず, 演習として顕微鏡で観察した粒子画像を用いた粒子の計数, 及び形状特徴の計測を 行う. その後, 画像中から指定物体を検出

Microsoft PowerPoint - SPECTPETの原理2012.ppt [互換モード]

22 年国家試験解答 1,5 フーリエ変換は線形変換 FFT はデータ数に 2 の累乗数を要求するが DFT は任意のデータ数に対応 123I-IMP Brain SPECT FBP with Ramp filter 123I-IMP Brain SPECT FBP with Shepp&Logan filter 99mTc-MIBI Myocardial SPECT における ストリークアーチファクト

( ) 2002 1 1 1 1.1....................................... 1 1.1.1................................. 1 1.1.2................................. 1 1.1.3................... 3 1.1.4......................................

Chap2.key

. f( ) V (V V ) V e + V e V V V V ( ) V V ( ) E. - () V (0 ) () V (0 ) () V (0 ) (4) V ( ) E. - () V (0 ) () V (0 ) O r θ ( ) ( ) : (r θ) : { r cos θ r sn θ { r + () V (0 ) (4) V ( ) θ θ arg( ) : π π

１３章　回帰分析

単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

A

A04-164 2008 2 13 1 4 1.1.......................................... 4 1.2..................................... 4 1.3..................................... 4 1.4..................................... 5 2

Microsoft PowerPoint - 9.pptx

9/7/8( 水 9. 線形写像 ここでは 行列の積によって 写像を定義できることをみていく また 行列の積によって定義される写像の性質を調べていく 拡大とスカラー倍 行列演算と写像 ( 次変換 拡大後 k 倍 k 倍 k 倍拡大の関係は スカラー倍を用いて次のように表現できる p = (, ' = k ' 拡大前 p ' = ( ', ' = ( k, k 拡大 4 拡大と行列の積 拡大後 k 倍

2 2 1?? 2 1 1, 2 1, 2 1, 2, 3,... 1, 2 1, 3? , 2 2, 3? k, l m, n k, l m, n kn > ml...? 2 m, n n m

2009 IA I 22, 23, 24, 25, 26, 27 4 21 1 1 2 1! 4, 5 1? 50 1 2 1 1 2 1 4 2 2 2 1?? 2 1 1, 2 1, 2 1, 2, 3,... 1, 2 1, 3? 2 1 3 1 2 1 1, 2 2, 3? 2 1 3 2 3 2 k, l m, n k, l m, n kn > ml...? 2 m, n n m 3 2

18 ( ) I II III A B C(100 ) 1, 2, 3, 5 I II A B (100 ) 1, 2, 3 I II A B (80 ) 6 8 I II III A B C(80 ) 1 n (1 + x) n (1) n C 1 + n C

8 ( ) 8 5 4 I II III A B C( ),,, 5 I II A B ( ),, I II A B (8 ) 6 8 I II III A B C(8 ) n ( + x) n () n C + n C + + n C n = 7 n () 7 9 C : y = x x A(, 6) () A C () C P AP Q () () () 4 A(,, ) B(,, ) C(,,

II Karel Švadlenka * [1] 1.1* 5 23 m d2 x dt 2 = cdx kx + mg dt. c, g, k, m 1.2* u = au + bv v = cu + dv v u a, b, c, d R

II Karel Švadlenka 2018 5 26 * [1] 1.1* 5 23 m d2 x dt 2 = cdx kx + mg dt. c, g, k, m 1.2* 5 23 1 u = au + bv v = cu + dv v u a, b, c, d R 1.3 14 14 60% 1.4 5 23 a, b R a 2 4b < 0 λ 2 + aλ + b = 0 λ =

II ( ) (7/31) II ( [ (3.4)] Navier Stokes [ (6/29)] Navier Stokes 3 [ (6/19)] Re

II 29 7 29-7-27 ( ) (7/31) II (http://www.damp.tottori-u.ac.jp/~ooshida/edu/fluid/) [ (3.4)] Navier Stokes [ (6/29)] Navier Stokes 3 [ (6/19)] Reynolds [ (4.6), (45.8)] [ p.186] Navier Stokes I Euler Navier

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75% ) (25% ) =9 7, =9 8 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ( ).,.,.,.,.,. ( ) (1 2 )., ( ), 0. 2., 1., 0,.

23(2011) (1 C104) 5 11 (2 C206) 5 12 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.,,. 1., 2007 ( ). 2. P. G. Hoel, 1995. 3... 1... 2.,,. ii 3.,. 4. F. (),.. 5.. 6.. 7.,,. 8.,. 1. (75%

1 12 ( )150 ( ( ) ) x M x 0 1 M 2 5x 2 + 4x + 3 x 2 1 M x M 2 1 M x (x + 1) 2 (1) x 2 + x + 1 M (2) 1 3 M (3) x 4 +

( )5 ( ( ) ) 4 6 7 9 M M 5 + 4 + M + M M + ( + ) () + + M () M () 4 + + M a b y = a + b a > () a b () y V a () V a b V n f() = n k= k k () < f() = log( ) t dt log () n+ (i) dt t (n + ) (ii) < t dt n+ n

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

vecrot

1. ベクトル ベクトル : 方向を持つ量 ベクトルには 1 方向 2 大きさ ( 長さ ) という 2 つの属性がある ベクトルの例 : 物体の移動速度 移動量電場 磁場の強さ風速力トルクなど 2. ベクトルの表現 2.1 矢印で表現される 矢印の長さ : ベクトルの大きさ 矢印の向き : ベクトルの方向 2.2 2 個の点を用いて表現する 始点 () と終点 () を結ぶ半直線の向き : ベクトルの方向

1 I 1.1 ± e = = - = C C MKSA [m], [Kg] [s] [A] 1C 1A 1 MKSA 1C 1C +q q +q q 1

1 I 1.1 ± e = = - =1.602 10 19 C C MKA [m], [Kg] [s] [A] 1C 1A 1 MKA 1C 1C +q q +q q 1 1.1 r 1,2 q 1, q 2 r 12 2 q 1, q 2 2 F 12 = k q 1q 2 r 12 2 (1.1) k 2 k 2 ( r 1 r 2 ) ( r 2 r 1 ) q 1 q 2 (q 1 q 2

85 4

85 4 86 Copright c 005 Kumanekosha 4.1 ( ) ( t ) t, t 4.1.1 t Step! (Step 1) (, 0) (Step ) ±V t (, t) I Check! P P V t π 54 t = 0 + V (, t) π θ : = θ : π ) θ = π ± sin ± cos t = 0 (, 0) = sin π V + t +V

Part () () Γ Part ,

Contents a 6 6 6 6 6 6 6 7 7. 8.. 8.. 8.3. 8 Part. 9. 9.. 9.. 3. 3.. 3.. 3 4. 5 4.. 5 4.. 9 4.3. 3 Part. 6 5. () 6 5.. () 7 5.. 9 5.3. Γ 3 6. 3 6.. 3 6.. 3 6.3. 33 Part 3. 34 7. 34 7.. 34 7.. 34 8. 35

[1.1] r 1 =10e j(ωt+π/4), r 2 =5e j(ωt+π/3), r 3 =3e j(ωt+π/6) ~r = ~r 1 + ~r 2 + ~r 3 = re j(ωt+φ) =(10e π 4 j +5e π 3 j +3e π 6 j )e jωt

3.4.7 [.] =e j(t+/4), =5e j(t+/3), 3 =3e j(t+/6) ~ = ~ + ~ + ~ 3 = e j(t+φ) =(e 4 j +5e 3 j +3e 6 j )e jt = e jφ e jt cos φ =cos 4 +5cos 3 +3cos 6 =.69 sin φ =sin 4 +5sin 3 +3sin 6 =.9 =.69 +.9 =7.74 [.]

<4D F736F F D20824F F6490CF95AA82C696CA90CF95AA2E646F63>

1/15 平成 3 年 3 月 4 日午後 6 時 49 分 5 ベクトルの 重積分と面積分 5 重積分と面積分 Ⅰ. 重積分 と で 回積分することを 重積分 といいます この 重積分は何を意味しているのでしょう? 通常の積分 (1 重積分 ) では C d 図 1a 1 f d (5.1) 1 f d f ( ) は 図形的には図 1a のように面積を表しています つまり 1 f ( ) を高さとしてプロットすると図

) a + b = i + 6 b c = 6i j ) a = 0 b = c = 0 ) â = i + j 0 ˆb = 4) a b = b c = j + ) cos α = cos β = 6) a ˆb = b ĉ = 0 7) a b = 6i j b c = i + 6j + 8)

4 4 ) a + b = i + 6 b c = 6i j ) a = 0 b = c = 0 ) â = i + j 0 ˆb = 4) a b = b c = j + ) cos α = cos β = 6) a ˆb = b ĉ = 0 7) a b = 6i j b c = i + 6j + 8) a b a b = 6i j 4 b c b c 9) a b = 4 a b) c = 7

No2 4 y =sinx (5) y = p sin(2x +3) (6) y = 1 tan(3x 2) (7) y =cos 2 (4x +5) (8) y = cos x 1+sinx 5 (1) y =sinx cos x 6 f(x) = sin(sin x) f 0 (π) (2) y

No1 1 (1) 2 f(x) =1+x + x 2 + + x n, g(x) = 1 (n +1)xn + nx n+1 (1 x) 2 x 6= 1 f 0 (x) =g(x) y = f(x)g(x) y 0 = f 0 (x)g(x)+f(x)g 0 (x) 3 (1) y = x2 x +1 x (2) y = 1 g(x) y0 = g0 (x) {g(x)} 2 (2) y = µ

N cos s s cos ψ e e e e 3 3 e e 3 e 3 e

3 3 5 5 5 3 3 7 5 33 5 33 9 5 8 > e > f U f U u u > u ue u e u ue u ue u e u e u u e u u e u N cos s s cos ψ e e e e 3 3 e e 3 e 3 e 3 > A A > A E A f A A f A [ ] f A A e > > A e[ ] > f A E A < < f ; >

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 絶対値の意味を理解し適切な処理することができる 例題 1-3 の絶対値をはずせ 展開公式 ( a + b ) ( a - b ) = a 2 - b 2 を利用して根号を含む分数の分母を有理化することができる 例題 5 5 + 2 の分母を有理化せよ 実数の整数部分と小数部分の表し方を理解している

untitled

9118 154 B-1 B-3 B- 5cm 3cm 5cm 3m18m5.4m.5m.66m1.3m 1.13m 1.134m 1.35m.665m 5 , 4 13 7 56 M 1586.1.18 7.77.9 599.5.8 7 1596.9.5 7.57.75 684.11.9 8.5 165..3 7.9 87.8.11 6.57. 166.6.16 7.57.6 856 6.6.5

R = Ar l B r l. A, B A, B.. r 2 R r = r2 [lar r l B r l2 ]=larl l B r l.2 r 2 R = [lar l l Br ] r r r = ll Ar l ll B = ll R rl.3 sin θ Θ = ll.4 Θsinθ

.3.2 3.3.2 Spherical Coorinates.5: Laplace 2 V = r 2 r 2 x = r cos φ sin θ, y = r sin φ sin θ, z = r cos θ.93 r 2 sin θ sin θ θ θ r 2 sin 2 θ 2 V =.94 2.94 z V φ Laplace r 2 r 2 r 2 sin θ.96.95 V r 2 R

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量子計算基礎 東京工業大学 河内亮周 概要 計算って何? 数理科学的に 計算 を扱うには 量子力学を計算に使おう! 量子情報とは? 量子情報に対する演算 = 量子計算 一般的な量子回路の構成方法 計算って何? 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 入力 計算機構 ( デジタルコンピュータ,etc ) 出力 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 この関数はどれくらい計算が大変か??

( ) 2.1. C. (1) x 4 dx = 1 5 x5 + C 1 (2) x dx = x 2 dx = x 1 + C = 1 2 x + C xdx (3) = x dx = 3 x C (4) (x + 1) 3 dx = (x 3 + 3x 2 + 3x +

(.. C. ( d 5 5 + C ( d d + C + C d ( d + C ( ( + d ( + + + d + + + + C (5 9 + d + d tan + C cos (sin (6 sin d d log sin + C sin + (7 + + d ( + + + + d log( + + + C ( (8 d 7 6 d + 6 + C ( (9 ( d 6 + 8 d

I-2 (100 ) (1) y(x) y dy dx y d2 y dx 2 (a) y + 2y 3y = 9e 2x (b) x 2 y 6y = 5x 4 (2) Bernoulli B n (n = 0, 1, 2,...) x e x 1 = n=0 B 0 B 1 B 2 (3) co

16 I ( ) (1) I-1 I-2 I-3 (2) I-1 ( ) (100 ) 2l x x = 0 y t y(x, t) y(±l, t) = 0 m T g y(x, t) l y(x, t) c = 2 y(x, t) c 2 2 y(x, t) = g (A) t 2 x 2 T/m (1) y 0 (x) y 0 (x) = g c 2 (l2 x 2 ) (B) (2) (1)

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値

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,

m dv = mg + kv2 dt m dv dt = mg k v v m dv dt = mg + kv2 α = mg k v = α 1 e rt 1 + e rt m dv dt = mg + kv2 dv mg + kv 2 = dt m dv α 2 + v 2 = k m dt d

m v = mg + kv m v = mg k v v m v = mg + kv α = mg k v = α e rt + e rt m v = mg + kv v mg + kv = m v α + v = k m v (v α (v + α = k m ˆ ( v α ˆ αk v = m v + α ln v α v + α = αk m t + C v α v + α = e αk m

春期講座 ~ 極限 1 1, 1 2, 1 3, 1 4,, 1 n, n n {a n } n a n α {a n } α {a n } α lim n an = α n a n α α {a n } {a n } {a n } 1. a n = 2 n {a n } 2, 4, 8, 16,

春期講座 ~ 極限 1 1, 1 2, 1 3, 1 4,, 1 n, n n {a n } n a n α {a n } α {a n } α lim an = α n a n α α {a n } {a n } {a n } 1. a n = 2 n {a n } 2, 4, 8, 16, 32, n a n {a n } {a n } 2. a n = 10n + 1 {a n } lim an

[ ] 0.1 lim x 0 e 3x 1 x IC ( 11) ( s114901) 0.2 (1) y = e 2x (x 2 + 1) (2) y = x/(x 2 + 1) 0.3 dx (1) 1 4x 2 (2) e x sin 2xdx (3) sin 2 xdx ( 11) ( s

[ ]. lim e 3 IC ) s49). y = e + ) ) y = / + ).3 d 4 ) e sin d 3) sin d ) s49) s493).4 z = y z z y s494).5 + y = 4 =.6 s495) dy = 3e ) d dy d = y s496).7 lim ) lim e s49).8 y = e sin ) y = sin e 3) y =

Microsoft PowerPoint - presen

解析支援ネット OKAYAMA 画像解析に関する技術講演会 2008.03.28 車上からの道路標識の認識 岡山県立大学情報工学部スポーツシステム工学科山内仁 はじめに 高度道路交通システム (ITS) VICS ETC etc. 走行支援道路システム (AHS) 車載カメラによる環境認識 (AHS-i) 道路標識の認識 認知に関わる事故の防止 2 車両運行に関わる標識 標識情報の取得手段 : 車載カメラ

tottori2013-print.key

1 / 152 3 / 152 2 / 152 4 / 152 5 / 152 7 / 152 6 / 152 8 / 152 9 / 152 11 / 152 Red: [R,G,B] = [255,0,0] Yellow [R,G,B] = [255, 255, 0] Magenta [R,G,B] = [255, 0, 255] W [R,G,B] = [ Green: [R,G,B] = [0,

ii p ϕ x, t = C ϕ xe i ħ E t +C ϕ xe i ħ E t ψ x,t ψ x,t p79 やは時間変化しないことに注意 振動 粒子はだいたい このあたりにいる 粒子はだいたい このあたりにいる p35 D.3 Aψ Cϕdx = aψ ψ C Aϕ dx

i B5 7.8. p89 4. ψ x, tψx, t = ψ R x, t iψ I x, t ψ R x, t + iψ I x, t = ψ R x, t + ψ I x, t p 5.8 π π π F e ix + F e ix + F 3 e 3ix F e ix + F e ix + F 3 e 3ix dx πψ x πψx p39 7. AX = X A [ a b c d x

コンピュータグラフィックス第6回

コンピュータグラフィックス 第 6 回 モデリング技法 1 ~3 次元形状表現 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 本日の講義内容 モデリング技法 1 様々な形状モデル 曲線 曲面 2014/11/10 コンピュータグラフィックス 2 CG 制作の主なワークフロー 3DCG ソフトウェアの場合 モデリング カメラ シーン アニメーション テクスチャ 質感 ライティング 画像生成 2014/11/10 コンピュータグラフィックス

3/4/8:9 { } { } β β β α β α β β

α β : α β β α β α, [ ] [ ] V, [ ] α α β [ ] β 3/4/8:9 3/4/8:9 { } { } β β β α β α β β [] β [] β β β β α ( ( ( ( ( ( [ ] [ ] [ β ] [ α β β ] [ α ( β β ] [ α] [ ( β β ] [] α [ β β ] ( / α α [ β β ] [ ] 3