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掲示用ヒート表 第34回 藤沢市長杯 2017

34 8 4 2 Round 1 Round 2 SEMI FINAL 30 16 8 H1 H5 H1 H1 Red 12401821 2 Red 12601360 2 1-1 Red 12501915 1 1-1 Red 12501915 4 White 12900051 4 White 12600138 3 3-1 White 12802412 2 3-1 White 12801091 1 Yellow

★結果★ 藤沢市長杯 掲示用ヒート表

AA 35 Round 1 8 4 Round 2 28 16 SEMI FINAL H1 H5 H1 H1 Red 12802015 1 Red 12802109 1 1-1 Red 12802015 2 1-1 Red 12702346 White 12800232 2 White 12702406 3 3-1 White 12702346 1 3-1 White 12802109 Yellow

131 71 7 1 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 7 1 71 71 71 71 71 71 71 71 7 1 71 7 1 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 7 1 71 71 71 71 71 71 71 71 71 7 1 71 71 71 71 71 71 71 7 1 71 7 1 71

ピクシア練習問題①　明るさ・コントラスト

目次 基礎課題 1 明るさの調整 バックライト 1 基礎課題 2 明るさの調整 バックライト 1 基礎課題 3 明るさの調整 バックライト 2 基礎課題 4 シャープ 2 基礎課題 5 シャープ 3 基礎課題 6 画像の回転 3 基礎課題 7 カラーバランス 4 基礎課題 8 カラーバランス 4 基礎課題 9 カラーバランス 5 基礎課題 10 セピアの利用 5 基礎課題 11 グレースケール フィルター

はじめにお読みください

START 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 @ 33 34 35 36 37 38 39 40 41 & @ 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 & 60 61 62 63 64 65 66 67 68

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!

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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

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

Microsoft PowerPoint - pr_12_template-bs.pptx

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

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

Sigma

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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

Microsoft PowerPoint - DigitalMedia2_2.pptx

デジタルメディア処理 担当 : 井尻敬 デジタルメディア処理 7( 前期 ) /3 デジタル画像とは : イントロダクション / フィルタ処理 : 画素ごとの濃淡変換 線形フィルタ, 線形フィルタ /7 フィルタ処理 : フーリエ変換, ローパスフィルタ, ハイパスフィルタ 5/ 画像の幾何変換 : アファイン変換 5/8 画像の幾何変換 : 画像の補間, イメージモザイキング 5/5 画像領域分割

c c & % c 0 c N r l % *# 5 c c% c c % c c c % % c % % % c j % % % % % % % % &% &% % a % a &% c % cc % & s& cc c c & c & % c & c c & % % %c c %c & c % & % %c c %c & c % % % % % c c c a 28 % c% 13 5 6

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橡07第１章1_H160203_.PDF

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SXF Converter for DWG　2004/ SXFデータトランスレータ 2004 注意事項

SXF Converter for DWG 2004 SXF2004 (2005 ) 1... 1 1.1... 1 1.2 Windows DWG... 1 2 AutoCAD SXF... 1 2.1... 1 2.2... 1 2.3... 1 2.4... 1 2.5... 1 2.6... 2 2.7... 2 2.8... 3 2.9... 3 2.10... 4 2.11... 5 2.12...

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3 10 25 3 18 42 1 2 6 2001 8 22 3 03 36 3 4 A 2002 2001 1 1 2014 28 26 5 9 1990 2000 2000 12 2000 12 12 12 1999 88 5 2014 60 57 1996 30 25 205 0 4 120 1,5 A 1995 3 1990 30 6 2000 2004 2000 6 7 2001 5 2002

財団法人母子健康協会第三十回シンポジウム

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EPSON

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2.8% 2.0% 2.4% 2.4% 0.4% 0.1% 0.3% 0.5% 3.8% 5.6% 25.6% 29.3% 64.6% 60.0% 1 16 24 21 20 20 23 10 11 9 10 3 3 3 2 3 1 3 4 6 8 2 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 3 4 Q & A Q1 A1 Q2 A2 Q3 A3 7

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コンバートスター１５シリーズ　製品パンフレット

Digital Photo Professional Ver1.6（Windows）

Windows CT1-5193-000 CANON INC. 2005 J 1 2 3 4 s s s 1 1 s s s s s 1 1 a s s 1 s s 1 2 s a 1 s a 2 3 1 1 s a a 2 a 3 a s s 1 a a s a s s 1 s s 1 2 3 s 1 1 a 2 a 1 a s 2 3 1 1 s a 2 1 3 1 s a 2

201710_LANCASTER price list EUR with images _KYOEI - ㇳã…flã…¼.xls

HERITAGE シリーズ (3 針 / カレンダー ケースサイズ 42mm イエローゴールドケース 革ベルト ) MLP001L/YG/BL Yellow Gold IP blue black Miyota 2315 16,000 MLP001L/YG/BN Yellow Gold IP white black Miyota 2315 16,000 MLP001L/YG/NR Yellow Gold

専門基礎11(情報の表現)

専門基礎 Ⅰ 第 11 回 情報の表現 数値を 0 と 1 で表現するには? ( A ) とは 整数と実数の表現 0 とそれに 1 ずつ加えていって得られる自然数 (1, 2, 3, 4, ) および 1 ずつ引いていって得られる数 ( 1, 2, 3, 4, ) の総称である マイナスを含む自然数 ( B ) とは 分数で表せる数も表せない数も全て 小数点で表せられる 存在しうるすべての数 それらの数値を

第三学年　　総合的な学習の指導案（国際理解・英語活動）

NAT NAT NAT NAT NAT NAT All English NAT 20 One One One One One Show Time Silent Night Are You Sleeping? NAT NAT NAT NAT NAT What color do you like? ( NA ( ) Good afternoon, boys & girls. Good afternoon,

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,

PowerPoint プレゼンテーション

2016/03/11 NetBeans ではじめる Java 第二回 画像処理ソフトウェアの開発 ArkOak 代表 加納徹 Java 講習会の流れ 5. 画像の入出力 6. マウスによる画像情報の取得 7. 画像の上からお絵描き 8. 画像処理ソフトウェアの開発 2 5. 画像の入出力 新規プロジェクト ImageProcessing を作ろう 画像の入出力 1. 以下のようにラベルとボタンを配置

連続講座 断層映像法の基礎第 34 回 : 篠原 広行 他 放射状に 線を照射し 対面に検出器の列を置いておき 一度に 1 つの角度データを取得する 後は全体を 1 回転しながら次々と角度データを取得することで計測を終了する この計測で得られる投影はとなる ここで l はファンビームのファンに沿った

連続講座 断層映像法の基礎第 34 回 : 篠原広行 他 篠原 広行 桑山 潤 小川 亙 中世古 和真 断層映像法の基礎第 34 回スパイラルスキャン CT 1) 軽部修平 2) 橋本雄幸 1) 小島慎也 1) 藤堂幸宏 1) 3) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 2) 東邦大学医療センター大橋病院 3) 横浜創英短期大学情報学科 1) はじめに第 33 回では検出確率 C ij の関係を行列とベクトルの計算式に置き換えて解を求める最小二乗法を利用した方法について解説した

Arteon 仕様変更についてのご案内 マルチファンクションステアリングホイールのスイッチの一部が変更となります 変更後 詳しくは正規ディーラーにお問い合わせください Issue:July, 2018 VW0508-AD8075

New Arteon Arteon 仕様変更についてのご案内 マルチファンクションステアリングホイールのスイッチの一部が変更となります 変更後 詳しくは正規ディーラーにお問い合わせください Issue:July, 2018 VW0508-AD8075 Photo R-Line 4MOTION Advance 6T 01/02 Photo R-Line 4MOTION Advance 6T 03/04

直樹卒業論文

Kinect PCL 3 2013 2 5 3 Xbox360 Kinect Kinect SDK PCL(Point Cloud Library) 3 Kinect 3 RGB 3 3 PCL SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment) ICP(Interative Closest Point) 1 1.1 1.2 2 2.1 3 2.2 3 2.3 Kinect

Microsoft Word - povray.docx

POV-Ray 1. 3 次元の CG の作成 3 次元の CG(Computer Graphics) を体験してみましょう. 図 1 は,3 次元の CG を生成するための一般的な手順を示したものです. このような手順にしたがって CG を生成することをレンダリングといいます.POV-Ray( ポブレイ ) はこれらの一連の処理を行うことができるソフトウェアです.CG の理論等については, 関連する専門科目で学んで下さい.

Golf GTI Performance / Golf GTI

Golf GTI Performance / Golf GTI GTI Golf GTI Performance GTI GTI GTI Performance GTI 15PS245PS 6 7DSG 17 19DCC Performance GTI 01 Photo Golf GTI Performance 0Q 02 GTI 03 Photo Golf GTI Performance8P 04

Arteon TSI 4MOTION Elegance / R-Line 4WD R-Line Elegance PhotoElegance W0 R-Line Advance K2 01/02

Arteon Arteon TSI 4MOTION Elegance / R-Line 4WD R-Line Elegance PhotoElegance W0 R-Line Advance K2 01/02 Arteon Elegance Model: Arteon TSI 4MOTION Elegance Chili Red Metallic Body Color: W0 Mistral grey

「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

<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

２３０１／１　　　　　目次・広告

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(mm) TM26D T24E-112 T24E-120 T24E-220 T24E-240 T24E-260 T20-120 T20-220 T26K P11 P21 TD1 2-1 NEW!! P2-5 P2-8 P2-9 P2-10 P2-11 P2-12 P2-14 P2-15 NEW!! P2-17 P2-19 P2-25 NEW!! P2-27 2-2 2-3 2-4 TM26D (mm)

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[ WEB ] MIDI PATCH PERFORM RHYTHM GM PIANO ORGAN GUITAR/BASS BRASS/ORCH SYNTH/PAD RHYTHM SPECIAL FX 2 3 5 15 16 17 18 19 20 14 6 21 4 7 9 7 9 7 9 7 9 7 9 7 9 7 9 7 9 24 7 8 12 12 12 12 24 11 12 12 12 12

目次 はじめに 1 1. 疑似近赤外画像の考え方 2 2. 疑似近赤外画像作成の流れ 必要とされるデータ 4 (1) データ取得方法 4 (2) 必要データ 基本データの整備 5 (1) データ準備 5 1) カラー写真データの準備 5 2) 航空レーザデータの準備 6

疑似近赤外画像作成マニュアル 株式会社はまなすインフォメーション Ver.2011.1.1 目次 はじめに 1 1. 疑似近赤外画像の考え方 2 2. 疑似近赤外画像作成の流れ 3 2.1. 必要とされるデータ 4 (1) データ取得方法 4 (2) 必要データ 5 2.2. 基本データの整備 5 (1) データ準備 5 1) カラー写真データの準備 5 2) 航空レーザデータの準備 6 ア. 反射強度画像の作成

Microsoft Word - SKY操作マニュアル.doc

2. 使用方法 SKY の使用方法について説明する前に 画面構成について説明する SKY は図 c-2 に示すようにシングルインターフェースドキュメント (SDI) で作成しており 図 3 に示すメニュバーに機能拡張処理を実行可能な項目を作成している また メニューの構成を図 4 に示すとおり 1ファイル 2イメージ 3 設定 4フィルタの4つの大きな項目に分かれる 1 図 2 SKY のメイン画面

Microsoft PowerPoint povray演習-2.pptx

povray 演習 2回目 1 2 コンピュータグラフィックス処理の構成 モデリング レンダリング modeling rendering 環境 空間 視点 空間配置 投影 クリッピング 光 光源(直射 間接) 被写体 形状 材質 時系列変化 動き 変形 画像 光線計算 照射 反射 屈折 散乱 など モデルの対象 実世界での光学系の再現に必要なものすべて たとえば... 環境 ( 形状 だけではありません)

連続講座 断層映像法の基礎第 32 回 : 篠原広行 他 断層映像法の基礎 第 32 回 ML-EM 法と OS-EM 法 篠原広行 1) 桑山潤 1) 小川亙 1) 2) 橋本雄幸 1) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 2) 横浜創英短期大学情報学科 はじめに第 31 回では繰り返しを

断層映像法の基礎 第 32 回 ML-EM 法と OS-EM 法 篠原広行 1) 桑山潤 1) 小川亙 1) 2) 橋本雄幸 1) 首都大学東京人間健康科学研究科放射線科学域 2) 横浜創英短期大学情報学科 はじめに第 31 回では繰り返しを利用して徐々に解に近づけていく方法を紹介した 本稿ではその繰り返しを使った方法で最も多く使われている ML-EM 法と OS-EM 法について解説する また その方法を利用した数値シミュレーションの結果についても紹介する

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...

コンピュータグラフィックス - 第4回　色彩の表現

.. 4 2013 10 9 ( ) 2013 10 9 1 / 22 3 3 3 ( ) 2013 10 9 2 / 22 380 nm 780 nm 1 nm = 10 9 m ( ) 2013 10 9 3 / 22 3 3 (S M L ) 3 3 3 ( ) 2013 10 9 4 / 22 加法混色 光の 3 原色を組み合わせることで 様々な色を表現できる 光を重ねて別の色を作ることを加法混色と呼ぶ

Analog signal 標本化 量子化 Digital signal 定理に基づく sampling 間隔の決定 f Δx max = 1 2 Δx 1 2 f max 標本化間隔 等号が成り立つとき周波数 従わないとエリアシングエラー (aliasing error) が生じる ( 折り返し雑

画像処理工学 Computer Image Processing pixel dpi picture cell picture element 画像の最小単位 ppi pixel per inch 1 インチ当たりの画素数. 画像の解像度の単位. dot per inch 1 インチ当たりの点の数. 主にプリンタやスキャナなどの解像度の単位として使われる. bps bit per second 1

Microsoft PowerPoint - DigitalMedia2_12.pptx

デジタルメディア処理 2 2017( 前期 ) デジタルメディア処理 2 担当 : 井尻敬 4/13 デジタル画像とは : イントロダクション 4/20 フィルタ処理 1 : 画素ごとの濃淡変換 線形フィルタ, 線形フィルタ 4/27 フィルタ処理 2 : フーリエ変換, ローパスフィルタ, ハイパスフィルタ 5/11 画像の幾何変換 1 : アファイン変換 5/18 画像の幾何変換 2 : 画像の補間,

論文／０６１‐０７４　山崎（論文）

学生 23 省メモリ指向一枚超解像 アーキテクチャとその FPGA 実装 北海道大学大学院情報科学研究科 大平貴徳 真田祐樹 築田聡史 五十嵐正樹 池辺将之 浅井哲也 本村真人 1

学生 23 省メモリ指向一枚超解像 アーキテクチャとその FPGA 実装 北海道大学大学院情報科学研究科 大平貴徳 真田祐樹 築田聡史 五十嵐正樹 池辺将之 浅井哲也 本村真人 1 研究背景 映像機器の高機能化に伴う映像の高解像化 ーレティナディスプレイー 4K ハイビジョンテレビ 低解像度の映像コンテンツが数多く存在 4K テレビ 解像度を高める研究 ( 超解像 ) ー高速ー低コストー解像度の精度