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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

第32回新春波乗り大会2018

AA 32 Round 1 4 SEMI FINAL 2 20 8 FINAL H1 H1 H1 Red 12701793 1 1-1 Red 12701793 2 1-1 Red 11800623 White 12900058 4 3-1 White 12402115 4 2-1 White 12402209 Yellow 11603976 3 2-2 Yellow 12301534 3 1-2

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!

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

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

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

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

TEAM WEAR 1

TEAM WEAR 1 2 TEAM WEAR BUSINESS WEAR 3 4 5 6 7 11 13 28 29 41 43 45 INDEX 3 4 5 6 z x c v b n 7 1 m 0, 2 3 4 5. z x c v b n m,. 0 1 2 3 4 5 8 z x c v b n m,. 9 1 0 2 3 4 5 z x c v b n m,. 0 1 2 3 4 5

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1 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 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

Sigma

Sigma

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

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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1 2 (pixe) (Picture Eement) (dot) http://kayoo.org/home/mext/joho- kiki/ 3 4 (Jaggy) : = NTSC ( TV) 4:3 ( ) 16:9 iphone6 ipad2 Air 1334x750 (326dpi) 2048x1536 (264dpi) VGA 640 480 4:3 SVGA 800 600 4:3

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74 1 300 20 9 11 (1) (2) (3) 14 2 1 252 75 3002 2 201 10124 50012001 652 4020 110023 () 1 3 RGB redg green blue 4 5 () 6 ( ) () Y 7 A: B: 3 () () 8 4 6 redundant 9 10 (1) 11 (2) 12 (3) 13 14 http://www.vischeck.com/vischeck/vischeckimage.php

(Visual Secret Sharing Scheme) VSSS VSSS 3 i

13 A Visual Secret Sharing Scheme for Continuous Color Images 10066 14 8 (Visual Secret Sharing Scheme) VSSS VSSS 3 i Abstract A Visual Secret Sharing Scheme for Continuous Color Images Tomoe Ogawa The

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橡07第１章1_H160203_.PDF

1

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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...

橡matufw

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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O

11 2 1 2 1 1 2 1 80 2 160 3 4 17 257 1 2 1 2 3 3 1 2 138 1 1 170 O 3 5 1 5 6 139 1 A 5 2.5 A 1 A 1 1 3 20 5 A 81 87 67 A 140 11 12 2 1 1 1 12 22 1 10 1 13 A 2 3 2 6 1 B 2 B B B 1 2 B 100 B 10 B 3 3 B 1

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q w e r t y u i o!0 !1!2!3 !4!5!6 !7!8!9 @0 @1 @2 @3 @4 @5 @6 @7 @8 @9 #0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #0 $0 $1 $2 $3 $4 $5 $6 $7 $8 $9 %0 %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9 ^0 ^1 ^2 ^3 ^4 ^5 ^6 ^7 ^8 ^9 &0 &1 &2

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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

Q&A最低資本金特例030131.PDF

& 1 2 2 3 2 2 3 2 2 3 10 11 10 90 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2 2 3 21 2 2 3 22 23 24 25 20 10 26 27 28 10 8 1 29 30 10 8 2 31 32 2 2 3 33 10 8 3 10 11 2 34 10 8 3 10 12 2 35 36 20 10 37 38 39 40 41 42

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2/10 15 2010. No1362 1 1 216315 91430 Q A & 0.23% 1 1.4% 04-7120-2020 050-5540-2023 Q A & 1 1 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 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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D2A操作解説

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Web HTML(Hyper-Text Markup Language) Web HTML () Web / Web -1 Web -2 Web -3 Web -4 Web Web -5 White Black Red Green Blue Yellow Purple Aqua Maroon Navy Olive Teal Gray Silver Lime Fuchsia Snow Linen Bisque

Microsoft PowerPoint - adi05.ppt [互換モード]

画像情報処理論 画像処理プログラミングの基礎 1 画像クラス PNM 画像フォーマット 2 レポートについて 3 演習 : 入出力 2 値化 多値化 Hue 疑似カラー ヒストグラム作成 大学院情報システム科学専攻張暁華 1 2 C++ クラスの基礎 多重ポインターから多次元配列を作る方法 class クラス名 { /* 設計図の様なものでクラス = 新しい型 */ public: /* パブリックの場合は

好きですまえばし

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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

印刷物

http://www.systems-eng.co.jp http://www.systems-eng.co.jp http://www.systems-eng.co.jp Detector Port Simple Holders Port Plugs Port 2 Detector Port Port 3 Port 1 Port 4 Baffle Port 5 http://www.systems-eng.co.jp

CG

Grahics with Processig 7-6 座標変換と同次座標 htt://vilab.org 塩澤秀和 6-7 H. SHIOZAWA htt://vilab.org 6. * 座標系 座標系の変換 座標系 目盛りのつけかた 原点の位置 軸と 軸の方向 軸と 軸の目盛りの刻み 論理座標系 描画命令で使う目盛り ( 座標系 ) をつけかえることができる 論理座標系 描画命令で使う 座標 画面座標系

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

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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

K1A P-11 KE P-1 K2A P-1 K2C P-17 NEW!! RC-KE P- KM P-19 E2A P-21 (mm) K1A KE K2A K2C KM E2A RC-KE -2

-1 K1A K2A K2C K1A P-11 KE P-1 K2A P-1 K2C P-17 NEW!! RC-KE P- KM P-19 E2A P-21 (mm) K1A KE K2A K2C KM E2A RC-KE -2 RC-KE - RC-KE RC-KE-002-001S RC-KE-002HJ H-BT0-001 F-R0T-0 0 0. 9. (0) 0 (100) RC-R02-001

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

Microsoft PowerPoint - デジタル勉強会_7掲載用.ppt

レタッチ - 1 レタッチの概念 Photoshop CS の概要 RAW 現像 レタッチ (retouch) = 修整作業 銀塩写真の修整技術 現像 焼付時の化学変化をコントロール フィルム現像時 : 増感 減感 など 焼付時 : 露光時間 現像時間 薬剤配合 液温調整 など 部分的な画像修整 加工 焼付時 : トリミング 部分焼き込み 覆い焼き マスキング 多重露光 色フィルター など 原版修整

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,

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MEDIA DATA 2008-09 0.2% 8.2% 35.% 3530 29.4% 5.5% 0.3%.3% 0 0 20 30 40 7.% 82.7% 0.% 0.5% 2.5% 4.8% 0.2% 6.4% 6.9% 8.3% 0.5% 60.0% 82 60 2 0.7% 66.7% 32.6% 66 4.7% 4.% 54.% 0.5% 3.4% 0.8% 25.9% 2.5% 2.2%

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.

以下に java.awt.graphics クラスの主なメソッドを示す (Graphics クラスの ) メソッド drawline(int x1, int y1, int x2, int y2) drawrect(int x, int y, int width, int height) fillr

第 5 章グラフィックス, スレッドとマウスイベントによる描画処理 描画処理およびマルチスレッドの基礎についてそれぞれ理解し,Java を用いてイベント処理を組み合わせたプログラムを作成する 5.1 描画処理 最初に, パネル上にグラフィックス描画を行う方法について説明する グラフィックスを表示するにはフレームにパネルを配置し, 処理内容を paintcomponent メソッド内に記述する paintcomponent

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

マルチパスB-30の羅針盤

B-30 B-30 002 002 004 005 006 007 1 2 3 4 008 020 024 036 039 5 040 040 041 042 043 044 045 6 046 046 047 048 049 7 050 050 052 054 056 8 058 058 059 060 9 062 062 064 003 004 041 5 040 005 006 B-30 1

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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

2 p.2 2 Java Hello0.class JVM Hello0 java > java Hello0.class Hello World! javac Java JVM java JVM : Java > javac 2> Q Foo.java Java : Q B

2 p.1 2 Java Java JDK Sun Microsystems JDK javac Java java JVM appletviewer IDESun Microsystems NetBeans, IBM 1 Eclipse 2 IDE GUI JDK Java 2.1 Hello World! 2.1.1 Java 2.1.1 Hello World Emacs Hello0.java

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「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

Microsoft PowerPoint - CV07.ppt [互換モード]

視覚の幾何学 Singl viw gmr prjins 呉海元 @ 和歌山大学 参考書佐藤淳 : コンピュータビジョン - 視覚の幾何学 - コロナ社? Cmr ml Singl viw gm. カメラモデル (Cmr ml) 投影による 3 次元空間から 次元画像への変換 画像内の一点と 3 次元空間中の光線の関係? レンズによる写真投影 ( 物理モデル ) ピンホールカメラ投影 投影 (rjins)

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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

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

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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

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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）

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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

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