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プログラミングと画像処理に関するtatuyanのブックマーク (3)

  • マルチコアを用いた画像処理

    2014年6月に開催されたSSII2014(http://www.ssii.jp/)のチュートリアル講演用資料です. 使用したコード等はこちら. https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」Read less

    マルチコアを用いた画像処理
  • Image Processing Basics

    的な画像処理手法について 画像のディジタル化(カラー・モノクロ) このページで使用するサンプル画像について 輝度値ヒストグラム カラー画像の画像処理 色の変換(RGB->YUVへの変換) 色の変換(鮮やかさを上げる・下げる) 明るさの調整(γ補正) グレイスケール(モノクロ)画像の画像処理(階調に関する) 明るさの調整(γ補正) 階調値の部分拡大強調 階調イコライゼーション(ヒストグラム均一化) 2値化 グレイスケール(モノクロ)画像の画像処理(フィルタ処理) シャープ化とぼかし ノイズ除去(メディアンフィルタ) 1次微分(差分)によるエッジ検出 2次微分(差分)によるエッジ検出 実際に体験してみる(学内限定) グレイスケール画像の画像処理 カラー画像の画像処理 画像圧縮 一般データの圧縮 画像の圧縮(その1:ランレングス,GIF) 画像の圧縮(その2:JPEG) 参考文献 谷口慶治編

  • 404 Blog Not Found:グラフィックに役立つ数学的事実

    2007年06月20日10:30 カテゴリ翻訳/紹介Math グラフィックに役立つ数学的事実 del.icio.us経由。 Handy Mathematics Facts for Graphics 単なる翻訳ではなく、もう少し使いやすくしてみた。 定数 実際にJavaScriptに計算させています。 √2 = sqrt(2) = Φ = (sqrt(5) + 1)/2 = 黄金比の長い方。短い方は小文字のφをあてることが多い。φ = 1/Φ = Φ - 1 = √3 = sqrt(3) = e = exp(1) = π = 4 * atan2(1,1) = ファイゲンバウム定数 詳しくは Feigenbaum Constant -- from Wolfram MathWorld Feigenbaum constants - Wikipedia, the free encyclopedia

    404 Blog Not Found:グラフィックに役立つ数学的事実
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