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Document/Medicalのみ)DespeckleCommandクラスは、ファクス画像やスキャナーから取り込んだ文書などの1ビット白黒画像の斑点を除去するためのクラスです。

MedianCommandクラスは、どんなimageからでもゴマ塩のノイズを削除するための効果的一般的なメソッドです。近傍(中央値を計算するために使われる周囲のピクセル)のサイズを指定することによって、メソッドの強さを制御します。このメソッドは、imageの最小のぼかしを引き起こします。

AverageCommandクラスを使用すると、均一なガウスノイズを除去できます。ただし、メディアンフィルタよりも画像がぼやける度合いが強くなります。近傍(算術平均を計算するために使われる周囲のピクセル)のサイズを指定することによって、クラスの強さを制御します。

AddCommandクラスを使用すると、リスト内の画像を平均化して、画像に含まれるランダムノイズを除去できます。

AddWeightedCommandクラスを使用すると、リスト内の画像を平均化して、画像に含まれるランダムノイズを除去できます。通常、短い間隔で同じオブジェクトのために撮られる一連の画像のために、このクラスを呼び出すでしょう。このクラスは、重み付代表値を実行することによって、ランダムノイズを排除することができます。

GaussianCommandクラスは、画像の各ピクセルにガウスフィルタを適用することで、画像を滑らかにしたり、ぼかしたりします。ぼかしの量は、クラスにより用いられる近傍のサイズによって決定されます。

ドキュメント/Medicalのみ]、バイナリフィルタ(黒いオブジェクトの浸食と拡張のために)が、ノイズ除去のために使われることができます。BinaryFilterCommandクラスは、方向バイナリフィルタを適用します。MaximumCommandMinimumCommandクラスは、浸食または拡張のために近傍サイズを制御させました。これらのメソッドを使用してノイズを除去する手法はいろいろありますが、一例を挙げると、まず、ある画像のコピーを2つ作成し、黒い部分を拡大させるバイナリフィルタと、黒い部分を縮小させるバイナリフィルタをそれぞれのコピーに適用します。次に、CombineCommandクラスでOperationAverage(平均化)フラグを指定して、2つの画像を合成します。

ドキュメント/Medicalのみ]、AutoBinaryCommandクラスは、imageの統計機能に基づいて自動的に計算されるしきい値を用いて、バイナリイメージにimageを変形します。最善結果は、グレースケールイメージで得られます。

DeinterlaceCommandクラスは、黒線を除去することによってビデオソース画像のインターレースを解除します。それは、一緒にimageで行を結合しておよび/または混ぜ合わせることによって進行します。

SmoothEdgesCommandクラスは、imageのエッジをなめらかにします。

DynamicBinaryCommandクラスは、ビット数を変更せずに画像を白黒に変換します。

フーリエ変換

フーリエ変換は、以下のような調和的なノイズを削除することに役立ちます:

フーリエ変換も、ビデオ信号とCCDからノイズを削除することに役立ちます。

フーリエ変換は、強度が強度が周波数によって異なる1つにスペースの上に異なる1つから、imageを変換します。imageが一連の周波数と段階として説明された(変形される)あと、その情報はパワースペクトルを用いてその後分析されることができます。パワースペクトルは、ピクセル明度値の周波数を計画する二次元のマップです。低周波が、エッジの近くに原点と高周波の近くにあります。分析から、適当なフィルタは、imageでノイズと一致するimageのそれらの部分を削除するために適用されることができます。逆のコマンドフラグを用いて、ノイズなしで、imageはオリジナルのimageへとその後変形されることができます。

離散的フーリエ変換は、本当で想像上のコンポーネントがある値を持っているシリーズを使うフーリエ変換です。離散的フーリエ変換は、データならびにそれらの周期性の相対的な強さで周期性を明らかにします。

離散的フーリエ変換に、計算する長い間がかかることができます。演算時間を減らすために、高速フーリエ変換が使われることができます。そして、それは2N2から2N Lg Nまで計算の数を減らします。しかし、高速フーリエ変換を使用することは、シリーズのポイントの数が2の乗であることを義務づけます。逆のコマンドフラグを用いて、ノイズなしで、imageはオリジナルのimageへと変形されることができます

以下のクラスは、フーリエ変換能力を提供します:

DiscreteFourierTransformCommand

指定されるフラグによると、imageまたは離散的逆フーリエ変換の離散的フーリエ変換を計算します。

FastFourierTransformCommand

指定したフラグに従って、画像の高速フーリエ変換または逆高速フーリエ変換を計算します。

FourierTransformDisplayCommand

imageに頻度調波振幅または段階を変換します。それで、imageとしてFFTとDFTの結果を示すことが可能になります。

FrequencyFilterCommand

範囲長方形によって頻度調波をフィルタリングします。

FrequencyFilterMaskCommand

imageから特定の周波数成分を削除するために、マスクフィルタを作成します。

ドキュメント/Medicalのみ]、AutoBinarizeCommandクラスは、自動的にビットマップにバイナリセグメンテーションを適用します。ピクセルは、しきい値と比較されます。ピクセルの強度がしきい値より高い(より明るい)ならば、ピクセルは白に設定されます。ピクセルの強度がしきい値より低い(より暗い)ならば、ピクセルは黒に設定されます。これは、認識結果(OCR、バーコード、OMR、ICR)を改善することに役立ちます。

AnisotropicDiffusionCommandクラスは、様々な模様のついて非模様のついたノイズを減らすために、imageの上で2次元異方性拡散フィルタを適用します。ノイズを減らして、中央であるかガウスフィルタよりよく、エッジを保ちます。

画像内にエッジを保持しつつノイズを減らすためテンソル誘導異方性拡散を実行するTADAnisotropicDiffusionCommandクラスは、反復フィルタです。ノイズを減らして、中央であるかガウスフィルタよりよく、エッジを保ちます。

SRADAnisotropicDiffusionCommandクラスは、ノイズとスペックリングを減らすために、imageの上で2次元異方性拡散フィルタを適用します。ノイズを減らして、中央であるかガウスフィルタよりよく、エッジを保ちます。

WCFサポート

Document/Medicalのみ)輪郭以外のぼかしは、ファクス画像やスキャナーから取り込んだ文書などの1ビット白黒画像の斑点を除去するためのクラスです。

中央分離帯は、どんなimageからでもゴマ塩のノイズを削除するための効果的一般的なメソッドです。近傍(中央値を計算するために使われる周囲のピクセル)のサイズを指定することによって、メソッドの強さを制御します。このメソッドは、imageの最小のぼかしを引き起こします。

平均を使用すると、均一なガウスノイズを除去できます。ただし、メディアンフィルタよりも画像がぼやける度合いが強くなります。近傍(算術平均を計算するために使われる周囲のピクセル)のサイズを指定することによって、クラスの強さを制御します。

ドキュメント/Medicalのみ]、バイナリフィルタ(黒いオブジェクトの浸食と拡張のために)が、ノイズ除去のために使われることができます。バイナリPredefinedBinaryは、方向バイナリフィルタを適用します。Maximum最低限では、近傍領域のサイズを指定して、黒い部分を拡大または縮小できます。

ドキュメント/Medicalのみ]、AutoBinaryは、imageの統計機能に基づいて自動的に計算されるしきい値を用いて、バイナリイメージにimageを変形します。最善結果は、グレースケールイメージで得られます。

DynamicBinaryは、ビット数を変更せずに画像を白黒に変換します。

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