チーム17F1

課題名

アベレージフィルタを用いた画像の平滑化と,FFTによるスペクトル検出

研究者名

3-15-32 Yuichiro Suzuki

概要

画像に4ポイントのアベレージフィルタを繰り返し適用し,平滑化を行う(参考:チーム17C3).
また,これらの画像をFFTによって解析し,平滑化の前後で検出スペクトルがどのように変化するか観察する(参考:チーム15C2).
言語にはJavaを使用した.

ソースコード

Complex.java(参照:チーム15C2
FFT.java(参照:チーム15C2
FFT2D.java(参照:チーム15C2

ImageFFT.java


実行結果

元画像

(95KB) src.jpgdst.jpg
(172KB)srcm.jpgdstm.jpg

平滑化(1回)

(35KB) src1.jpgdst1.jpg
(51KB) srcm1.jpgdstm1.jpg

平滑化(10回)

(21KB) src10.jpgdst10.jpg
(25KB) srcm10.jpgdstm10.jpg

平滑化(100回)

(13KB) src100.jpgdst100.jpg
(13KB) srcm100.jpgdstm100.jpg

平滑化(1,000回)

(5KB) src1000.jpgdst1000.jpg
(5KB) srcm1000.jpgdstm1000.jpg

考察

アベレージフィルタをかけ続ける事で,検出スペクトルの数が減少していくことがわかる.
このことから,アベレージフィルタはLPFの役割を果たしているといえる.
最終的には画像は単色となり,スペクトルは検出できなくなる.
これは,アベレージフィルタにより信号の振幅が減少し,最終的に定数となる特性に由来する.

また,アベレージフィルタの適用回数が増えるにつれて,画像のファイルサイズは小さくなっていった.
したがって,検出スペクトル数が少ないほど,ファイルサイズも減少するとわかる.

以上より,画像のファイルサイズを圧縮するには,FFT結果に応じて適切なスペクトルを削除することが重要だと考える.

  • 最終更新:2018-01-15 15:48:54

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