閃光的網站・弛緩複合体 -Review Division-

キャニー・エッジ検出（以下「キャニー法」）というエッジ検出法がある、ということが「OpenGL+GLSLによる画像処理プログラミング」のP116に書かれています。

キャニー法というのは、『「ゼロ・クロス法」をベースに、「1次微分」（勾配）の方向性を考慮することによって （OpenGL+GLSLによる画像処理プログラミング　P116）』実現される高精度のエッジ検出法とのこと。

何が何だかさっぱりだ。とりあえず理解できたのは以下の二つのアルゴリズムを組み合わせて使う手法だということ。

1. ゼロ・クロス法（ゼロ交差法）
2. エッジの勾配

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前回は、「エッジの方向」ってのを「実践画像処理入門」に書かれているコードを元に ActionScript で書いてみたけれど、何かビジュアル的によー分からん、という話でした。

ここで登場するのが Neuro Productions という会社のブログ。

"Image Vectors - ConvolutionFilter Fun" というタイトルのエントリーに刮目せよ！　いきなり、そのものズバリの画像があるじゃあありませんか！　しかもステキなことにソースコードも掲示されていますよ！

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今まで説明してきたエッジ検出ですが、水平と垂直など、90度で交差する二つの BitmapData からエッジを求めるという話でした（除くラプラシアン）。

今回の話は、そのエッジ検出のノウハウを使用しますが、エッジ検出とはちょっと毛色の違った処理の話です。

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先般、エッジ検出(3) ロバーツを見たときにちらっと書きました。

たいていのエッジ検出は水平と垂直の二つの ConvolutionFilter 適用した二つの BitmapData をマージすることでおこなっていますが、ロバーツはそれを45度斜めにしたものだ、と。

そしてそのマトリクスの値を見るに標準エッジ検出の斜め版らしく思われる。 だったらプレヴィッツやゾーベルの斜め45度版もあってもいいじゃない、と。

そして、そのプレヴィッツやゾーベルの斜め45度版というのは、「OpenGL+GLSLによる画像処理プログラミング」P122～によるとエンボスの処理がそれらしいっす。

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前回、ラプラシアンでエッジ検出というものを見ました。

「実践画像処理入門」P48,49 や「OpenGL+GLSLによる画像処理プログラミング」P111 には、このラプラシアンによる鮮鋭化（高域強調）についての言及があります。

いずれの本にも複雑な微分式が書いてあるのですが、ActionScripter 的に必要なことだけを述べると、ボケた画像をシャープにするためのマトリクスは以下のように記述することができるそうです（「実践画像処理入門」P49）。

エッジ検出のラプラシアンの各要素を逆数にして、注目点は1をプラスしている状態ですね。 で、この a に代入する値を増やすとシャープ度も増すっていう寸法とのこと。

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