シリーズ６．マクロ言語を使った画像処理の応用編～ノイズ軽減② 空間フィルタ処理～

シリーズ６．マクロ言語を使った画像処理の応用編～ノイズ軽減②　空間フィルタ処理～

【記事の目標】画像を触ったことがない人を対象として、適切な画像解析を施すまでのImageJのマクロ言語を用いた学習過程を示す。

【領域①】
領域①はx座標は0のままでy座標を1ピクセルずつ増やして座標を読み取り、配列に代入したもとの画像の輝度値を代入していけばよいことになります。

配列をIntensity[i]とすると、画像の輝度値は次のように考えられます。

i=0; 
for(y=1;y<101;y++)
{
        setPixel(0,y,Intensity[100*i]);
        i++;
}

領域①

【領域②】

領域②はy座標は0のままでx座標を1ピクセルずつ増やして座標を読み取り、配列に代入したもとの画像の輝度値を代入していけばよいことになります。

配列をIntensity[i]とすると、輝度値は次のように考えられます。

i=0;
for(x=1;x<101;x++)
{
        setPixel(x,0,Intensity[i]);
        i++;
}

領域②

【領域③】

領域③はx座標は101のままでy座標を1ピクセルずつ増やして座標を読み取り、配列に代入したもとの画像の輝度値を代入していけばよいことになります。

配列をIntensity[i]とすると、画像の輝度値は次のように考えられます。

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