エルピクセル編集部

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Extracting Straight Lines〜画像から境界線を効率よく求める方法〜

Extracting Straight Lines〜画像から境界線を効率よく求める方法〜

本記事では,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence に投稿された,「Extracting Straight Lines」の論文を説明し,実装を行います.1986年に投稿された少し古めの論文ですが,アイディアは非常に面白いです.
スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part2. Total Variation最小化(Split Bregman)に基づく画像再構成

スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part2. Total Variation最小化(Split Bregman)に基づく画像再構成

この記事では,Total Variation 正則化の最小化に関する実装を行い,ノイズを含む画像がどのように再構成されるのか,確かめてみます. なお,Total Variation はスパースモデリングで主に使われている技術です.
スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part1. L1ノルム最小化に基づく画像再構成の実装

スパースモデリングに基づく画像の再構成 Part1. L1ノルム最小化に基づく画像再構成の実装

この記事では,L1ノルム正則化の最小化の実装を行い,ノイズを含む画像がどのように再構成されるのか,確かめてみます. なお,Total Variation はスパースモデリングで主に使われている技術です.
Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

画像処理の一つ,モルフォロジー変換をPython と OpenCVのライブラリを用いて実装し,それを2値画像に対して適用します.
Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

Julia と画像処理②〜画像のセグメンテーション(Seed Region Growing とFelzenszwalbアルゴリズム)〜

プログラミング言語「julia」を用いて画像処理を行います.インストールに続き,今回は画像のセグメンテーションのライブラリを用いて,セグメンテーションを行います.
Julia と画像処理 ①〜Julia のインストールから画像の表示まで〜

Julia と画像処理 ①〜Julia のインストールから画像の表示まで〜

最近話題になっているプログラミング言語,「Julia」を用いて,画像処理をおこないます.今回は環境構築まで
Medical Imaging Tech Night開催のお知らせ

Medical Imaging Tech Night開催のお知らせ

2018年11月25日(日)~11月30日(金)まで米国シカゴにて開催される「RSNA2018(第104回北米放射線学会)(※1)」の「Machine Learning Showcase」にて出展いたします。そこで得た最新の情報を元に、医用画像解析・機械学習に関するプレゼンテーションおよびトークセッションと交流会を実施いたします。
等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 2

等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 2

前回の記事「等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 1」の続きです. 実際に実装をして,写像を確かめてみます.
等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1

等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1

等角写像の一つであるSchwarz Christoffel 変換を用いて,画像の変換をしてみます. python によるコードも記載しております. 画像はhttps://uk.mathworks.com/help/images/examples/exploring-a-conformal-mapping_ja_JP.html より.
画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -

画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -

画像処理のセグメンテーションの分野で用いられるLevel set 法を用いて画像のセグメンテーションを行います.
画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)

画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)

Python + OpenCVにより,画像の修復の技術,「Inpainting 」の実装を行います.
CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜

CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜

CT (Computed Tomography)の投影切断面定理に関して説明します. また投影が少なくなったとき,どのような挙動を示すのかを数値実験を交えながら紹介します.
画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

Python を用いて,画像のFilter を視覚的に理解してみます.コードを載せていますので,実装可能です.
Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)

Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)

前回に引き続き,Deep Learning の今後の予想をまとめます.画像はSelf-learning computer eclipses human ability at complex game Go (https://www.thenational.ae/uae/self-learning-computer-eclipses-human-ability-at-complex-game-go-1.670818) です.
Deep Learning の今後の予想まとめ (2018年版)

Deep Learning の今後の予想まとめ (2018年版)

Deep Learning が今後どうなっていくのか,2018年注目されている技術は何なのか,気になったので調べてみました.
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