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造園学実習II  実習用テキスト

作成者 今西純一

 

■実習課題「フィルター演算」

1.           ローパスフィルターによる演算

1.1.        自分の名前のフォルダーの中にex10 フォルダーを新しく作ります。

1.2.        ex9 フォルダー内のexQB031126.ers を開きます。

             

1.3.        アルゴリズムウィンドウを開きます。

             

1.4.        赤色のレイヤの矢印の後ろのフィルター(あるいはカーネルと言います)のアイコン をクリックします

メモ:

             

              矢印の前と後ろに がありますが、違いはフォーミュラ(数式)演算を実行する順序です。

              矢印の前の を利用すれば、フィルター演算の結果にたいしてフォーミュラ演算を実行することになります。

              一方、矢印の後の を利用すれば、フォーミュラ演算の結果にフィルター演算を実行することになります。

              輝度変換のアイコン も矢印の前後にありますが、使い方はフィルター演算の場合と同じです。

 

              フィルターウィンドウが現れます。

               

1.5.        フォルダーのマーク をクリックし、既存のフィルターを選択します

              kernel フォルダーの中にたくさんのフィルターが用意されています。

             

              filters_lowpass フォルダー内のavg5.ker を選択し、OK を押します。

             

              フィルターウィンドウ内は次のように変わります。

             

              フィルターの大きさが5 ×5 で、それぞれのピクセルに1ずつの均等な重みをかけていることがわかります。

              Scale factor to divide by のところで、最後に25 で割って平均値を求めています。

              このフィルターは、5 ×5 の算術平均フィルターです。

1.6.        緑色のレイヤや青色のレイヤにも同じフィルター演算を設定します。

メモ:

              を利用すれば、簡単にレイヤ間を移動できます。

1.7.        フィルター適用の結果を確認しましょう

              アルゴリズムウィンドウのsmoothing のチェックマークを外します

             

             

              画像が平滑化されていることがわかります。

 

2.           ハイパスフィルターによる演算

2.1.        同様の方法でハイパスフィルターを適用してみましょう

              例えば、filters_high_pass フォルダー内のshapedge.ker をロードしてみましょう。

             

              中心のピクセルには8 を、周囲のピクセル値には-1 をかけて、足し合わせていることがわかります。

              これは3 ×3 のエッジ強調フィルターと呼ばれるフィルターです。

              またはラプラシアンフィルターと呼ばれます。

              このフィルター演算を他のレイヤにも適用して画像を確認してみましょう。

             

              画像のエッジだけが抽出されたことがわかります。

 

3.           メディアンフィルターによる演算

3.1.        同様の方法で、filters_ranking フォルダー内のmedian_5x5.ker をロードします。

             

              このフィルターはメディアン(中央値)フィルターと呼ばれ、5 ×5 のカーネル内の中央値を

              当該ピクセルの値として出力します。

メモ:

              これまでのフィルターでは、マトリックスが表示されていましたが、Filter typeC code

              C 言語によるプログラムとなっていることに注目してください。

              このプログラムのソースコード(人間の読める形のプログラム)は、

              Source code filename に入っています。テキストエディタで開けば読めるので、

              興味のある人は覗いてみてください。

              C 言語によるフィルターを自作することもできます。

              ただし、Visual C++ によりコンパイルする必要があるようです。

 

              すべてのレイヤに同じメディアンフィルターを適用し、結果を確認してください。

             

              平滑化されていることがわかります。

 

4.           自作フィルターによる演算

4.1.        フィルターウィンドウのedit からdelete this filter を実行します。

4.2.        Filter typeNumber matrix に設定し、

              Number of rowscolumns にそれぞれ3 を指定し、

              3 ×3 のカーネルにします。

              マトリックスに好きな数字を入れ、

              Scale factors で出力される数値の大きさを適宜調整します。

             

4.3.        フィルターウィンドウのfile からsave as を実行し、

              自分のex10 フォルダー内にorig_kernel1 という名前で自作フィルターを保存します。

             

4.4.        他のレイヤにも自作フィルターをロードして適用します。

              フィルターウィンドウ上の をクリックして、ex10 フォルダーまで移動し、

              自作フィルターを選択して、ロードします。

4.5.        自作フィルターの結果を確認します。

             

              横方向(x 方向)のエッジが強調されていることがわかります。

 

■今日の提出課題

1.           ERMapper にはさまざまなフィルターが用意されています。好きなフィルターを4 つ取り上げて、

フィルター演算の結果とその特徴について簡単に考察しなさい。このとき、フィルターを適用するバンドにも注意を払いなさい。

2.           Quick Bird 画像の空間解像度はマルチスペクトルセンサーで約2.5 m です。ERMapper に用意されているフィルターと

自作フィルターを組み合わせて、京都御苑の樹木の樹冠を抽出することを試みなさい。

試した結果、もっともよかった組み合わせをレポートにまとめてください。

メモ:

              フィルターを重ねて、連続的に処理するには、

              フィルターウィンドウのedit からinsert new filter を実行し、新しいフィルターを追加します。

3.           リモートセンシングに関する賛成および反対の意見を調べ、列挙しなさい。

4.           ランドスケーププランニングに関するさまざまな課題の中から1 つを取り上げ、それを解決するためのツールとして

リモートセンシングが必要かどうかについて、前問の賛成および反対の立場から論述しなさい。

 

■課題の提出の仕方

winshot で画面上の画像を保存し、レポートにして、プリントアウトしたものを提出してください。

提出先は、5 階環境デザイン事務室の今西のメールボックス(ポットの並びにあります)です。

A4 またはA3 用紙で1枚程度にまとめてください。名前を入れるのを忘れないように。