a wrapper class which allows the tone mapping algorithm of Meylan&al(2007) to be used with OpenCV. [詳解]
#include <retinafasttonemapping.hpp>
cv::Algorithmを継承しています。
公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | applyFastToneMapping (InputArray inputImage, OutputArray outputToneMappedImage)=0 |
| 輝度補正を行う（当初はハイダイナミックRange(HDR)トーンマッピング)[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setup (const float photoreceptorsNeighborhoodRadius=3.f, const float ganglioncellsNeighborhoodRadius=1.f, const float meanLuminanceModulatorK=1.f)=0 |
| 局所輝度計算領域を利用してトーンマッピング動作を更新する領域[【詳解】（英語］
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 基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | clear () |
| アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］
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| virtual void | write (FileStorage &fs) const |
| アルゴリズムのパラメーターをファイルストレージに格納[【詳解】（英語］
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| CV_WRAP void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
| これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。 |
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| virtual CV_WRAP void | read (const FileNode &fn) |
| アルゴリズム・パラメータをファイル・ストレージから読み込みます。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP bool | empty () const |
| が空の場合はtrueを返します。Algorithmが空の場合は真を返します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | save (const String &filename) const |
| virtual CV_WRAP String | getDefaultName () const |
静的公開メンバ関数 |
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| static CV_WRAP Ptr< RetinaFastToneMapping > | create (Size inputSize) |
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承静的公開メンバ関数 |
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
| ファイル・ノードからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
| ファイルからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
| 文字列からアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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その他の継承メンバ |
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承限定公開メンバ関数 |
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| void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
詳解
Meylan&al(2007) のトーンマッピングアルゴリズムをOpenCVで利用できるようにするラッパークラス．
このアルゴリズムは，threで既に実装されています．Retinaクラス（retina::applyFastToneMapping）に実装されていますが，これを利用すると，すべての網膜モデルを割り当てる必要がありません．これにより，メモリの少ないデバイス（スマートフォンなど）では，メモリ使用量を少なくすることができます．以上、モデルの特性をまとめてみました。
- 局所的な輝度適応を2段階に分け、それぞれに異なる局所領域を設定する。
- 第1段階では、網膜の光受容器の局所的な輝度適応をモデル化します。
- 第2段階では、神経節細胞の局所情報適応をモデル化する
- このクラスでは、空間のみのフィルターではなく、時空間のローパスフィルターを使用しています。これにより、ビデオシーケンスを使用する場合に、ノイズに対するロバスト性と時間的安定性を高めることができます。
Meylan L., Alleysson D., and Susstrunk S., A Model of Retinal Local Adaptation for the Tone Mapping of Color Filter Array Images, Journal of Optical Society of America, A, Vol. 24, N 9, September, 1st, 2007, pp.2807-2816Benoit A, Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp.758-773, DOI:http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011時空間フィルタと大きな網膜モデルに関する研究 : Vision: イメージ、シグナル、ニューラルネットワーク。視覚認識における神経処理のモデル (Progress in Neural Processing),By: Jeanny Herault, ISBN: 9814273686. WAPI (タワーID): 113266891。
関数詳解
◆ applyFastToneMapping()
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pure virtual |
輝度補正を行う（当初はハイダイナミックRange(HDR)トーンマッピング)
輝度補正（最初はハイダイナミック（HDR）トーンマッピング）は、網膜傍細胞チャネルの2つの局所適応ステージ（光受容体レベルとガングリオン細胞レベル）のみを使用して行われます。時空間フィルタリングを行いますが、時間的な平滑化にとどまり、最終的には高周波を減衰させます。これは、通常の retina::run メソッドを使用したものよりも軽い方法です。この方法はより高速ですが、完全な時間的フィルタリングや網膜のスペクトルホワイトニングは含まれていません。そのため、ダイナミックレンジが非常に高い画像に対しては、効果が限定的になります。これは、David Alleyson、Sabine Susstruck、Laurence Meylanの研究による静止画HDRトーンマッピングアルゴリズムを改良したものです。→ Meylan L., Alleysson D., and Susstrunk S., A Model of Retinal Local Adaptation for the Tone Mapping of Color Filter Array Images, Journal of Optical Society of America, A, Vol.24, N 9, September, 1st, 2007, pp.2807-2816
- 引数
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inputImage RGBまたはグレーレベルを処理する入力画像 outputToneMappedImage トーンマッピングされた出力画像
◆ setup()
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pure virtual |
局所輝度計算領域を利用してトーンマッピング動作を更新する領域
- 引数
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photoreceptorsNeighborhoodRadius 第一段階の局所適応領域 ganglioncellsNeighborhoodRadius 第二段階の局所適応領域 meanLuminanceModulatorK meanLuminance情報を調整するために適用される係数（デフォルトは1、参考文献参照）。
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
