Meylan&al(2007) のトーンマッピングアルゴリズムをOpenCVで使用できるようにするラッパークラス。続き...

#include <opencv2/bioinspired/retinafasttonemapping.hpp>

Collaboration diagram for cv::bioinspired::RetinaFastToneMapping:

公開メンバ関数
virtual void	applyFastToneMapping (InputArray inputImage, OutputArray outputToneMappedImage)=0
	輝度補正（当初は高ダイナミックレンジ (High Dynamic Range) (HDR) トーンマッピング）を適用する

virtual void	setup (const float photoreceptorsNeighborhoodRadius=3.f, const float ganglioncellsNeighborhoodRadius=1.f, const float meanLuminanceModulatorK=1.f)=0
	局所輝度の計算領域を調整することでトーンマッピングの挙動を更新する

Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。

virtual bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静的公開メンバ関数
static Ptr< RetinaFastToneMapping >	create (Size inputSize)

Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
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。

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。

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。

Additional Inherited Members
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

Meylan&al(2007) のトーンマッピングアルゴリズムをOpenCVで使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すでにRetinaクラス（retina::applyFastToneMapping）に実装されているが、これを使う場合は網膜モデル全体を確保する必要はない。これにより、低メモリのデバイス（スマートフォンなど）でも少ないメモリ使用で済む。要約すると、このモデルの特性は次のとおりである。

それぞれ異なる局所近傍を用いた2段階の局所輝度適応。
第1段階は網膜の光受容器による局所輝度適応をモデル化する
第2段階は神経節細胞による局所情報適応をモデル化する
最初の発表時と比べて、このクラスは空間のみのフィルタの代わりに時空間ローパスフィルタを使用する。これにより、動画シーケンスを用いるユースケースにおいてノイズ耐性と時間的安定性を高められる。

詳しくは次の論文を参照すること: 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 時空間フィルタとより大きな網膜モデルについては: Vision: Images, Signals and Neural Networks: Models of Neural Processing in Visual Perception (Progress in Neural Processing),By: Jeanny Herault, ISBN: 9814273686. WAPI (Tower ID): 113266891.

メンバ関数詳解

◆ applyFastToneMapping()

virtual void cv::bioinspired::RetinaFastToneMapping::applyFastToneMapping	(	InputArray	inputImage,
		OutputArray	outputToneMappedImage )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.RetinaFastToneMapping.applyFastToneMapping(	inputImage[, outputToneMappedImage]	) ->	outputToneMappedImage

輝度補正（当初は高ダイナミックレンジ (High Dynamic Range) (HDR) トーンマッピング）を適用する

網膜の小細胞（parvocellular）チャンネルの2つの局所適応段階、すなわち光受容器レベルと神経節細胞レベルのみを使用する。時空間フィルタリングは適用されるが、時間的平滑化と最終的な高周波数の減衰に限定される。これは通常のretina::runメソッドを使うよりも軽量な方法である。そのため高速だが、完全な時間フィルタリングや網膜のスペクトル白色化は含まない。よって、非常に高いダイナミックレンジを持つ画像に対しては効果がより限定的になり得る。これはDavid Alleyson、Sabine Susstruck、Laurence Meylan の研究による、元の静止画HDRトーンマッピングアルゴリズムの応用である。引用すること: -> 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

inputImage	処理対象の入力画像。RGBまたはグレーレベル
outputToneMappedImage	出力されるトーンマッピング済み画像

◆ create()

static Ptr< RetinaFastToneMapping > cv::bioinspired::RetinaFastToneMapping::create ( Size inputSize )

static

Python:
	cv.bioinspired.RetinaFastToneMapping.create(	inputSize	) ->	retval
	cv.bioinspired.RetinaFastToneMapping_create(	inputSize	) ->	retval

◆ setup()

virtual void cv::bioinspired::RetinaFastToneMapping::setup	(	const float	photoreceptorsNeighborhoodRadius = 3.f,
		const float	ganglioncellsNeighborhoodRadius = 1.f,
		const float	meanLuminanceModulatorK = 1.f )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.RetinaFastToneMapping.setup(	[, photoreceptorsNeighborhoodRadius[, ganglioncellsNeighborhoodRadius[, meanLuminanceModulatorK]]]	) ->	None

局所輝度の計算領域を調整することでトーンマッピングの挙動を更新する

引数

photoreceptorsNeighborhoodRadius	第1段階の局所適応領域
ganglioncellsNeighborhoodRadius	第2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、参照論文を参照）

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/bioinspired/retinafasttonemapping.hpp

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

Additional Inherited Members

詳細説明

メンバ関数詳解

◆ applyFastToneMapping()

◆ create()

◆ setup()