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Package org.opencv.xphoto

クラス Xphoto

java.lang.Object

org.opencv.xphoto.Xphoto

public class Xphoto
extends java.lang.Object

フィールドの要約

フィールド

Modifier and Type	Field	Description
static int	BM3D_STEP1
static int	BM3D_STEP2
static int	BM3D_STEPALL
static int	HAAR
static int	INPAINT_FSR_BEST
static int	INPAINT_FSR_FAST
static int	INPAINT_SHIFTMAP

コンストラクタの要約

コンストラクタ

Constructor	Description
Xphoto()

メソッドの要約

Modifier and Type	Method	Description
static void	applyChannelGains(Mat src, Mat dst, float gainB, float gainG, float gainR)	Implements an efficient fixed-point approximation for applying channel gains, which is the last step of multiple white balance algorithms.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta, int normType)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta, int normType, int step)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dst, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta, int normType, int step, int transformType)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta, int normType)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta, int normType, int step)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static void	bm3dDenoising(Mat src, Mat dstStep1, Mat dstStep2, float h, int templateWindowSize, int searchWindowSize, int blockMatchingStep1, int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta, int normType, int step, int transformType)	Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations.
static GrayworldWB	createGrayworldWB()	Creates an instance of GrayworldWB
static LearningBasedWB	createLearningBasedWB()	Creates an instance of LearningBasedWB
static LearningBasedWB	createLearningBasedWB(java.lang.String path_to_model)	Creates an instance of LearningBasedWB
static SimpleWB	createSimpleWB()	Creates an instance of SimpleWB
static TonemapDurand	createTonemapDurand()	Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those.
static TonemapDurand	createTonemapDurand(float gamma)	Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those.
static TonemapDurand	createTonemapDurand(float gamma, float contrast)	Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those.
static TonemapDurand	createTonemapDurand(float gamma, float contrast, float saturation)	Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those.
static TonemapDurand	createTonemapDurand(float gamma, float contrast, float saturation, float sigma_color)	Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those.
static TonemapDurand	createTonemapDurand(float gamma, float contrast, float saturation, float sigma_color, float sigma_space)	Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those.
static void	dctDenoising(Mat src, Mat dst, double sigma)	The function implements simple dct-based denoising <http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.
static void	dctDenoising(Mat src, Mat dst, double sigma, int psize)	The function implements simple dct-based denoising <http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.
static void	inpaint(Mat src, Mat mask, Mat dst, int algorithmType)	The function implements different single-image inpainting algorithms.
static void	oilPainting(Mat src, Mat dst, int size, int dynRatio)	oilPainting See the book CITE: Holzmann1988 for details.
static void	oilPainting(Mat src, Mat dst, int size, int dynRatio, int code)	oilPainting See the book CITE: Holzmann1988 for details.

クラス java.lang.Object から継承したメソッド

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

フィールドの詳細

BM3D_STEPALL

public static final int BM3D_STEPALL

関連項目:

定数フィールド値

BM3D_STEP1

public static final int BM3D_STEP1

関連項目:

定数フィールド値

BM3D_STEP2

public static final int BM3D_STEP2

関連項目:

定数フィールド値

INPAINT_SHIFTMAP

public static final int INPAINT_SHIFTMAP

関連項目:

定数フィールド値

INPAINT_FSR_BEST

public static final int INPAINT_FSR_BEST

関連項目:

定数フィールド値

INPAINT_FSR_FAST

public static final int INPAINT_FSR_FAST

関連項目:

定数フィールド値

HAAR

public static final int HAAR

関連項目:

定数フィールド値

コンストラクタの詳細

Xphoto

public Xphoto()

メソッドの詳細

createSimpleWB

public static SimpleWB createSimpleWB()

Creates an instance of SimpleWB

戻り値:

自動生成

createGrayworldWB

public static GrayworldWB createGrayworldWB()

Creates an instance of GrayworldWB

戻り値:

自動生成

createLearningBasedWB

public static LearningBasedWB createLearningBasedWB(java.lang.String path_to_model)

Creates an instance of LearningBasedWB

引数:

path_to_model - モデルを含む .yml ファイルへのパス。指定しない場合はデフォルトモデルが使用される

戻り値:

自動生成

createLearningBasedWB

public static LearningBasedWB createLearningBasedWB()

Creates an instance of LearningBasedWB

戻り値:

自動生成

applyChannelGains

public static void applyChannelGains(Mat src,
                                     Mat dst,
                                     float gainB,
                                     float gainG,
                                     float gainR)

Implements an efficient fixed-point approximation for applying channel gains, which is the last step of multiple white balance algorithms.

引数:

src - BGR色空間の入力3チャンネル画像（CV_8UC3 または CV_16UC3）

dst - src と同じサイズおよび型の出力画像。

gainB - B チャンネルのゲイン

gainG - Gチャンネルのゲイン

gainR - Rチャンネルのゲイン

oilPainting

public static void oilPainting(Mat src,
                               Mat dst,
                               int size,
                               int dynRatio,
                               int code)

oilPainting See the book CITE: Holzmann1988 for details.

引数:

src - 入力する3チャンネルまたは1チャンネルの画像 (CV_8UC3 または CV_8UC1 のいずれか)

dst - src と同じサイズおよび型の出力画像。

size - 近傍サイズは 2-size+1 である

dynRatio - 画像はヒストグラム処理の前にdynRatioで除算される

code - 自動生成される

oilPainting

public static void oilPainting(Mat src,
                               Mat dst,
                               int size,
                               int dynRatio)

oilPainting See the book CITE: Holzmann1988 for details.

引数:

src - 入力する3チャンネルまたは1チャンネルの画像 (CV_8UC3 または CV_8UC1 のいずれか)

dst - src と同じサイズおよび型の出力画像。

size - 近傍サイズは 2-size+1 である

dynRatio - 画像はヒストグラム処理の前にdynRatioで除算される

dctDenoising

public static void dctDenoising(Mat src,
                                Mat dst,
                                double sigma,
                                int psize)

The function implements simple dct-based denoising <http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.

引数:

src - 入力画像

dst - 出力先画像

sigma - 想定されるノイズの標準偏差

psize - dctを計算するブロックの一辺のサイズ SEE: fastNlMeansDenoising

dctDenoising

public static void dctDenoising(Mat src,
                                Mat dst,
                                double sigma)

The function implements simple dct-based denoising <http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.

引数:

src - 入力画像

dst - 出力先画像

sigma - 想定されるノイズの標準偏差 SEE: fastNlMeansDenoising

createTonemapDurand

public static TonemapDurand createTonemapDurand(float gamma,
                                                float contrast,
                                                float saturation,
                                                float sigma_color,
                                                float sigma_space)

Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.

引数:

gamma - ガンマ補正に用いるガンマ値。createTonemap を参照。

contrast - 対数スケールで得られるコントラスト。すなわち log(max / min) であり、maxとminは結果画像の最大および最小の輝度値である。

saturation - 彩度を強調する値。createTonemapDrago を参照。

sigma_color - 色空間におけるバイラテラルフィルタのシグマ

sigma_space - 座標空間におけるバイラテラルフィルタのシグマ

戻り値:

自動生成

createTonemapDurand

public static TonemapDurand createTonemapDurand(float gamma,
                                                float contrast,
                                                float saturation,
                                                float sigma_color)

Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.

引数:

gamma - ガンマ補正に用いるガンマ値。createTonemap を参照。

contrast - 対数スケールで得られるコントラスト。すなわち log(max / min) であり、maxとminは結果画像の最大および最小の輝度値である。

saturation - 彩度を強調する値。createTonemapDrago を参照。

sigma_color - 色空間におけるバイラテラルフィルタのシグマ

戻り値:

自動生成

createTonemapDurand

public static TonemapDurand createTonemapDurand(float gamma,
                                                float contrast,
                                                float saturation)

Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.

引数:

gamma - ガンマ補正に用いるガンマ値。createTonemap を参照。

contrast - 対数スケールで得られるコントラスト。すなわち log(max / min) であり、maxとminは結果画像の最大および最小の輝度値である。

saturation - 彩度を強調する値。createTonemapDrago を参照。

戻り値:

自動生成

createTonemapDurand

public static TonemapDurand createTonemapDurand(float gamma,
                                                float contrast)

Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.

引数:

gamma - ガンマ補正に用いるガンマ値。createTonemap を参照。

contrast - 対数スケールで得られるコントラスト。すなわち log(max / min) であり、maxとminは結果画像の最大および最小の輝度値である。

戻り値:

自動生成

createTonemapDurand

public static TonemapDurand createTonemapDurand(float gamma)

Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.

引数:

gamma - ガンマ補正のためのガンマ値。createTonemap を参照。結果画像の最大および最小の輝度値である。

戻り値:

自動生成

createTonemapDurand

public static TonemapDurand createTonemapDurand()

Creates TonemapDurand object You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk. are maximum and minimum luminance values of the resulting image.

戻り値:

自動生成

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta,
                                 int normType,
                                 int step,
                                 int transformType)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。

normType - ブロック間の距離を計算するために使用するノルム。L2はL1より遅いが、より正確な結果が得られる。

step - 実行するBM3Dのステップ。指定可能なバリエーションは、ステップ1、ステップ2、両ステップ。

transformType - 協調フィルタリングステップで使用する直交変換の型。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta,
                                 int normType,
                                 int step)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。

normType - ブロック間の距離を計算するために使用するノルム。L2はL1より遅いが、より正確な結果が得られる。

step - 実行するBM3Dのステップ。指定可能なバリエーションは、ステップ1、ステップ2、両ステップ。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta,
                                 int normType)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。

normType - ブロック間の距離を計算するために使用するノルム。L2はL1より遅いが、より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
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                                 int templateWindowSize)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2,
                                 float h)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。2のべき乗であるべきである。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dstStep1,
                                 Mat dstStep2)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dstStep1 - BM3Dの第1ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。

dstStep2 - BM3Dの第2ステップの出力画像。srcと同じサイズおよび型を持つ。画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。2のべき乗であるべきである。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
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                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta,
                                 int normType,
                                 int step,
                                 int transformType)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。

normType - ブロック間の距離を計算するために使用するノルム。L2はL1より遅いが、より正確な結果が得られる。

step - 実行するBM3Dのステップ。指定できるのはBM3D_STEP1とBM3D_STEPALLのみである。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。

transformType - 協調フィルタリングステップで使用する直交変換の型。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta,
                                 int normType,
                                 int step)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。

normType - ブロック間の距離を計算するために使用するノルム。L2はL1より遅いが、より正確な結果が得られる。

step - 実行するBM3Dのステップ。指定できるのはBM3D_STEP1とBM3D_STEPALLのみである。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta,
                                 int normType)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。

normType - ブロック間の距離を計算するために使用するノルム。L2はL1より遅いが、より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep,
                                 float beta)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。

beta - ウィンドウの変換のサイドローブ減衰に影響するカイザー窓のパラメータ。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize,
                                 int slidingStep)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。

slidingStep - 次の参照ブロックを処理するためのスライディングステップ。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize,
                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2,
                                 int groupSize)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

groupSize - 協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
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                                 int blockMatchingStep1,
                                 int blockMatchingStep2)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。

blockMatchingStep2 - BM3Dの第2ステップ（ウィーナーフィルタリング）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
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                                 int blockMatchingStep1)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。

blockMatchingStep1 - BM3Dの第1ステップ（ハードしきい値処理）におけるブロックマッチングのしきい値。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize,
                                 int searchWindowSize)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。

searchWindowSize - ブロックマッチングを実行するために使用するウィンドウのピクセル単位のサイズ。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h,
                                 int templateWindowSize)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。

templateWindowSize - ブロックマッチングに使用するテンプレートパッチのピクセル単位のサイズ。2のべき乗であるべきである。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst,
                                 float h)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - src と同じサイズおよび型を持つ出力画像。

h - フィルタの強さを調整する引数。hの値が大きいとノイズを完全に除去するが画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。2のべき乗であるべきである。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising

public static void bm3dDenoising(Mat src,
                                 Mat dst)

Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering algorithm <http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf> with several computational optimizations. Noise expected to be a gaussian white noise.

引数:

src - 入力する8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像。

dst - srcと同じサイズおよび型を持つ出力画像。画像のディテールも失われ、hの値が小さいとディテールは保持されるが一部のノイズも残る。2のべき乗であるべきである。性能に線形に影響する。searchWindowsSizeが大きいほどノイズ除去の時間が長くなる。templateWindowSizeより大きくなければならない。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。すなわち、2つのブロックが類似していると見なされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。窓。カイザー窓は境界の影響を低減するために使用される。窓の使用を無効にするには、betaをゼロに設定する。より正確な結果が得られる。BM3D_STEP2は基礎推定が存在することを必要とするため指定できない。現在はハール変換のみがサポートされている。この関数はグレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方として、異なる色空間でのカラー画像の手動ノイズ除去が可能である。SEE: fastNlMeansDenoising

inpaint

public static void inpaint(Mat src,
                           Mat mask,
                           Mat dst,
                           int algorithmType)

The function implements different single-image inpainting algorithms. See the original papers CITE: He2012 (Shiftmap) or CITE: GenserPCS2018 and CITE: SeilerTIP2015 (FSR) for details.

引数:

src - source image

• #INPAINT_SHIFTMAP: 任意の型かつ1から4までの任意のチャンネル数を指定できる。3チャンネルおよび4チャンネルの画像の場合、関数はCIELab色空間またはそれに類する色空間で与えられることを想定しており、第1の色成分が輝度を、第2と第3の成分が色を表す。とはいえ、任意の色空間を試すことができる。
• #INPAINT_FSR_BEST または #INPAINT_FSR_FAST: 1チャンネルのグレースケール画像、または3チャンネルのBGR画像。

mask - マスク (#CV_8UC1)。非ゼロのピクセルは有効な画像領域を示し、ゼロのピクセルはインペイント対象の領域を示す

dst - 出力先画像

algorithmType - xphoto::InpaintTypes を参照