5.1 空間フィルタ処理

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5.1 空間フィルタ処理

**図 6:** 平滑化フィルタ 3x3, 5x5
$\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTest2.eps}$ $\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTest3.eps}$

**図 7:** ノイズ画像の平滑化フィルタ 5x5
$\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTestNoise.eps}$ $\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTestNoise2.eps}$

**図 8:** ラプラシアン 8連結，４連結
$\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTestLap8.eps}$ $\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTestLap4.eps}$

**図 9:** 差分処理水平，垂直
$\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTestHori.eps}$ $\includegraphics[width=7cm]{/home/inaba/eps/lecture/fig/FilterTestVert.eps}$

画像にノイズを加えたり，画素の近傍の画素に重みをかけて足し合わせた画像を作ることを空間フィルタ処理といいます．重みの配列をいろいろ変えることによって，画像を平滑化し，濃淡の違いを強調したりすることが可能となる．

**表 7:** java.awt.image.MemoryImageSourceクラスのコンストラクタ
MemoryImageSource (int w, int h, byte[] pix, int off, int scan)
MemoryImageSource (int w, int h, byte[] pix, int off, int scan, Hashtable props)
MemoryImageSource (int w, int h, ColorModel cm, byte[] pix, int off, int scan)
MemoryImageSource (int w, int h, ColorModel cm, byte[] pix, int off, int scan, Hashtable props)

Image画像配列を作る方法として，createImageに MemoryImageSourceクラスのインスタンスを与えて生成する．

// FilterTest.java
import java.applet.Applet;
import java.awt.*;
import java.io.*;
import java.awt.event.*;
import java.awt.image.*;
import java.lang.Math.*;

/*<applet code="FilterTest.class"
  width="967" height="747">
  <param name="img_" value="aiboakira.jpg">
  </applet>*/

public class FilterTest extends Applet {
  Image img_;
  Image img;
  int w, h;
  MediaTracker mt;
  Button btn_flt = new Button("平滑化 3x3");
  Button btn_flt5 = new Button("平滑化 5x5");
  Button btn_lap8 = new Button("ラプラシアン 8連結");
  Button btn_lap4 = new Button("ラプラシアン 4連結");
  Button btn_hfil = new Button("水平方向差分");
  Button btn_vfil = new Button("垂直方向差分");
  Button btn_noise = new Button("ノイズ付加");
  Button btn_reset = new Button("リセット");
    
  public void init(){
    mt=new MediaTracker(this);
    setBackground(Color.white);
    setBackground(Color.white);
    
    img_ = getImage(getDocumentBase(), getParameter("img_"));
    mt.addImage(img_,0);
    try {
      mt.waitForID(0);
    } catch(InterruptedException e) {
      showStatus(" " + e);
    }
    w=img_.getWidth(this);
    h=img_.getHeight(this);
    final int[][] color= new int[h][w];
    getColor(img_, color);
    System.out.println("w=" + w + " h=" + h);
    img=img_;
    
    this.add(btn_flt);
    this.add(btn_flt5);
    this.add(btn_lap8);
    this.add(btn_lap4);
    this.add(btn_hfil);
    this.add(btn_vfil);
    this.add(btn_noise);
    this.add(btn_reset);

    btn_flt.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ =
            convolution(color,
                        new int[][]{{1,1,1},
                                    {1,1,1},
                                    {1,1,1}});
          repaint();
          getColor(img_, color);
        };
      });
    btn_flt5.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ =
            convolution(color,
                        new int[][]{{1,1,1,1,1},
                                    {1,1,1,1,1},
                                    {1,1,1,1,1},
                                    {1,1,1,1,1},
                                    {1,1,1,1,1}});
          repaint();
          getColor(img_, color);
        };
      });
    btn_lap8.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ =
            convolution(color,
                        new int[][]{{-1,-1,-1},
                                    {-1,8,-1},
                                    {-1,-1,-1}});
          repaint();
          getColor(img_, color);
        };
      });
    btn_lap4.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ =
            convolution(color,
                        new int[][]{{ 0,-1, 0},
                                    {-1, 4,-1},
                                    { 0,-1, 0}});
          repaint();
          getColor(img_, color);
        };
      });
    btn_hfil.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ =
            convolution(color,
                        new int[][]{{-1,-1,-1},
                                    { 0, 0, 0},
                                    { 1, 1, 1}});
          repaint();
          getColor(img_, color);
        };
      });
    btn_vfil.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ =
            convolution(color,
                        new int[][]{{-1,0, 1},
                                    {-1,0, 1},
                                    {-1,0, 1}});
          repaint();
          getColor(img_, color);
        };
      });

    btn_noise.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ = noise(color);
          repaint();
          getColor(img_, color);
        }
      });

    btn_reset.addActionListener(new ActionListener() {
        public void actionPerformed(ActionEvent e) {
          img_ = reset();
          repaint();
          getColor(img_, color);
        }
      });

  }

  public void paint(Graphics g) {
    g.drawImage(img_,0,0,this);                
  }
  public void update(Graphics g) {
    paint(g);
  }

  public Image convolution(int color[][],
                           int weight[][]) {
    int h = color.length;
    int w = color[0].length;
    int wh = weight.length;
    int ww = weight[0].length;
    int[] pix= new int[w*h];
    int v;
    for(int i=0;i<h-wh;i++){
      for(int j=0;j<w-ww;j++){
        int r=0; int g=0; int b=0;
        for (int wx=0; wx<ww; wx++)
          for (int wy=0; wy<wh; wy++) {
            v = color[i+wy][j+wx];
            r += ((v >> 16)&0xff)* weight[wy][wx];
            g += ((v >> 8) &0xff)* weight[wy][wx];
            b += (    v    &0xff)* weight[wy][wx];
          }
        pix[j + i*w]=
          0xff000000 |
          ((r/ww/wh)<<16) |
          ((g/ww/wh)<<8) |
          (b/ww/wh);
      }
    }
    return createImage(new
      MemoryImageSource(w,h,pix,0,w));
  }

  public Image reset() {
    return img;
  }

  public Image noise(int color[][]) {
    int h = color.length;
    int w = color[0].length;
    int[] pix2= new int[w*h];

    for(int i=0;i<h;i++){
      for(int j=0;j<w;j++){
        pix2[j+i*w] = color[i][j];
        if(Math.random()<0.05){
          pix2[j+i*w]= 0xff000000 |
            (((byte)(Math.random()*255))<<16)|
            (((byte)(Math.random()*255))<<8)|
            (byte)(Math.random()*255);
        }
      }
    }
    return createImage(new
      MemoryImageSource(w,h,pix2,0,w));
  }

  void getColor(Image img_, int color[][]) {
    int h = color.length;
    int w = color[0].length;
    int[] pix= new int[w*h];
    PixelGrabber pg=
      new PixelGrabber(img_,0,0,w,h,pix,0,w);
    try{pg.grabPixels();}catch(Exception e){}

    for(int y=0;y<h;y++){
      for(int x=0;x<w;x++)
        color[y][x] = pix[x+y*w];
    }
  }
}

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