フィルタ全般
[画像フィルタ]


データ構造
struct	F_FILTER_KERNEL_T
	フィルタカーネル構造体 [詳細]
列挙型
enum	f_filter_mode { F_FILTER_X_MODE, F_FILTER_Y_MODE, F_FILTER_XY_MODE, F_FILTER_SQRT_MODE }
	フィルタ関数用モード指定 [詳細]
enum	f_sobel_mode { F_SOBEL_X_MODE, F_SOBEL_Y_MODE, F_SOBEL_XY_MODE, F_SOBEL_SQRT_MODE }
	fnFIE_sobel() モード指定 [詳細]
enum	f_steger_mode { F_RIDGE_MODE, F_VALLEY_MODE }
	fnFIE_steger_filter() 線抽出モード [詳細]
enum	f_direction { F_DIRECT_VERT_HORIZ = 0, F_DIRECT_HORIZ_VERT = 1, F_DIRECT_VERT = 2, F_DIRECT_HORIZ = 3, F_DIRECT_RIGHT = 4, F_DIRECT_0 = 4, F_DIRECT_LEFT = 5, F_DIRECT_180 = 5, F_DIRECT_DOWN = 6, F_DIRECT_90 = 6, F_DIRECT_UPPER = 7, F_DIRECT_270 = 7, F_DIRECT_45 = 8, F_DIRECT_135 = 9, F_DIRECT_225 = 10, F_DIRECT_315 = 11, F_DIRECT_MAX4 = 12, F_DIRECT_MAX8 = 13 }
	処理方向の指定 [詳細]
関数
INT FVALGAPI	fnFIE_adaptive_average (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE delta, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	適応的平滑化フィルタ(3×3)
INT FVALGAPI	fnFIE_adaptive_averageMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE delta, INT size_m, INT size_n, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	適応的平滑化フィルタ(m×n)
INT FVALGAPI	fnFIE_average (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, INT border_mode, DOUBLE value)
	average filter
INT FVALGAPI	fnFIE_averageMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m, INT size_n, INT border_mode, DOUBLE value)
	平均化フィルタ(M×N)
INT FVALGAPI	fnFIE_DoA_2Dfilter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m0, INT size_n0, INT size_m1, INT size_n1, INT border_mode, DOUBLE value)
	Difference of Average filter
INT FVALGAPI	fnFIE_bfilter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT color, INT xdot, INT ydot, enum f_direction direct)
	２値画像ノイズ除去フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_bilateral (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE sigma_s, DOUBLE sigma_r, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	バイラテラルフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_correct_color_gap (FHANDLE src, FHANDLE dst, INT gap)
	3 line CCD linear sensor image color gap correction カラーラインセンサの色ずれを補正します。
INT FVALGAPI	fnFIE_any_cross (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT neib, DOUBLE bias, DOUBLE color, INT border_mode, DOUBLE value)
	任意値クロスフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_zero_cross (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT neib, DOUBLE color, INT border_mode, DOUBLE value)
	ゼロクロスフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_any_cross_threshold (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT neib, DOUBLE bias, DOUBLE color, DOUBLE threshold, INT border_mode, DOUBLE value)
	閾値あり任意値クロスフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_zero_cross_threshold (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT neib, DOUBLE color, DOUBLE threshold, INT border_mode, DOUBLE value)
	閾値ありゼロクロスフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_cyclic_averageMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE lower, DOUBLE upper, INT size_m, INT size_n, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	画素値の周期性を考慮した平滑化フィルタ(M×N)
INT FVALGAPI	fnFIE_distance_transform (FHANDLE hSrc, FHANDLE hDst, INT iMode)
	２値画像の距離変換を行う
INT FVALGAPI	fnFIE_gabor (FHANDLE hSrc, FHANDLE hDst, DOUBLE sigma, DOUBLE wavelen, DOUBLE orient, INT filter_mode, INT border_mode, DOUBLE border_val)
	ガボールフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_gaussian_approximation (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE sigma, INT derivative_x, INT derivative_y, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	近似ガウシアンフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, INT iNDerivative, BOOL bIsVertical)
	gaussian1D filter(recursive(IIR)版)
INT FVALGAPI	fnFIE_gaussian_1Dfilter_conv (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, INT iNDerivative, BOOL bIsVertical)
	gaussian1D filter(convolution(FIR)版)
INT FVALGAPI	fnFIE_gaussian_1Dfilter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, INT iNDerivative, BOOL bIsVertical, INT iMode, INT border_mode, DOUBLE value)
	gaussian1D filter
INT FVALGAPI	fnFIE_gaussian_2Dfilter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, INT iMode, INT border_mode, DOUBLE value)
	gaussian2D filter
INT FVALGAPI	fnFIE_gaussian_derivative_2Dfilter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, INT iNDerivativeX, INT iNDerivativeY, INT iMode, INT border_mode, DOUBLE value)
	derivative gaussian2D filter
INT FVALGAPI	fnFIE_LoG_2Dfilter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, INT iMode, INT border_mode, DOUBLE value)
	Laplacian of Gaussian filter
INT FVALGAPI	fnFIE_DoG_2Dfilter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma1, DOUBLE dSigma2, INT iMode, INT border_mode, DOUBLE value)
	Difference of Gaussian 2D filter
INT FVALGAPI	fnFIE_harris_filter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, DOUBLE dSigma, DOUBLE dK)
	harris corner detection filter
INT FVALGAPI	fnFIE_kernel_filter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, F_FILTER_KERNEL_T *kernel, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	任意カーネルフィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_laplacian (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, INT iCase, INT border_mode, DOUBLE value)
	laplacian filter
INT FVALGAPI	fnFIE_meanshift_filter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE hs, DOUBLE hr, INT max_iter, DOUBLE tol_coef)
	Mean-Shift 法による平滑化フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_median (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, INT border_mode, DOUBLE value)
	median filter
INT FVALGAPI	fnFIE_rank_filter (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, INT iRank, INT border_mode, DOUBLE value)
	rank filter
INT FVALGAPI	fnFIE_median_approximation (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, INT border_mode, DOUBLE value)
	median approximation filter
INT FVALGAPI	fnFIE_medianMxN (FHANDLE hSrc, FHANDLE hTar, INT iH, INT iV, INT iBrdMod)
	median filter with variable filtering window
INT FVALGAPI	fnFIE_DoM_2Dfilter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m0, INT size_n0, INT size_m1, INT size_n1, INT border_mode, DOUBLE value)
	Difference of Median filter
INT FVALGAPI	fnFIE_minMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m, INT size_n, INT border_mode, DOUBLE border_val)
	最小値フィルタ (MxN)
INT FVALGAPI	fnFIE_maxMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m, INT size_n, INT border_mode, DOUBLE border_val)
	最大値フィルタ (MxN)
INT FVALGAPI	fnFIE_kirsch (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE denom, enum f_direction calc_mode, INT border_mode, INT border_value)
	kirsch フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_robinson (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE denom, enum f_direction calc_mode, INT border_mode, INT border_value)
	robinson フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_prewitt (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, enum f_filter_mode calc_mode, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	prewitt フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_projection (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT mode)
	画像の縦方向や横方向の投影を算出する
INT FVALGAPI	fnFIE_replace_inf (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE pval, DOUBLE mval)
	Inf(無限大)を数値に置き換える
INT FVALGAPI	fnFIE_replace_nan (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, DOUBLE val)
	NaN( 非数 )を数値に置き換える
INT FVALGAPI	fnFIE_roberts (FHANDLE fhSrc, FHANDLE fhDst, INT border_mode, DOUBLE value)
	roberts filter
INT FVALGAPI	fnFIE_sharp (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	鮮鋭化フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_sobel (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT calc_mode, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	sobel フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_sobel_dir (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	sobel フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_solodel (const FHANDLE hSrc, FHANDLE hDst, INT color)
	孤立点除去
INT FVALGAPI	fnFIE_steger_filter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, FHANDLE hdir, DOUBLE sigma, DOUBLE thresh, INT line_mode)
	steger line/curve extraction filter
INT FVALGAPI	fnFIE_steger_filter_edges (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, FHANDLE hdir, DOUBLE sigma, DOUBLE thresh, INT line_mode, F_EDGE *edges, INT edge_num)
	エッジ出力付きステガーフィルタ(ピクセル精度)
INT FVALGAPI	fnFIE_thinning_filter (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT color_mode, INT iMode)
	細線化フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_trimmed_averageMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m, INT size_n, DOUBLE rate_high, DOUBLE rate_low, INT border_mode, DOUBLE border_value)
	中間項平均化フィルタ(MxN)
INT FVALGAPI	fnFIE_varianceMxN (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, INT size_m, INT size_n, INT border_mode, DOUBLE value)
	分散フィルタ(M×N)
INT FVALGAPI	fnFIE_wiener (FHANDLE hsrc, FHANDLE hdst, F_FILTER_KERNEL_T *kernel, DOUBLE gamma)
	ウィーナフィルタによる画像復元
INT FVALGAPI	fnFIE_add_noise_uniform (FHANDLE hSrc, FHANDLE hDst, DOUBLE low, DOUBLE high, UINT seed)
	uniform noise 付加フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_add_noise_gauss (FHANDLE hSrc, FHANDLE hDst, DOUBLE ave, DOUBLE var, UINT seed)
	gauss noise 付加フィルタ
INT FVALGAPI	fnFIE_add_noise_salt_and_pepper (FHANDLE hSrc, FHANDLE hDst, DOUBLE salt_rate, DOUBLE salt_val, DOUBLE pepper_rate, DOUBLE pepper_val, UINT seed)
	salt-and-pepper noise 付加フィルタ

列挙型

enum f_filter_mode

フィルタ関数用モード指定

フィルタ関数群で使用するモード指定用の定数

列挙型の値:

F_FILTER_X_MODE	Ｘ方向微分
F_FILTER_Y_MODE	Ｙ方向微分
F_FILTER_XY_MODE	Ｘ方向微分とＹ方向微分の絶対値和
F_FILTER_SQRT_MODE	Ｘ方向微分とＹ方向微分のユークリッド距離

enum f_sobel_mode

fnFIE_sobel() モード指定

列挙型の値:

F_SOBEL_X_MODE	Ｘ方向微分
F_SOBEL_Y_MODE	Ｙ方向微分
F_SOBEL_XY_MODE	Ｘ方向微分とＹ方向微分の絶対値和
F_SOBEL_SQRT_MODE	Ｘ方向微分とＹ方向微分のユークリッド距離

enum f_steger_mode

fnFIE_steger_filter() 線抽出モード

列挙型の値:

F_RIDGE_MODE	輝度が周囲画素よりも高い線
F_VALLEY_MODE	輝度が周囲画素よりも低い線

enum f_direction

処理方向の指定

列挙型の値:

F_DIRECT_VERT_HORIZ	垂直→水平方向
F_DIRECT_HORIZ_VERT	水平→垂直方向
F_DIRECT_VERT	垂直方向
F_DIRECT_HORIZ	水平方向
F_DIRECT_RIGHT	画面右向き
F_DIRECT_0	0度方向(==F_DIRECT_RIGHT)
F_DIRECT_LEFT	画面左向き
F_DIRECT_180	180度方向(==F_DIRECT_LEFT)
F_DIRECT_DOWN	画面下向き
F_DIRECT_90	90度方向(==F_DIRECT_DOWN)
F_DIRECT_UPPER	画面上向き
F_DIRECT_270	270度方向(==F_DIRECT_UPPER)
F_DIRECT_45	45度方向
F_DIRECT_135	135度方向
F_DIRECT_225	225度方向
F_DIRECT_315	315度方向
F_DIRECT_MAX4	0,90,180,270 の最大値
F_DIRECT_MAX8	0,45,...,315 の最大値

関数

INT FVALGAPI fnFIE_adaptive_average	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	delta,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

適応的平滑化フィルタ(3×3)

適応的平滑化フィルタを入力画像に適応し、出力画像に結果を出力します。注目画素 $(i, j)$ を中心とする3×3の領域（注目画素＋８近傍）において、以下のような演算で注目画素の値を置き換えるフィルタです。ここで、 $f(x, y)$ を入力画像の画素 $(x, y)$ の濃度値、 $g(x, y)$ を出力画像の画素の濃度値とします。

$g_{(i,j)} =\frac{1}{9} \sum^{i+1}_{k=i-1}\sum^{j+1}_{l=j-1} F(k,l)$

ただし

$F(k,l) = \left\{ \begin{array}{ll} f(k,l) & \mbox{ if $ \left| f(k,l) - f(i,j) \right| \leq \Delta $, } \\ f(i,j) & \mbox{ otherwise } \\ \end{array} \right.$

ここで、 $\Delta$ は引数 delta によって指定される差分の閾値です。

すなわち、近傍8画素に対して、注目画素との濃度値の差分が $\Delta$ を超えた画素の濃度を注目画素の濃度値で置き換え、3×3の平均値を計算した値が出力画像の画素値になります。

これにより、 $\Delta$ を超える濃度差があるような画素(エッジ等)を保ったままで、画像を平滑化することができます。たとえば、物体の輪郭を鮮明にしたまま、画像全体を平滑化したい場合などに有効です。

出力画像がDOUBLE型の場合を除き、小数点以下の値は切り捨てになります。

delta は0よりも大きい値である必要があります。

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像の幅と高さは同じである
チャネル数が同じである

各入出力画像型の対応は下表のようになります。

	出力画像
	UC8	S16	US16	DOUBLE
入力画像	UC8	○	×	×	○
S16	×	○	×	○
US16	×	×	○	○
DOUBLE	×	×	×	○

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( 入力画像の型と同じ又はdouble型 )
`[in]`	delta	濃度差分の閾値 ( 0よりも大きい値 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

使用例:

//エラー処理は省略していますので、注意してください
#include "fie.h"
#include "oal_aloc.h"   //メモリ管理




/*
作成したテスト画像に対して適応的平滑化を実行します。
通常の平滑化フィルタ(fnFIE_average)も同時に行い、処理結果の比較も行います。
*/
VOID AdaptiveAverage()
{
    FHANDLE hsrc = NULL;    //入力画像用ハンドル 
    FHANDLE hdst = NULL;    //出力画像用ハンドル
    FHANDLE hcomp = NULL;   //比較画像用ハンドル
    
    INT width = 200;        //画像幅
    INT height = 200;       //画像高さ
    INT channel = 1;        //チャンネル数
    
    //フィルタ用パラメータ
    DOUBLE delta = 105;     //適応的平滑化のDelta値
    

    //画像領域の確保と入力画像の作成
    hsrc = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height );
    hdst = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    hcomp = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);

    //出力領域は、一度初期化
    fnFIE_img_clear(hdst, 0 );
    fnFIE_img_clear(hcomp, 0 );
    

    //入力画像の読み込み
    //この例では、チェスボード画像にランダムに±100のノイズを付与した画像を使用します
    fnFIE_load_png( "fie_adapt_ave_src.png", &hsrc, F_COLOR_IMG_TYPE_UC8 );
    
    //適応的平滑化フィルタ 
    fnFIE_adaptive_average( hsrc, hdst, delta, F_BORDER_NONE, 0 );

    //比較のための、平均化フィルタ処理
    fnFIE_average( hsrc, hcomp, F_BORDER_NONE, 0 );

    //作成した画像を保存
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave_dst.png", hdst, -1 ); 
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave_comp.png", hcomp, -1 ); 


    //後処理
    fnFIE_free_object( hsrc );
    fnFIE_free_object( hdst );
    fnFIE_free_object( hcomp );
    
}



INT main(VOID)
{

    //ライブラリのセットアップ
    fnFIE_setup();

    //処理本体
    AdaptiveAverage();

    //ライブラリの終了処理
    fnFIE_teardown();

    return 0;
}

処理結果例:

入力画像

出力画像

比較画像(average filter)

INT FVALGAPI fnFIE_adaptive_averageMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	delta,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

適応的平滑化フィルタ(m×n)

任意のフィルタサイズ(m×n)での適応的平滑化を入力画像に適応し、その結果を出力画像に出力します。基本的な処理内容は fnFIE_adaptive_average() と同じですが、こちらはフィルタサイズを任意のサイズに指定することができます。

注目画素 $(i, j)$ を中心とするm×nの領域において、領域内の各画素に対して注目画素との濃度値の差分を求めます。
差分が delta の値を超えた画素の濃度を注目画素の濃度値で置き換え、 m×nの平均値を計算した値が、注目画素の画素値になります。

その際、出力画像がDOUBLE型の場合を除き、小数点以下の値は切り捨てになります。

delta は0よりも大きい値である必要があります。

フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅、高さが共に1以上の奇数である
フィルタサイズが画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像の幅と高さは同じである
チャネル数が同じである

各入出力画像型の対応は下表のようになります。

	出力画像
	UC8	S16	US16	DOUBLE
入力画像	UC8	○	×	×	○
S16	×	○	×	○
US16	×	×	○	○
DOUBLE	×	×	×	○

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、

画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素
画像の上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素

は処理されません。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

なお、指定したフィルタのサイズが幅、高さ共に1であった場合は、単に入力画像をコピーして出力する処理となります。その際、ボーダー処理の指定は全て無視されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( 入力画像の型と同じ又はdouble型 )
`[in]`	delta	濃度差分の閾値 ( 0よりも大きい値 )
`[in]`	size_m	フィルタの幅( 水平方向 1以上画像幅以下の奇数)
`[in]`	size_n	フィルタの高さ( 垂直方向 1以上画像高さ以下の奇数)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

使用例:

//エラー処理は省略していますので、注意してください
#include "fie.h"
#include "oal_aloc.h"   //メモリ管理


/*
作成したテスト画像に対してMxN適応的平滑化を実行します。
通常のMxN平滑化フィルタ(fnFIE_averageMxN)も同時に行い、処理結果の比較も行います。
*/
VOID AdaptiveAverageMxN()
{
    //画像用変数定義
    FHANDLE hsrc = NULL;    //入力画像用ハンドル
    FHANDLE hdst = NULL;    //出力画像用ハンドル
    FHANDLE hcomp = NULL;   //比較画像用ハンドル

    INT width = 200;        //画像幅
    INT height = 200;       //画像高さ
    INT channel = 1;        //チャンネル数

                
    //フィルタ用パラメータ]
    INT size_m, size_n;     //フィルタサイズ
    DOUBLE delta = 105;     //適応的平滑化のDelta値


    //画像領域の確保と入力画像の作成
    hsrc = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    hdst = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    hcomp = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);

    //出力領域は、一度初期化
    fnFIE_img_clear(hdst, 0 );
    fnFIE_img_clear(hcomp, 0 );


    //入力画像の読み込み
    //この例では、チェスボード画像にランダムに±100のノイズを付与した画像を使用します
    fnFIE_load_png( "fie_adapt_ave_mxn_src.png", &hsrc, F_COLOR_IMG_TYPE_UC8 );



    /*--- フィルタサイズによる違いも見るため、いくつかのサイズで処理を行う  ---*/

    //--- サイズ5x5 ---
    size_m = 5;
    size_n = 5;

    //MxN適応的平滑化  
    fnFIE_adaptive_averageMxN( hsrc, hdst, delta, size_m, size_n,  F_BORDER_NONE, 0 );

    //比較のための、MxN平均化フィルタ処理
    fnFIE_averageMxN( hsrc, hcomp, size_m, size_n, F_BORDER_NONE, 0 );

    //作成した画像を保存
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave5x5_dst.png", hdst, -1 ); 
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave5x5_comp.png", hcomp, -1 ); 

    //変数を使い回すので、出力先のオブジェクトを一度解放する
    fnFIE_free_object( hdst );
    fnFIE_free_object( hcomp );
    hdst = NULL;
    hcomp = NULL;

    hdst = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    hcomp = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    fnFIE_img_clear(hdst, 0 );
    fnFIE_img_clear(hcomp, 0 );


    //--- サイズ7x7 ---
    size_m = 7;
    size_n = 7;

    //MxN適応的平滑化  
    fnFIE_adaptive_averageMxN( hsrc, hdst, delta, size_m, size_n,  F_BORDER_NONE, 0 );

    //比較のための、MxN平均化フィルタ処理
    fnFIE_averageMxN( hsrc, hcomp, size_m, size_n, F_BORDER_NONE, 0 );

    //作成した画像を保存
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave7x7_dst.png", hdst, -1 ); 
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave7x7_comp.png", hcomp, -1 ); 

    //変数を使い回すので、出力先のオブジェクトを一度解放する
    fnFIE_free_object( hdst );
    fnFIE_free_object( hcomp );
    hdst = NULL;
    hcomp = NULL;

    hdst = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    hcomp = fnFIE_img_root_alloc( F_IMG_UC8, channel, width, height);
    fnFIE_img_clear(hdst, 0 );
    fnFIE_img_clear(hcomp, 0 );


    //--- サイズ15x15 ---
    size_m = 15; 
    size_n = 15;
    //MxN適応的平滑化  
    fnFIE_adaptive_averageMxN( hsrc, hdst, delta, size_m, size_n,  F_BORDER_NONE, 0 );
    //比較のための、MxN平均化フィルタ処理
    fnFIE_averageMxN( hsrc, hcomp, size_m, size_n, F_BORDER_NONE, 0 );

    //作成した画像を保存
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave15x15_dst.png", hdst, -1 ); 
    fnFIE_save_png( "fie_adapt_ave15x15_comp.png", hcomp, -1 ); 


    //後処理
    fnFIE_free_object( hsrc );
    fnFIE_free_object( hdst );
    fnFIE_free_object( hcomp );
    
}





INT main(VOID)
{

    //ライブラリのセットアップ
    fnFIE_setup();

    //処理本体
    AdaptiveAverageMxN();

    //ライブラリの終了処理
    fnFIE_teardown();

    return 0;
}

処理結果例:

入力画像	出力画像(5x5)	比較画像(MxN average filter 5x5)
	出力画像(7x7)	比較画像(MxN average filter 7x7)
	出力画像(15x15)	比較画像(MxN average filter 15x15)

INT FVALGAPI fnFIE_average	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

average filter

average filterを施す。次のようなマトリックスによる3×3の線形フィルタを施します。

	[1][1][1]
	[1][1][1]
	[1][1][1]

	div : 9

割り切れない場合は小数点以下切捨てます（DOUBLE, FLOATを除く）。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

入出力画像がRGBTRIPLE型の場合、R、G、Bそれぞれが平均化された画像が出力されます。入出力画像がRGBQUAD型の場合、R、G、Bそれぞれが平均化された画像が出力されます。出力側のrgbReservedの値は全て0になります。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, i32, ui32, i64, float, double, rgbq, rgbtri )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, i32, ui32, i64, float, double, rgbq, rgbtri )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常( border_mode 異常 )
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_copy_border()

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_averageMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

平均化フィルタ(M×N)

任意のフィルタサイズ(M×N）において平均化フィルタを施します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが共に1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像の幅と高さは同じである
入力画像と出力画像のチャネル数は同じである

各入出力画像型の対応は下表のようになります。

	出力画像
	UC8	S16	US16	I32	UI32	FLOAT	DOUBLE	RGBQUAD	RGBTRIPLE
入力画像	UC8	○	×	×	×	×	〇	〇	×	×
S16	×	○	×	×	×	〇	〇	×	×
US16	×	×	〇	×	×	〇	〇	×	×
I32	×	×	×	〇	×	〇	〇	×	×
UI32	×	×	×	×	〇	〇	〇	×	×
FLOAT	×	×	×	×	×	〇	〇	×	×
DOUBLE	×	×	×	×	×	×	〇	×	×
RGBQUAD	×	×	×	×	×	×	×	〇	〇
RGBTRIPLE	×	×	×	×	×	×	×	〇	〇

入力画像がRGBTRIPLE型の場合、R、G、Bそれぞれが平均化された画像が出力されます。入力画像がRGBQUAD型の場合、R、G、Bそれぞれが平均化された画像が出力されます。rgbReservedの値は無視されます。出力画像がRGBQUAD型の場合、出力側のrgbReservedの値は全て0になります。

なお、指定したフィルタのサイズが幅、高さ共に1であった場合は、単に入力画像をコピーして出力する処理となります。その際、ボーダー処理の指定は全て無視されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, i32, ui32, float, double, rgbq, rgbtri )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, i32, ui32, float, double, rgbq, rgbtri )
`[in]`	size_m	フィルタの幅( 水平方向 1以上画像幅以下の奇数)
`[in]`	size_n	フィルタの高さ( 垂直方向 1以上画像高さ以下の奇数)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_DoA_2Dfilter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m0,
		INT	size_n0,
		INT	size_m1,
		INT	size_n1,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

Difference of Average filter

size_m0 x size_n0 のサイズの平均化フィルタを適用した画像から size_m1 x size_n1 のサイズの平均化フィルタ適用した画像を引いて得られる画像を出力します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

処理対象画像がF_IMG_UC8,F_IMG_US16型のとき、結果値がマイナス値となる場合は絶対値を出力します。 F_IMG_S16 型では、演算結果がオーバーフローする場合があるため、サチュレーション処理を行った後に出力します。

入力画像と出力画像は下記の条件をすべて満たしている必要があります。

サイズ(幅・高さ)、チャネル数、画像の型が等しい
入力画像の型はF_IMG_UC8,F_IMG_S16,F_IMG_US16,F_IMG_DOUBLE,F_IMG_RGBQUAD のいずれか

フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが共に1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、 m:size_m0 とsize_m1 のうち小さくない方、 n:size_n0 とsize_n1 のうち小さくない方、とすると

画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素
画像の上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素

は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double, rgbq )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, double, rgbq )
`[in]`	size_m0	フィルタ幅（水平方向 1以上画像幅以下の奇数）
`[in]`	size_n0	フィルタ高さ ( 垂直方向 1以上画像幅以下の奇数 )
`[in]`	size_m1	フィルタ幅（水平方向 1以上画像幅以下の奇数）
`[in]`	size_n1	フィルタ高さ ( 垂直方向 1以上画像幅以下の奇数 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_bfilter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	color,
		INT	xdot,
		INT	ydot,
		enum f_direction	direct
	)

２値画像ノイズ除去フィルタ

水平または垂直方向に連続した、白または黒のランの画素数（ランレングス）を用い、これがある値( xdot , ydot )以下の場合にノイズと考えて除去します。

color パラメータはノイズ除去の対象となるエリア色を決定するパラメータです。白黒両方( color = 2 )は、白のランを除去した後に黒のランを除去、または黒のランを除去した後に白のランを除去するという処理ではありません。条件に合う白のランと黒のランを同時に除去します。もし上記したように、白のランを除去した後に黒のランを除去、または黒のランを除去した後に白のランを除去したい場合には、 color を変更しながら本関数を２回実行してください。

xdot パラメータは水平方向のノイズ除去画素数を指定します。

ydot パラメータは垂直方向のノイズ除去画素数を指定します。

direct パラメータはノイズ除去を行う方向を決定するパラメータです。

入力画像、出力画像共に、画素タイプが F_IMG_BIN 、チャネル数が１である必要があります。また、入力画像と出力画像のサイズが同じである必要があります。

水平、垂直除去画素数は、共に１以上を入力してください。ただし、方向が F_DIRECT_VERT を指定している場合は xdot 、 F_DIRECT_HORIZ を指定している場合は ydot が無視されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像( type : bin / ch : 1 )
`[out]`	hdst	出力画像( type : bin / ch : 1 )
`[in]`	color	対象色 0 黒 1 白 2 白黒両方
`[in]`	xdot	水平除去画素数（１以上）
`[in]`	ydot	垂直除去画素数（１以上）
`[in]`	direct	方向 F_DIRECT_VERT_HORIZ（垂直→水平） F_DIRECT_HORIZ_VERT（水平→垂直） F_DIRECT_VERT（垂直） F_DIRECT_HORIZ（水平）

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_bilateral	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	sigma_s,
		DOUBLE	sigma_r,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

バイラテラルフィルタ

バイラテラルフィルタでは、２次元ガウスフィルタのように近傍画素を空間方向のガウス関数で重み付けしながら平滑化を行いますが、その際注目画素との濃度差に応じて重みを増減させます。
濃度差に応じた重み付けは濃度方向のガウス関数により行われ、濃度差が大きいほど重みが低くなります。これにより輪郭（エッジ）を保ったまま画像の平滑化効果を得ることが出来ます。

入力画像の座標 $(x,y)$ における濃度値を $f(x,y)$ とすると、出力画像の座標 $(x,y)$ における濃度値 $g(x,y)$ は下式のようになります。

$g(x,y) = \frac{ \displaystyle \sum^W_{n=-W}\sum^W_{m=-W} \exp\left( -\frac{m^{2}+n^{2}}{2\sigma_{S}^{2}} \right) \exp\left( -\frac{(f(x,y)-f(x+m,y+n))^{2}}{2\sigma_{R}^{2}} \right) f(x+m,y+n) }{ \displaystyle \sum^W_{n=-W}\sum^W_{m=-W} \exp\left( -\frac{m^{2}+n^{2}}{2\sigma_{S}^{2}} \right) \exp\left( -\frac{(f(x,y)-f(x+m,y+n))^{2}}{2\sigma_{R}^{2}} \right) }$

ここで $\sigma_{S}$ は空間方向ガウス関数の標準偏差、 $\sigma_{R}$ は濃度方向ガウス関数の標準偏差となります。

$\sigma_{S}$ を大きくしていくと、注目画素と距離が離れた近傍画素の影響を受けやすくなり、平滑化効果が高くなります。
$\sigma_{R}$ を小さくしていくと、注目画素との濃度差が大きい近傍画素の影響を受けにくくなり、輪郭（エッジ）保存効果が高くなります。

また平滑化を行う近傍領域のサイズは $\left(2W+1\right) \times \left(2W+1\right)$ となりますが、このサイズは $\sigma_{S}$ の設定値により適切に決定されます。

境界部分処理について: 本関数では局所領域の情報を使って処理を行うため、ボーダー処理モードに F_BORDER_NONE を指定した場合、画像の周囲に処理されない (出力が行われない) 領域が出来ます。ボーダー処理モードに F_BORDER_NONE 以外を指定した場合、内部でボーダー拡張処理が行われ画像の全面に対して処理が行われます。ボーダー処理モードの詳細な仕様については fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

入出力画像について: 入力画像と出力画像の画像型、幅、高さ、チャネル数は同じでなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	sigma_s	空間方向の標準偏差 $\sigma_{S}$ (単位 : pixel, 0.4 <= sigma_s)
`[in]`	sigma_r	濃度方向の標準偏差 $\sigma_{R}$ (単位 : 濃度, 0 < sigma_r)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード. 下記のいずれかを指定. F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値. border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます. その他のモードの場合、この値は無視されます.

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクトが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像


結果画像 ( $\sigma_{S}$ = 1.5, $\sigma_{R}$ = 20)	結果画像 ( $\sigma_{S}$ = 1.5, $\sigma_{R}$ = 40)


結果画像 ( $\sigma_{S}$ = 3.0, $\sigma_{R}$ = 20)	結果画像 ( $\sigma_{S}$ = 3.0, $\sigma_{R}$ = 40)

INT FVALGAPI fnFIE_correct_color_gap	(	FHANDLE	src,
		FHANDLE	dst,
		INT	gap
	)

3 line CCD linear sensor image color gap correction カラーラインセンサの色ずれを補正します。

3ライン方式のカラーラインセンサでは、RGBそれぞれで移動する撮像対象の異なった位置を撮影しています。

3 line CCD

3ライン方式のカラーラインセンサで単純に撮像すると以下のような画像になります。

色ずれ

当フィルタで画像の縦方向の色ずれを補正することで正常な画像を得ることができます。

色ずれ補正結果

色ズレ補正量 gap: 入力画像の高さをとしたとき、値域は $-\frac{h}{2}<gap<\frac{h}{2}$ です。
gap が正の値の時、画像のR成分は画像の下方向へ gap ラインだけずれ、画像のB成分は画像の上方向へ gap ラインだけずれるように補正します。 gap が負の値の時、画像のR成分は画像の上方向へラインだけずれ、画像のB成分は画像の下方向へラインだけずれるように補正します。ゼロの場合は入力画像と同様の画像を出力します。
なお、出力画像の上下ラインはゼロクリアされます。不足する色があるためです。

入出力の条件: 入力画像と出力画像は同じサイズでなければなりません。出力画像は1chのF_IMG_RGBQUAD型画像か、3chのF_IMG_UC8型画像でなければなりません。
また、色ずれ補正量 gap の絶対値は画像高さの半分より小さい必要があります。

引数:

`[in]`	src	入力画像(type:rgbq ch:1)
`[out]`	dst	出力画像(type:rgbq ch:1)(type:uc8 ch:3)
`[in]`	gap	色ずれ補正量

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 gapの2倍が画像高さ以上だった
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_any_cross	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	neib,
		DOUBLE	bias,
		DOUBLE	color,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

任意値クロスフィルタ

任意値クロスフィルタを実行します。処理範囲内の濃淡画像に対して bias 値との交差点を検出します。

本関数は、 fnFIE_zero_cross() と異なり、符号なし濃淡画像にも対応します。交差点と判定された画素の濃度値は color となり、それ以外の画素の濃度値は０となります。ただし、出力画像の画素タイプがF_IMG_BINの場合、 color は無視されます。交差点と判定された画素の濃度値は１となります。

入力画像が整数型の場合、 bias は単純キャストで整数に変換されます。出力画像が F_IMG_UC8 型の場合、 color は単純キャストで整数に変換されます。 color および bias が対象となる画素タイプの濃度値範囲を超えていた場合は、サチュレーション処理が行われます。

入出力画像は以下の条件を満たす必要があります。

入力画像の画素タイプは、F_IMG_UC8、F_IMG_S16、F_IMG_US16、またはF_IMG_DOUBLEでなければなりません。
出力画像の画素タイプは、F_IMG_BIN、またはF_IMG_UC8でなければなりません。
入力画像と出力画像の画素タイプの組み合わせは、対象となるすべての組合せが可能です。
入力画像と出力画像はサイズは同じでなければなりません。
画像の幅、高さは３以上でなければなりません。
チャネル数は、共に１でなければなりません。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は０となります。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像(type:uc8,s16,us16,double / ch:1)
`[out]`	hdst	出力画像(type:bin,uc8 / ch:1)
`[in]`	neib	４近傍/８近傍の指定。 4:４近傍 8:８近傍
`[in]`	bias	バイアス(０とみなす値)
`[in]`	color	エッジの際に入れる値 hdst の画素タイプが F_IMG_BIN の場合は無視されます
`[in]`	border_mode	ボーダーモード。下記のいずれかを指定 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値 border_mode が F_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のボーダーモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_zero_cross(), fnFIE_copy_border()

処理結果例:

入力画像
fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像
2の画像を fnFIE_any_cross() で処理した結果画像

: なお、 fnFIE_any_cross() では bias を0.5として処理をしています。また、 fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像は、見やすくするために加工してありますので注意してください。

INT FVALGAPI fnFIE_zero_cross	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	neib,
		DOUBLE	color,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

ゼロクロスフィルタ

ゼロクロスフィルタを実行します。符号あり濃淡画像において零交差点を検出します。主に２次微分処理後の画像に対して零交差位置を抽出するために使用します。

零交差点と判定された画素の濃度値は color となり、それ以外の画素の濃度値は０となります。ただし、出力画像の画素タイプがF_IMG_BINの場合、 color は無視されます。零交差点と判定された画素の濃度値は１となります。

出力画像が F_IMG_UC8 型の場合、 color は単純キャストで整数に変換されます。 color が対象となる画素タイプの濃度値範囲を超えていた場合は、サチュレーション処理が行われます。

入出力画像は以下の条件を満たす必要があります。

入力画像の画素タイプは、F_IMG_S16、またはF_IMG_DOUBLEでなければなりません。
出力画像の画素タイプは、F_IMG_BIN、またはF_IMG_UC8でなければなりません。
入力画像と出力画像の画素タイプの組み合わせは、対象となるすべての組合せが可能です。
入力画像と出力画像はサイズは同じでなければなりません。
画像の幅、高さは３以上でなければなりません。
チャネル数は、共に１でなければなりません。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は０となります。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像(type:s16,double / ch:1)
`[out]`	hdst	出力画像(type:bin,uc8 / ch:1)
`[in]`	neib	４近傍/８近傍の指定。 4:４近傍 8:８近傍
`[in]`	color	エッジの際に入れる値 hdst の画素タイプが F_IMG_BIN の場合は無視されます
`[in]`	border_mode	ボーダーモード。下記のいずれかを指定 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値 border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます。その他のボーダーモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_any_cross(), fnFIE_copy_border()

処理結果例:

入力画像
fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像
2の画像を fnFIE_zero_cross() で処理した結果画像

: なお、 fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像は、見やすくするために加工してありますので注意してください。

INT FVALGAPI fnFIE_any_cross_threshold	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	neib,
		DOUBLE	bias,
		DOUBLE	color,
		DOUBLE	threshold,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

閾値あり任意値クロスフィルタ

閾値あり任意値クロスフィルタを実行します。処理範囲内の濃淡画像に対して、bias 値との交差点を検出します。

本関数は、 fnFIE_any_cross() に対して閾値を指定できるように拡張したものです。交差点を求めた画素間の変化量がこの閾値以上の場合のみ交差点とします。つまり閾値を０とした場合に、 fnFIE_any_cross() と同じ意味となります。

また、 fnFIE_zero_cross_threshold() と異なり、符号なし濃淡画像にも対応します。交差点と判定された画素の濃度値は color となり、それ以外の画素の濃度値は０となります。ただし、出力画像の画素タイプがF_IMG_BINの場合、 color は無視されます。交差点と判定された画素の濃度値は１となります。

入力画像が整数型の場合、 bias は単純キャストで整数に変換されます。出力画像が F_IMG_UC8 型の場合、 color は単純キャストで整数に変換されます。 color および bias が対象となる画素タイプの濃度値範囲を超えていた場合は、サチュレーション処理が行われます。
そして入力画像が整数型の場合、 threshold は単純キャストで整数に変換されます。対象となる画素タイプの濃度値範囲を超えた場合も、サチュレーション処理は行われません。

入出力画像は以下の条件を満たす必要があります。

入力画像の画素タイプは、F_IMG_UC8、F_IMG_S16、F_IMG_US16、F_IMG_DOUBLEでなければなりません。
出力画像の画素タイプは、F_IMG_BIN、F_IMG_UC8でなければなりません。
入力画像と出力画像の画素タイプの組み合わせは、対象となるすべての組合せが可能です。
入力画像と出力画像はサイズは同じでなければなりません。
画像の幅、高さは３以上でなければなりません。
チャネル数は、共に１でなければなりません。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は０となります。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像(type:uc8,s16,us16,double / ch:1)
`[out]`	hdst	出力画像(type:bin,uc8 / ch:1)
`[in]`	neib	４近傍/８近傍の指定。 4:４近傍 8:８近傍
`[in]`	bias	バイアス(０とみなす値)
`[in]`	color	エッジの際に入れる値 hdst の画素タイプが F_IMG_BIN の場合は無視されます
`[in]`	threshold	変化量のための閾値(０以上) 変化量が閾値以上の場合にエッジとみなします
`[in]`	border_mode	ボーダーモード。下記のいずれかを指定 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値 border_mode が F_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のボーダーモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_any_cross() , fnFIE_zero_cross_threshold(), fnFIE_copy_border()

処理結果例:

入力画像
fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像
fnFIE_any_cross() 処理後の結果画像
2の画像を fnFIE_any_cross_threshold() にて処理した結果画像

: なお、 fnFIE_any_cross() では bias を1.0、 fnFIE_any_cross_threshold() では、 bias を1.0、 threshold を4として処理をしています。また、 fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像は、見やすくするために加工してありますので注意してください。適切な閾値を指定することで、閾値なしの任意値クロスフィルタに存在する余分な交差点が消えています。

INT FVALGAPI fnFIE_zero_cross_threshold	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	neib,
		DOUBLE	color,
		DOUBLE	threshold,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

閾値ありゼロクロスフィルタ

閾値ありゼロクロスフィルタを実行します。２次微分処理後の符号あり濃淡画像などにおいて、零交差点を検出します。

本関数は、 fnFIE_zero_cross() に対して閾値を指定できるように拡張したものです。交差点を求めた画素間の変化量がこの閾値以上の場合のみ零交差点とします。つまり閾値を０とした場合に、 fnFIE_zero_cross() と同じ意味となります。

零交差点と判定された画素の濃度値は color となり、それ以外の画素の濃度値は０となります。ただし、出力画像の画素タイプがF_IMG_BINの場合、 color は無視されます。零交差点と判定された画素の濃度値は１となります。

出力画像が F_IMG_UC8 型の場合、 color は単純キャストで整数に変換されます。 color が対象となる画素タイプの濃度値範囲を超えていた場合は、サチュレーション処理が行われます。
また、入力画像が整数型の場合、 threshold は単純キャストで整数に変換されます。対象となる画素タイプの濃度値範囲を超えた場合も、サチュレーション処理は行われません。

入出力画像は以下の条件を満たす必要があります。

入力画像の画素タイプは、F_IMG_S16、またはF_IMG_DOUBLEでなければなりません。
出力画像の画素タイプは、F_IMG_BIN、またはF_IMG_UC8でなければなりません。
入力画像と出力画像の画素タイプの組み合わせは、対象となるすべての組合せが可能です。
入力画像と出力画像はサイズは同じでなければなりません。
画像の幅、高さは３以上でなければなりません。
チャネル数は、共に１でなければなりません。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は０となります。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像(type:s16,double / ch:1)
`[out]`	hdst	出力画像(type:bin,uc8 / ch:1)
`[in]`	neib	４近傍/８近傍の指定。 4:４近傍 8:８近傍
`[in]`	color	エッジの際に入れる値 hdst の画素タイプが F_IMG_BIN の場合は無視されます
`[in]`	threshold	変化量のための閾値(０以上) 変化量が閾値以上の場合にエッジとみなします
`[in]`	border_mode	ボーダーモード。下記のいずれかを指定 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値 border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます。その他のボーダーモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_zero_cross() , fnFIE_any_cross_threshold(), fnFIE_copy_border()

処理結果例:

入力画像
fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像
fnFIE_zero_cross() 処理後の結果画像
2の画像を fnFIE_zero_cross_threshold() で処理した結果画像

: なお、 fnFIE_any_cross_threshold() では、 threshold を4として処理をしています。また、 fnFIE_LoG_2Dfilter() 処理後の画像は、見やすくするために加工してありますので注意してください。適切な閾値を指定することで、閾値なしの任意値クロスフィルタに存在する余分な零交差点が消えています。

INT FVALGAPI fnFIE_cyclic_averageMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	lower,
		DOUBLE	upper,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

画素値の周期性を考慮した平滑化フィルタ(M×N)

角度などの周期的データに対する平滑化フィルタを入力画像に適用し、出力画像に結果を出力します。
この関数は周期的データの循環を適切に扱います。例えば、角度のように0～360を1周期と指定し処理させた場合、10度と350度の角度の平滑化結果を0度として算出することが可能です。

出力画像の値域は半開区間で指定し [ lower , upper ) となります。
例えば、度数表記の角度の範囲を指定する場合は [0, 360) とします。
入力画像の値域は [ lower , upper ) である必要はなく、範囲外の場合は画素値の周期 ( upper - lower ) をもとに関数内で適切に値が変換されます。

出力画像の値域の下限 lower は上限 upper より小さい必要があります。
画像の型が整数型（F_IMG_UC8, F_IMG_S16, F_IMG_US16）である場合、lower と upper は四捨五入して扱われます。
整数型の場合における lower と upper がとりうる値の範囲は型の値域に応じて制限されます。値の範囲は下記の表の通りとなり、範囲を超える値が与えられた場合はエラーとなります。

画像型	lower の最小値	upper の最大値
F_IMG_UC8	0	256
F_IMG_S16	-32768	32768
F_IMG_US16	0	65536

フィルタサイズは任意(M×N）です。フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。
フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが共に1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

サイズ(幅・高さ)、チャネル数、画像の型が等しい
画像の型は F_IMG_UC8, F_IMG_S16, F_IMG_US16, F_IMG_DOUBLE のいずれか

処理はチャネル毎に実行されます。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、

画像の左右 $\lfloor \frac{M}{2} \rfloor$ 画素
画像の上下 $\lfloor \frac{N}{2} \rfloor$ 画素

は処理されません。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	lower	出力画像の値域の下限
`[in]`	upper	出力画像の値域の上限。画素値の周期は( upper - lower )となる
`[in]`	size_m	フィルタの幅M（水平方向 1以上画像幅以下の奇数）
`[in]`	size_n	フィルタの高さN（垂直方向 1以上画像高さ以下の奇数）
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_distance_transform	(	FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hDst,
		INT	iMode
	)

２値画像の距離変換を行う

本関数は入力２値画像の距離変換を行って、距離画像を出力します。

距離定義は八近傍距離（chess-board distance）、四近傍（city-block distance）、近似ユークリッド距離（approximate Euclidean distance）とユークリッド距離（Euclidean distance）の４種類が実装されています。パラメータ iMode に距離変換モードを指定することでて距離変換の種類を指定します。

各距離の定義は以下のようになります。

ユークリッド距離、近似ユークリッド距離
ユークリッド距離は、最も基本的な距離定義であり、K 次元空間の物理距離と一致します。
$d_{ij} = \sqrt{\left( x_{i} - x_{j} \right)^2+\left( y_{i} - y_{j} \right)^2}$

四近傍距離（市街地距離）
四近傍距離は、加算、減算のみからなっており、高速に大量の距離計算を乗算性能の劣るコンピュータで行う場合などにむいています。
$d_{ij} = | x_{i} - x_{j} | + | y_{i} - y_{j} |$

八近傍距離（チェス盤距離）
四近傍距離が、各特徴軸にそった長さの和で距離を定義しているのに対し、八近傍距離は各特徴軸にそった長さの最大値で定義します。
$d_{ij} = \max \left(| x_{i} - x_{j} | , | y_{i} - y_{j} | \right)$

以下に２値画像に対して四近傍距離によって距離変換を行った結果例を示します。左図が入力２値画像、右図が出力画像となります。

四近傍距離による距離変換

八近傍、四近傍と近似ユークリッド距離変換は Shin&Wu (2004) の論文を参考して作成しました。この近似ユークリッド距離変換のアルゴリズムには欠点があるため、計算結果には若干誤差が発生します。ユークリッド距離変換（Euclidean distance）は Tomio Hirata (1996) の論文を参考して作成しました。これには誤差は発生しません。近似ユークリッド距離とユークリッド距離計算の速度は入力画像によって変わりますが、ほぼ同じです。

入力画像の型は F_IMG_BIN でなければいけません。出力画像の型は F_IMG_DOUBLE と F_IMG_US16 の二種類が使用可能です。入力と出力画像の横縦サイズは同じでなければなりません。また、チャネル数は入出力共に１でなければいけません。計算結果のオーバーフローを防止するため、画像の横幅、及び縦幅が共に 65535 を超えている場合はエラーとなり、 F_ERR_INVALID_IMAGE を返します。

引数:

`[in]`	hSrc	入力画像のハンドル( type: bin / ch: 1 )
`[out]`	hDst	出力画像のハンドル( type: us16, double / ch: 1 )
`[in]`	iMode	距離変換モード f_distance_transform_mode F_DT_CITY_BLOCK ４近傍距離 F_DT_CHESS_BOARD ８近傍距離 F_DT_EUCLIDEAN_APPROXI 近似ユークリッド距離 F_DT_EUCLIDEAN_EXACT ユークリッド距離

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー入力画像の型がF_IMG_BINではない出力画像の型がF_IMG_DOUBLE、或いはF_IMG_US16ではない入力と出力画像の幅、または高さが違う入力と出力画像のチャネル数が１ではない入力と出力画像の幅と高さが共に65535を超えている
	F_ERR_INVALID_PARAM	iMode に不正な値が入力された
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参考文献:

Tomio Hirata, "A unified linear-time algorithm for computing distance maps", Information Processing Letters, VOl. 58 (1996), 129 - 133
Frank Y. Shih and Yi-Ta Wu, "Fast Euclidean distance transformation in two scans using a 3x3 neighborhood", Computer Vision and Image Understanding, VOl. 93 (2004), 195- 205
Donald G. Bailey, "An Efficient Euclidean Distance Transform", IWCIA 2004, LNCS 3322, ( 2004 ), 394 - 408
櫻井敦史、"アルゴリズム解説：距離変換及びそれを用いたモルフォロジー演算", http://www.hirata.nuee.nagoya-u.ac.jp/~sakurai/AD/AD.html

処理結果例:: 各距離による距離変換例

INT FVALGAPI fnFIE_gabor	(	FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hDst,
		DOUBLE	sigma,
		DOUBLE	wavelen,
		DOUBLE	orient,
		INT	filter_mode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_val
	)

ガボールフィルタ

ガウス関数と正弦・余弦関数の積として定義された以下の様なフィルタカーネルを入力画像に畳み込み演算して出力します。

$\begin{eqnarray*}{ g_{\sigma, \lambda, \theta}(x,y) &=& W_{\sigma}(x,y) \cdot c_{\lambda,\theta}(x,y)\\ &=& \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp\left(-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}\right) \cdot exp\left(i\frac{2\pi}{\lambda}(x cos\theta + y sin \theta)\right)\\ \end{eqnarray*}{$

ここで $\sigma$ はガウス関数の標準偏差、 $\lambda$ は正弦・余弦関数の波長、そして $\theta$ はフィルタカーネルの方位となります。

このフィルタカーネルは任意の周波数成分を抽出する機能をもちます。

このフィルタカーネルは複素数であり、その実部と虚部はそれぞれ以下のような形となります。

実部

虚部

フィルターモードについて: ガボールフィルタの処理結果は実部と虚部から成る複素数として得られますが、本関数ではパラメータ filter_mode の指定により下記のような出力を行います。

filter_mode = 0
処理結果の実部のみを出力します。

filter_mode = 1
処理結果の虚部のみを出力します。

filter_mode = 2
処理結果の実部と虚部の自乗和の平方根を出力します。

境界部分処理について: 本関数では局所領域の情報を使って処理を行うため、ボーダー処理モードに F_BORDER_NONE を指定した場合、画像の周囲に処理されない (出力が行われない) 領域が出来ます。ボーダー処理モードに F_BORDER_NONE 以外を指定した場合、内部でボーダー拡張処理が行われ画像の全面に対して処理が行われます。ボーダー処理モードの詳細な仕様については fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

入出力画像について: 入力画像と出力画像の幅、高さ、チャネル数は同じでなければなりません。
入力画像と出力画像の画像型は同じでなければなりません。
但し、入力画像が F_IMG_UC8、F_IMG_S16、F_IMG_US16 の場合に限り出力画像として F_IMG_FLOAT を指定することが出来ます。

		出力画像型
		UC8	S16	US16	FLOAT	DOUBLE
入力画像型	UC8	○ ※1	×	×	○	×
	S16	×	○	×	○	×
	US16	×	×	○ ※1	○	×
	FLOAT	×	×	×	○	×
	DOUBLE	×	×	×	×	○

○:可 ×:不可

※1. 結果がマイナス値の場合は絶対値を出力します

引数:

`[in]`	hSrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, float, double )
`[out]`	hDst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, float, double )
`[in]`	sigma	ガボールフィルタの標準偏差 $\sigma$ (単位 : pixel, 0.4 <= sigma)
`[in]`	wavelen	ガボールフィルタの波長 $\lambda$ (単位 : pixel, 0 < wavelen)
`[in]`	orient	ガボールフィルタの方位 $\theta$ (単位 : radian )
`[in]`	filter_mode	フィルターモード. 下記のいずれかを指定. 0 : 実部を出力. 1 : 虚部を出力. 2 : 実部と虚部の自乗和の平方根を出力.
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード. 下記のいずれかを指定. F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_val	ボーダー濃度値. border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます. その他のモードの場合、この値は無視されます.

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクトが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

以下の結果画像は、同じ入力画像に対しパラメータ orient ( $\theta$ ) のみを変えて実行させた場合のものです。
また、パラメータ filter_mode の設定は 0 (実部を出力) となっています。

結果画像 ( $\lambda$ = 6, $\sigma$ = 6, $\theta$ = $\pi$ /2)	入力画像	結果画像 ( $\lambda$ = 6, $\sigma$ = 6, $\theta$ = $\pi$ /4)


結果画像 ( $\lambda$ = 6, $\sigma$ = 6, $\theta$ = - $\pi$ /4)		結果画像 ( $\lambda$ = 6, $\sigma$ = 6, $\theta$ = 0)

INT FVALGAPI fnFIE_gaussian_approximation	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	sigma,
		INT	derivative_x,
		INT	derivative_y,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

近似ガウシアンフィルタ

2 次元のガウシアン平滑化を行います。
下式のようなガウシアン関数による畳み込みと理論上等価な処理を少ない演算量で行うことにより、従来のガウシアンフィルタ関数 ( fnFIE_gaussian_derivative_2Dfilter() 等) に近似した結果を得つつ高速化効果が期待できます。 sigma の値が大きいほど、従来のガウシアンフィルタ関数に対する高速化効果は大きく現れます。

$g(x,y) = \frac{1}{2\pi\sigma^{2}} \exp\left( -\frac{x^{2}+y^{2}}{2\sigma^{2}} \right)$

ここで $\sigma$ はガウシアン関数の標準偏差となります。

微分次数について: 微分次数( derivative_x 及び derivative_y ) に 1 または 2 を指定した場合、ガウシアン平滑化処理の結果に方向微分が施されます。
この時符号無し型(F_IMG_UC8 または F_IMG_US16) の出力画像に対しては、微分結果の絶対値が出力されます。

境界部分処理について: 本関数では局所領域の情報を使って処理を行うため、ボーダー処理モードに F_BORDER_NONE を指定した場合、画像の周囲に処理されない (出力が行われない) 領域が出来ます。ボーダー処理モードに F_BORDER_NONE 以外を指定した場合、内部でボーダー拡張処理が行われ画像の全面に対して処理が行われます。ボーダー処理モードの詳細な仕様については fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

入出力画像について: 入力画像と出力画像の画像型、幅、高さ、チャネル数は同じでなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	sigma	ガウシアン関数の標準偏差 (単位 : pixel, 1.0 <= sigma)
`[in]`	derivative_x	X 方向処理時の微分次数 (0, 1, 2)
`[in]`	derivative_y	Y 方向処理時の微分次数 (0, 1, 2)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード. 下記のいずれかを指定. F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値. border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます. その他のモードの場合、この値は無視されます.

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクトが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_gaussian_2Dfilter(), fnFIE_gaussian_derivative_2Dfilter()

参考文献:

Heckbert, P. S., " Filtering by repeated integration"

処理結果例:

以下の例は本関数と従来のガウシアンフィルタ関数の処理結果を対比させたものです。
各結果画像はそれぞれ下記関数の実行結果として得られるものとなっています。

近似版 ... fnFIE_gaussian_approximation()
FIR 版 ... fnFIE_gaussian_derivative_2Dfilter() ※ iMode = 0
IIR 版 ... fnFIE_gaussian_derivative_2Dfilter() ※ iMode = 1

入力画像

結果画像

	近似版	FIR 版	IIR 版
X 方向微分次数 = 0 Y 方向微分次数 = 0 標準偏差 = 3.0
X 方向微分次数 = 0 Y 方向微分次数 = 0 標準偏差 = 5.0
X 方向微分次数 = 1 Y 方向微分次数 = 1 標準偏差 = 1.5 ※
X 方向微分次数 = 2 Y 方向微分次数 = 2 標準偏差 = 1.5 ※

※: 微分次数が 0 以外の結果画像は F_IMG_DOUBLE 型で処理を行った後、視認しやすいように濃度値のスケーリングを行った画像です。

INT FVALGAPI fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		INT	iNDerivative,
		BOOL	bIsVertical
	)

gaussian1D filter(recursive(IIR)版)

X方向、またはY方向にgaussian filterを施します。impulse responseがgauss関数

$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(\frac{-x^{2}}{2\sigma^{2}}\right)$

やその（１次、２次）微分関数の近似になるように設計されています。参考文献"Recursive Gaussian Derivative Filters"(Young,van Vliet)を元に実装しました。端における処理は、端の画素値を同じ値で延長する方式にしてあり、処理結果は画像全面で得られます。微分はgaussian filterの結果に方向微分を行う方式で実装しています。

１次微分： $\left(g(i+1)-g(i-1)\right)/2$
２次微分： $g(i+1)-2g(i)+g(i-1)$

微分する場合( iNDerivative>0 )、画像の端１画素が処理されません。 X方向の場合、処理されない位置は x[0], x[画像幅-1] で、Y方向は y[0], y[画像高さ-1] です。処理されない画素については、入力された fhDst の値がそのまま残ります。このため、微分する場合は bIsVertical == FALSE のとき(画像幅<3) bIsVertical == TRUE のとき(画像高さ<3) の場合は何も処理されずに終了します。

入出力画像の型にかかわらず、内部計算はDOUBLEにて実行します。入出力画像の型が F_IMG_UC8 又は F_IMG_US16 の場合、処理結果の絶対値を出力します。また F_IMG_DOUBLE 以外の型では、各型の上下限値にてサチュレーション処理を行います。 (F_IMG_UC8, F_IMG_US16 の場合は、絶対値を取った後にサチュレーション処理を行います）

６σ＋１＞＞画像サイズ　の時でも、理論値の近似Filterとなることが分かっていますが、精度がどの程度かは不明であるので、そのような使い方は推奨しません。現在、1<=σ<=4で参考文献の方法（q=σ/2）より誤差が小さくなるように実装してあります。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	dSigma	gaussian filterのσ(1.0以上)
`[in]`	iNDerivative	微分次数(0,1,2)
`[in]`	bIsVertical	TRUE:y方向処理 FALSE:x方向処理

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 dSigma<1.0 iNDerivative<0 iNDerivative>2 または bIsVertical!=TRUE && bIsVertical!=FALSE iNDerivative>0 かつ bIsVertical==FALSE のとき画像幅<3 iNDerivative>0 かつ bIsVertical==TRUE のとき画像高さ<3
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参考文献:

"Recursive Gaussian Derivative Filters"(Young,van Vliet)

INT FVALGAPI fnFIE_gaussian_1Dfilter_conv	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		INT	iNDerivative,
		BOOL	bIsVertical
	)

gaussian1D filter(convolution(FIR)版)

X方向、またはY方向にgaussian filterを施します。 convolutionのカーネル関数がガウス関数であるようなフィルタです。 double版は計算誤差を除けば理論値 $f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(\frac{-x^{2}}{2\sigma^{2}}\right)$ です。以下、N=3σ（小数点以下切り上げ）,x(i):注目点からi離れたピクセル値とすると、コンボリューションは

$\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\sum^{N}_{i=-N}{\exp\left(\frac{-i^2}{2\sigma^2}\right)x(i)}$

$\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\sum^{N}_{i=-N}{\frac{i}{\sigma^2}\exp\left(\frac{-i^2}{2\sigma^2}\right)x(i)}$

$\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\sum^{N}_{i=-N}{\frac{\sigma^2-i^2}{\sigma^4}\exp\left(\frac{-i^2}{2\sigma^2}\right)x(i)}$

とります。

UCHAR版は係数を固定小数点化し、INTでconvolutionを行っています。（現在固定小数点の実装はσ>=0.4で最適化してあります。σの値によってはすべての係数が0となってしまうこともあるので注意。）画像の端N画素は処理しません。X方向の場合、処理されない位置はx[0]～x[N-1],x[iWidth-N-2]～x[iWidth-1]で、入力された fhDst の値がそのまま残ります（x[i]：原点からi離れた画素）。Y方向も同様。 UCHAR,USHORTの場合、マイナス値は絶対値で正の値に変換しています。 USHORT,SHORT版の内部計算はDOUBLEで行い、出力結果は四捨五入された値です。 DOUBLEを除く各型の上下限値でサチュレーションを行っています。（UCHAR,USHORT型は絶対値に変換した後サチュレーション）

2N+1>画像サイズの時 fhDst はなにも処理されないで終了します。入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

ちなみに１次微分の場合、すべての係数はガウス微分関数値の符号を変えた値になっています。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double)
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double)
`[in]`	dSigma	gaussian filterのσ(0.6以上)
`[in]`	iNDerivative	微分次数(0,1,2)
`[in]`	bIsVertical	処理方向 TRUE: y方向処理 FALSE: x方向処理

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常。以下の何れか。 dSigma < 0.6 iNDerivative < 0 iNDerivative > 2 bIsVertical != TRUE && bIsVertical != FALSE
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ確保失敗
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_gaussian_1Dfilter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		INT	iNDerivative,
		BOOL	bIsVertical,
		INT	iMode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

gaussian1D filter

１次元のガウスフィルタ。 fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir() と fnFIE_gaussian_1Dfilter_conv() のラッパー関数です。

iMode で Convolution と IIR を選択できます。（選択方法はパラメータ参照） σの下限値や端の処理が iMode により異なるので注意して下さい。

ボーダー処理について: ・iMode が iir の時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、ボーダー拡張せず fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir() をそのまま実行します。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、微分次数に依らず入力画像を指定のモードで上下または左右に１画素分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られる。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照すること。

: ・iMode が convolution の時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、ボーダー拡張せず fnFIE_gaussian_1Dfilter_conv() をそのまま実行します。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードで上下または左右に３σ画素（小数点以下切り上げ）分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照すること。

iModeの違いについて: IIRはconvolutionよりも近似性能が悪いが、σが１以上の時、計算回数がconvolutionよりも少なくなります。（実行速度が逆転するのはσが１よりもっと大きな値の時です）

σが十分大きな値の時

IIR：( 精度:低、速度:速い )
FIR：( 精度:高、速度:遅い )

σが十分大きな値より小さい値の時

IIR：( 精度:低、速度:遅い )
FIR：( 精度:高、速度:速い )

画像について: 入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

その他: その他の仕様はラップしている各関数（ fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir() , fnFIE_gaussian_1Dfilter_conv() ）を参照して下さい。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	dSigma	gaussian filterのσ( iMode = 0 のとき0.6以上, iMode = 1 のとき1.0以上)
`[in]`	iNDerivative	微分次数(0,1,2)
`[in]`	bIsVertical	微分方向 TRUE:y方向処理 FALSE:x方向処理
`[in]`	iMode	処理モード 0:convolution 1:iir
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ確保失敗
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

以下の結果画像は、DOUBLE型画像で処理を行った後、視認しやすいように濃度値のスケーリングを行った画像です。

入力画像	処理結果画像：dSigma=3.0, iNDerivative=0, bIsVertical=FALSE
処理結果画：dSigma=3.0, iNDerivative=1, bIsVertical=FALSE	処理結果画：dSigma=3.0, iNDerivative=2, bIsVertical=FALSE

INT FVALGAPI fnFIE_gaussian_2Dfilter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		INT	iMode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

gaussian2D filter

２次元のガウスフィルタ。ガウスフィルタは分離可能フィルタのため、X方向のgaussian 1Dfilterを施した後、Y方向のgaussian 1Dfilterを施して結果を出力している。 UCHAR,USHORT,SHORT版はすべてDOUBLEにコピーしDOUBLE版1Dフィルタを使って処理して、出力結果は四捨五入された値になります。 IIRモードではUCHAR,USHORT型のときのマイナス値を絶対値に変換しています。（マイナス値の可能性があるので） DOUBLEを除く各型の上下限値でサチュレーションを行っています。（UCHAR,USHORT型は絶対値に変換した後サチュレーション）

iMode で ConvolutionとIIRを選択できます。 σの下限値や端の処理が iMode により異なるので注意して下さい。その他、各モードで fnFIE_gaussian_1Dfilter() の基本仕様を引き継いでいます。

ボーダー処理について: iMode がiirの時 border_mode は無視されます。（端の処理については fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir() 参照）

: iMode がconvolutionの時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時は、出力画像の上下左右の端３σ画素分（小数点以下切り上げ）は処理されない。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードで上下左右に３σ画素（小数点以下切り上げ）分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

iModeの違いについて: IIRはconvolutionよりも近似性能が悪いが、σが１以上の時、計算回数がconvolutionよりも少なくなる。（実行速度が逆転するのはσがもっと大きな値の時である）

σが十分大きな値の時

IIR：( 精度:低、速度:速い )
FIR：( 精度:高、速度:遅い )

σが十分大きな値より小さい値の時

IIR：( 精度:低、速度:遅い )
FIR：( 精度:高、速度:速い )

画像について: 入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	dSigma	gaussian filterのσ( iMode = 0 のとき0.6以上, iMode = 1 のとき1.0以上)
`[in]`	iMode	処理モード 0:convolution 1:iir
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 border_mode 異常 iMode < 0 \|\| iMode > 1 bIsVertical != TRUE && bIsVertical != FALSE iMode == 0 && dSigma < 0.6 iMode == 1 && dSigma < 1
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ確保失敗
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像: dSigma=5.0

INT FVALGAPI fnFIE_gaussian_derivative_2Dfilter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		INT	iNDerivativeX,
		INT	iNDerivativeY,
		INT	iMode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

derivative gaussian2D filter

２次元のガウス微分フィルタ。X方向で iNDerivativeX 次微分 gaussian 1Dfilter を施した後、Y方向で iNDerivativeY 次微分 gaussian 1Dfilter を施した結果を出力します。 UCHAR,USHORT,SHORT版はすべてDOUBLEにコピーしDOUBLE版1Dフィルタを使って処理して、出力結果は四捨五入された値になります。画像がUCHAR,USHORT型のときのマイナス値を絶対値に変換しています。 DOUBLEを除く各型の上下限値でサチュレーションを行っています。（UCHAR,USHORT型は絶対値に変換した後サチュレーション）

iMode でConvolutionとIIRを選択できます。 σの下限値や端の処理が iMode により異なるので注意して下さい。その他、各モードで fnFIE_gaussian_1Dfilter() の基本仕様を引き継いでいます。

ボーダー処理について: iMode がiirの時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時の端の処理については各微分方向処理が fnFIE_gaussian_1Dfilter_iir() に従います。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、微分次数に依らず入力画像を指定のモードで上下左右に１画素分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られる。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

: iMode がconvolutionの時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時は、出力画像の上下左右の端３σ画素分は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードで上下左右に３σ画素分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

iModeの違いについて: IIRはconvolutionよりも近似性能が悪いが、σが１以上の時、計算回数がconvolutionよりも少なくなります。（実行速度が逆転するのはσがもっと大きな値の時である）また、IIRは微分する場合、微分しない場合よりも近似性能が悪くなります。

σが十分大きな値の時

IIR：( 精度:低、速度:速い )
FIR：( 精度:高、速度:遅い )

σが十分大きな値より小さい値の時

IIR：( 精度:低、速度:遅い )
FIR：( 精度:高、速度:速い )

画像について: 入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	dSigma	gaussian filterのσ( iMode = 0 のとき0.6以上, iMode = 1 のとき1.0以上)
`[in]`	iNDerivativeX	X方向処理の時の微分次数(0,1,2)
`[in]`	iNDerivativeY	Y方向処理の時の微分次数(0,1,2)
`[in]`	iMode	処理モード 0:convolution 1:iir
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 border_mode 異常 dSigma が異常値 iMode が異常値 !( 0 <= iNDerivativeX <= 2 ) !( 0 <= iNDerivativeY <= 2 )
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ確保失敗
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

以下の結果画像は、DOUBLE型画像で処理を行った後、視認しやすいように濃度値のスケーリングを行った画像です。

入力画像	処理結果画像：dSigma=1.0, iNDerivativeY=0, iNDerivativeX=0
処理結果画：dSigma=1.0, iNDerivativeX=1, iNDerivativeY=1	処理結果画：dSigma=1.0, iNDerivativeX=2, iNDerivativeY=2

INT FVALGAPI fnFIE_LoG_2Dfilter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		INT	iMode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

Laplacian of Gaussian filter

Laplacian of Gaussianフィルタ。

$\nabla^2G(x,y)=-\frac{1}{2\pi\sigma^4}\left(2-\frac{x^2+y^2}{\sigma^2}\right)\exp\left(-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}\right)$

画像がUCHAR,USHORT型のときのマイナス値を絶対値に変換しています。 DOUBLEを除く各型の上下限値でサチュレーションを行っています。（UCHAR,USHORT型は絶対値に変換した後サチュレーション）

ボーダー処理について: iMode がiirの時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の上下左右の端１画素分は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードで上下左右に１画素分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

: iMode がconvolutionの時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時は、出力画像の上下左右の端３σ画素分は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードで上下左右に３σ画素分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

画像について: 入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	dSigma	gaussian filterのσ( iMode = 0 のとき0.6以上, iMode = 1 のとき1.0以上)
`[in]`	iMode	処理モード 0:convolution 1:iir
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 border_mode 異常 dSigma が異常値 iMode が異常値
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ確保失敗
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

以下の結果画像は、DOUBLE型画像で処理を行った後、視認しやすいように濃度値のスケーリングを行った画像です。

入力画像

処理結果画像:dSigma=1.0

INT FVALGAPI fnFIE_DoG_2Dfilter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma1,
		DOUBLE	dSigma2,
		INT	iMode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

Difference of Gaussian 2D filter

σ1( dSigma1 )によるガウシアン結果からσ2( dSigma2 )によるガウシアン結果を引いた結果を出力します。 LoGの近似として用いられることがあります。処理対象画像がUCHAR,USHORT型のとき、結果値がマイナス値となる場合は絶対値を出力しています。 DOUBLEを除く各型の上下限値でサチュレーションを行っています。（UCHAR,USHORT型は絶対値に変換した後サチュレーション）

ボーダー処理について: iMode がiirの時 border_mode は無視されます。

: iMode がconvolutionの時
ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時は、出力画像の上下左右の端３σ画素分は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードで上下左右に３σ画素分ボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

画像について: 入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	dSigma1	gaussian filterのσ( iMode = 0 のとき0.6以上, iMode = 1 のとき1.0以上)
`[in]`	dSigma2	gaussian filterのσ( iMode = 0 のとき0.6以上, iMode = 1 のとき1.0以上, かつ dSigma1 < dSigma2 )
`[in]`	iMode	処理モード 0:convolution 1:iir
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 border_mode 異常 dSigma が異常値 iMode が異常値 dSigma1 >= dSigma2
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ確保失敗
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

以下の結果画像は、DOUBLE型画像で処理を行った後、視認しやすいように濃度値のスケーリングを行った画像です。

入力画像

処理結果画像: dSigma1=0.6, dSigma2=2.0

INT FVALGAPI fnFIE_harris_filter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		DOUBLE	dSigma,
		DOUBLE	dK
	)

harris corner detection filter

各画素でHarris特徴量（コーナー強度）を求めるフィルタ。各チャネル毎に処理を行います。

【コーナー強度について】: 各画素でコーナー強度(式１のHarris)の計算を行います。

式１

$Harris = det(C) - k \times trace(C)^2$

式２

$C = G \left( \begin{array}{cc} f_{x}^2 & f_{x}f_{y} \\ f_{x}f_{y} & f_{y}^2 \end{array} \right)$

: ただし
k: 定数
G: ガウシアンフィルタによる平滑化

: コーナーの位置（座標）を求めるにはコーナー強度が正の極大値となる画素を探せば良いです。
dK の値は任意ですが、harrisの論文では 0.04 が用いられています。

: 入力画像と出力画像は同じ幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: double )
`[in]`	dSigma	式２のガウシアンフィルタのσ（0.6以上）
`[in]`	dK	式１のK

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:: 以下に示す処理結果は、画素タイプをDOUBLE型からUC8型へ変換して表示しています。その際に、正の極大値を255、0を127となるように正規化をしています。

なお、指定したパラメータは以下の通りとなります。

dSigma = 1.0
dK = 0.04

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_kernel_filter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		F_FILTER_KERNEL_T *	kernel,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

任意カーネルフィルタ

パラメータ kernel による２次元畳み込み処理を行います。座標(x,y)における入力画像の濃度値を G(x,y) 、カーネルの値をK(i,j) と定義すると、出力画像の濃度値は

$dst_{(x,y)} = \frac{1}{denom}\sum^{H-Ay-1}_{j=-Ay}\sum^{W-Ax-1}_{i=-Ax}K_{(i,j)}G_{(x+i,y+j)}$

但し、

H：kernel->size_y
W：kernel->size_x
Ax：kernel->anchor_x
Ay：kernel->anchor_y
denom：kernel->denom

で定義されます。

整数型での演算: 画像の型が整数型(us8, s16, us16)の場合は、計算時間を減らすため、計算をINTで行なっています。このとき、カーネルの値も事前にDOUBLEからINTに変換してから演算を行うため、カーネルの値は整数値に変換できるよう、適切にスケーリングされている必要があります。 kernel->denom の値も同様に整数に変換して扱われます。 (DOUBLEからINTへの変換には、 fnFIE_d4i5() を使用して、四捨五入を行います。)

: たとえば、1x3 のカーネルに [-0.1 -0.2 -0.1] を設定した場合、これを四捨五入して整数とすると、[0 0 0] となってしまうため、結果は全て０になります。

: また、カーネルの値があまりに大きい場合は演算途中でオーバーフローが発生するため、カーネルの値は下式の条件を満たしている必要があります。もし、下式の条件が満たされない場合は、オーバーフローが発生し、そのときの出力結果は不定です。

$\sum^{H-Ay-1}_{j=-Ay}\sum^{W-Ax-1}_{i=-Ax}K_{(i,j)}G_{(x+i,y+j)} < 2^{31}-1$

: なお、最終的な計算結果(積和した後、 denom の値で割った値)が画像型の値有効範囲 (たとえばF_IMG_UC8なら0～255)を超える場合は、その型の有効な値範囲で飽和処理が行われます。

境界部分処理について: 画像の周囲画素において、指定されたカーネルがはみ出す部分は、正しく値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用し、入力画像を拡張することで、擬似的に出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータにF_BORDER_NONEを指定した場合は、この拡張処理を行わず、カーネルがはみ出す部分の出力画像の画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像をはみ出す分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、本来はカーネルがはみ出す部分の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode , border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル。(type :uc8, s16, us16, double)
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル。(type: uc8, s16, us16, double) 入力画像と同じサイズ、タイプ、チャネル数で有ること。
`[in]`	kernel	カーネル指定構造体のポインタ。
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータエラー
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された(入力と出力が合わない等)
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足により異常終了
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:: 以下に処理結果を示します。カーネルは、５×５の平均化フィルタ、およびＸ方向のソーベルフィルタとして設定をしています。なお、５×５のＸ方向のソーベルフィルタは、以下の通りです。

$f_{x} = \left[ \begin{array}{ccccc} 5 & 4 & 0 & -4 & -5 \\ 8 & 10 & 0 & -10 & -8 \\ 10 & 20 & 0 & -20 & -10 \\ 8 & 10 & 0 & -10 & -8 \\ 5 & 4 & 0 & -4 & -5 \\ \end{array} \right]$

入力画像
処理結果画像：５×５平均化フィルタ	処理結果画：５×５ソーベルフィルタ

INT FVALGAPI fnFIE_laplacian	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		INT	iCase,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

laplacian filter

laplacian filterを施します。次のようなマトリックスによる3×3の線形フィルタを施します。

	iCase : 0
	[0][ 1][0]
	[1][-4][1]
	[0][ 1][0]

	(div : 1)
	iCase : 1
	[1][ 1][1]
	[1][-8][1]
	[1][ 1][1]
	(div : 1)

なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

画像がUCHAR,USHORT型のときのマイナス値を絶対値に変換しています。 DOUBLEを除く各型の上下限値でサチュレーションを行っています。（UCHAR,USHORT型は絶対値に変換した後サチュレーション）

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

ボーダー処理について: ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照してください。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	iCase	フィルタ選択(0 or 1)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 iCase != 0 \|\| iCase != 1 border_mode 異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_meanshift_filter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	hs,
		DOUBLE	hr,
		INT	max_iter,
		DOUBLE	tol_coef
	)

Mean-Shift 法による平滑化フィルタ

Mean-Shift 法を用いて、画像をエッジ保存平滑化します。

入力画像と出力画像は、下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像のタイプは同じである
入力画像と出力画像の幅と高さは同じである
入力画像と出力画像のチャネル数は同じである

画像のタイプが F_IMG_DOUBLE の場合を除き、小数点以下は四捨五入されます。

処理時間とパラメータについて

Mean-Shift 法による画像の平滑化では、反復処理によって、複数の画素を hs , hr によって決定される収束点へ近づけていきます。
計算量が多く、処理に多くの時間を必要とするので利用には注意してください。
hs , hr は、どの程度、画像を平滑化するのかを決定するパラメータで、 max_iter , tol_coef は、処理時間短縮のために、どの程度、誤差を許容し早期に処理を打ち切るかを決定するパラメータです。
パラメータを変更することによる影響を以下に示します。

hs が小さいとき、平滑化の効果は小さいですが、処理時間は比較的かかりません。
一方、 hs が大きいとき、同じ色に平滑化される候補の座標上の範囲が広がり、強く平滑化されますが、処理時間がかかります。
hr が大きいほど、同じ色に平滑化される候補の色の範囲が広がり、強く平滑化されます。 hr は処理時間にはあまり影響しません。
max_iter が大きい、かつ、tol_coef が小さいとき、精度がよくなりますが、処理時間がかかります。
max_iter の値を小さく、あるいは、 tol_coef の値を大きくすれば、精度は落ちてしまいますが、処理時間を短縮できます。

アルゴリズム

Mean-Shift 法は、点群を標本点として得られる確率密度関数を考え、その確率密度関数の極大点を探索する手法です。
近傍の点群の平均へ移動を繰り返すと確率密度関数の極大点へ収束することを利用して、探索を行います。
Mean-Shift 法による画像の平滑化は、以下のような流れで行われます。

画素位置 - 濃度値の結合空間を考え、すべての画素を標本点とする。
すべての画素を初期点とし、Mean-Shift を行う。
- 現在地点 ( 最初は注目する標本点そのもの ) を ${\bf y}_j$ とする。
- ${\bf y}_j$ の近傍に存在する標本点の加重平均 ${\bf y}_{j+1}$ で ${\bf y}_j$ を更新する。
- 上記を収束するまで繰り返す。
初期点の濃度値を収束点の濃度値で置き換え、出力する。

確率密度関数の推定、およびカーネル幅について

標本点を中心とするカーネル関数の総和を正規化することで、確率密度関数を推定します。
下図は、Epanechnikov カーネル ( 青 ) による確率密度関数 ( 赤 ) 推定の例を表しています。
カーネル幅を狭くすると、極大点が多くなり、カーネル幅を広くすると、極大点が少なくなります。
このことから、Mean-Shift 法におけるカーネル幅は、標本点がどれだけ同じ地点へ集まりやすいかということを表します。
カーネル幅は、空間軸においては hs 、色空間軸においては hr と一致します。
ここで、色空間とは、濃度値を特徴量とする n 次元の空間 ( n はチャネル数 ) を意味するものとします。
つまり、hs, hr の値を大きくするほど、同じ濃度値に収束しやすくなり、強く平滑化されます。

カーネル幅が狭いとき

カーネル幅が広いとき

Mean-Shift 更新: 本関数では、確率密度関数推定のためのカーネル関数として、空間領域において放射同形な Epanechnikov カーネルと色空間領域において放射同形な Epanechnikov カーネルの積を用います。
現在地点 ${\bf y}_j$ の空間における位置を ${\bf y}^s_j$ 、色空間における位置を ${\bf y}^r_j$ とし、標本点 ${\bf x}_i$ の空間における位置を ${\bf x}^s_i$ 、色空間における位置を ${\bf x}^r_i$ とします。
${\bf y}^s_j$ と ${\bf x}^s_i$ のユークリッド距離が hs 以下、かつ、 ${\bf y}^r_j$ と ${\bf x}^r_i$ のユークリッド距離が hr 以下のとき、 ${\bf x}_i$ を ${\bf y}_j$ の近傍点とみなし、距離に応じた重みを用いた加重平均により、Mean-Shift 更新後の地点 ${\bf y}_{j+1}$ を算出します。

収束条件について

Mean-Shift 法は繰り返し法であるため、収束条件を設けています。
以下のどちらかを満たしたとき、収束したとみなし、Mean-Shift を打ち切ります。

平均への移動回数が max_iter へ達したとき
移動前と移動後の空間領域における差分ベクトルのノルムが tol_coef × hs 以下、かつ、移動前と移動後の色空間領域における差分ベクトルのノルムが tol_coef × hr 以下となったとき

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	hs	空間軸におけるカーネル幅( 単位 : pixel, 1.0 ≦ hs )
`[in]`	hr	色空間軸におけるカーネル幅( 単位 : 濃度, 0 < hr )
`[in]`	max_iter	最大の反復数( 1 ≦ max_iter )
`[in]`	tol_coef	収束許容値の係数( 0 ≦ tol_coef )

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参考文献:

D. Comaniciu and P. Meer, "Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.24, no.5, pp.603-619, 2002.
画像情報教育振興協会, "ディジタル画像処理[改訂新版]," pp.205-210, 2015.

処理結果例 :

入力画像 (256x192)

結果画像 (hs = 2, hr = 20)	結果画像 (hs = 2, hr = 40)

結果画像 (hs = 4, hr = 20)	結果画像 (hs = 4, hr = 40)

INT FVALGAPI fnFIE_median	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

median filter

median filterを施します。注目画素を中心とする３×３の領域（注目画素＋８近傍）内にある９つの値の中央値で注目画素の値を置き換えるフィルタです。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照してください。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_rank_filter	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		INT	iRank,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

rank filter

rank filterを施します。注目画素を中心とする３×３の領域（注目画素＋８近傍）内で９つの値を濃淡値の昇順にソートし、注目画素を指定のランク（順番）の値に置き換えます。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照してください。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	iRank	ランク(1～9)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 iRank < 1 \|\| iRank > 9 border_mode 異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像	*処理結果画像( iRank* = 1 )**
*処理結果画像( iRank* = 5 )**	*処理結果画像( iRank* = 9 )**

INT FVALGAPI fnFIE_median_approximation	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

median approximation filter

近似median filterを施します。注目画素を中心とする３×３の領域（注目画素＋８近傍）内にある９つの値の「中央または４番目または６番目の値」で注目画素の値を置き換えるフィルタです。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の周囲１画素は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常( border_mode 異常 )
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_medianMxN	(	FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hTar,
		INT	iH,
		INT	iV,
		INT	iBrdMod
	)

median filter with variable filtering window

任意のフィルタサイズ(M x N)で median filter を施します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

フィルタサイズは下記の条件をすべて満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さは奇数である
幅と高さは共に1以上253以下である

入力画像と出力画像は下記の条件をすべて満たしている必要があります。

サイズ(幅・高さ)、チャネル数、画像の型が等しい
入力画像の型はF_IMG_UC8, F_IMG_S16, F_IMG_US16, F_IMG_DOUBLE のいずれか
画像サイズはフィルタサイズより小さくないこと

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、

画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素
画像の上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素

は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hSrc	処理対象画像(type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hTar	処理結果画像(type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	iH	フィルタの幅(水平方向) 1 <= iH <= 253 奇数である
`[in]`	iV	フィルタの高さ(垂直方向) 1 <= iV <= 253 奇数である
`[in]`	iBrdMod	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常 iBrdMod 異常 iH 又は iV サイズ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参考文献:

Ahmad, M. O. and Sundararajan, D., "A Fast Algorithm for Two-Dimensional Median Filtering", IEEE Trans. on Circ. and Sys., Vol. Cas-34, No.11, pp. 1364-74, 1987(11)

処理結果例:

入力画像

処理結果画像( iH = iV = 5 )

INT FVALGAPI fnFIE_DoM_2Dfilter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m0,
		INT	size_n0,
		INT	size_m1,
		INT	size_n1,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

Difference of Median filter

size_m0 x size_n0 のサイズのメディアンフィルタから size_m1 x size_n1 のサイズのメディアンフィルタを引いた画像を出力します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

処理対象画像がF_IMG_UC8,F_IMG_US16型のとき、結果値がマイナス値となる場合は絶対値を出力します。 F_IMG_S16では、演算結果に対してサチュレーション処理を行った後に出力します。

フィルタサイズは下記の条件をすべて満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さは奇数である
幅と高さは共に1以上253以下である

入力画像と出力画像は下記の条件をすべて満たしている必要があります。

サイズ(幅・高さ)、チャネル数、画像の型が等しい
入力画像の型はF_IMG_UC8,F_IMG_S16,F_IMG_US16,F_IMG_DOUBLEのいずれか
画像サイズはフィルタサイズより小さくないこと

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、 m:size_m0 とsize_m1 のうち小さくない方、 n:size_n0 とsize_n1 のうち小さくない方、とすると

画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素
画像の上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素

は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	size_m0	フィルタ幅（水平方向 1以上で253,画像幅以下の奇数）
`[in]`	size_n0	フィルタ高さ ( 垂直方向 1以上で253,画像幅以下の奇数 )
`[in]`	size_m1	フィルタ幅（水平方向 1以上で253,画像幅以下の奇数）
`[in]`	size_n1	フィルタ高さ ( 垂直方向 1以上で253,画像幅以下の奇数 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクト
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラーまたは未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_minMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_val
	)

最小値フィルタ (MxN)

任意のフィルタサイズ(MxN)において最小値フィルタを施します。フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。
つまり注目画素を中心とする MxN 領域内にある最小画素値で注目画素の値が置き換えられます。

フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが共に1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像の幅と高さは同じである
入力画像と出力画像のチャネル数は同じである
入力画像と出力画像の画像型は同じである

またボーダー処理モードが F_BORDER_NONE の時、出力画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素、及び上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素は処理されません。
ボーダー処理モードが F_BORDER_NONE 以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

画像形式がF_IMG_RGBQUADの場合、各画素の濃度値は rgbRed, rgbGreen, rgbBlue それぞれで演算を行います。また、rgbReservedは0になります。画像の型が F_IMG_RGBTRIPLE の場合、R,G,B それぞれで演算を行います。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: bin, uc8, s16, us16, i32, ui32, float, double, rgbq, rgbtri )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: bin, uc8, s16, us16, i32, ui32, float, double, rgbq, rgbtri )
`[in]`	size_m	フィルタの幅 ( 水平方向 1 以上画像幅以下の奇数 )
`[in]`	size_n	フィルタの高さ ( 垂直方向 1 以上画像高さ以下の奇数 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード. 下記のいずれかを指定. F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_val	ボーダー濃度値. border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます. その他のモードの場合、この値は無視されます.

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクトが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_maxMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_val
	)

最大値フィルタ (MxN)

任意のフィルタサイズ(MxN)において最大値フィルタを施します。フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。
つまり注目画素を中心とする MxN 領域内にある最大画素値で注目画素の値が置き換えられます。

フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが共に1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像の幅と高さは同じである
入力画像と出力画像のチャネル数は同じである
入力画像と出力画像の画像型は同じである

またボーダー処理モードが F_BORDER_NONE の時、出力画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素、及び上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素は処理されません。
ボーダー処理モードが F_BORDER_NONE 以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

画像形式がF_IMG_RGBQUADの場合、各画素の濃度値は rgbRed, rgbGreen, rgbBlue それぞれで演算を行います。また、rgbReservedは0になります。画像の型が F_IMG_RGBTRIPLE の場合、R,G,B それぞれで演算を行います。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: bin, uc8, s16, us16, i32, ui32, float, double, rgbq, rgbtri )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: bin, uc8, s16, us16, i32, ui32, float, double, rgbq, rgbtri )
`[in]`	size_m	フィルタの幅 ( 水平方向 1 以上画像幅以下の奇数 )
`[in]`	size_n	フィルタの高さ ( 垂直方向 1 以上画像高さ以下の奇数 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード. 下記のいずれかを指定. F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_val	ボーダー濃度値. border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます. その他のモードの場合、この値は無視されます.

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクトが渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_kirsch	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	denom,
		enum f_direction	calc_mode,
		INT	border_mode,
		INT	border_value
	)

kirsch フィルタ

3x3のkirsch微分フィルタを入力画像に適用し、出力画像に結果を出力します。パラメータ calc_mode の指定によって、実行するフィルタの演算は下記のように変化します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

F_DIRECT_0 ～ F_DIRECT_315: calc_mode に F_DIRECT_0 ～ F_DIRECT_315 を指定した場合、本関数は下記に定義される3x3フィルタカーネルによるフィルタ処理結果を出力します。フィルタカーネルのアンカーは3x3カーネルの中心部分になります。

	F_DIRECT_0        F_DIRECT_45       F_DIRECT_90       F_DIRECT_135
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	|-3 |-3 | 5 |     |-3 |-3 |-3 |     |-3 |-3 |-3 |     |-3 |-3 |-3 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	|-3 | 0 | 5 |     |-3 | 0 | 5 |     |-3 | 0 |-3 |     | 5 | 0 |-3 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	|-3 |-3 | 5 |     |-3 | 5 | 5 |     | 5 | 5 | 5 |     | 5 | 5 |-3 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+

	F_DIRECT_180      F_DIRECT_225      F_DIRECT_270      F_DIRECT_315
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	| 5 |-3 |-3 |     | 5 | 5 |-3 |     | 5 | 5 | 5 |     |-3 | 5 | 5 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	| 5 | 0 |-3 |     | 5 | 0 |-3 |     |-3 | 0 |-3 |     |-3 | 0 | 5 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	| 5 |-3 |-3 |     |-3 |-3 |-3 |     |-3 |-3 |-3 |     |-3 |-3 |-3 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+

F_DIRECT_MAX4: calc_mode に F_DIRECT_MAX4 を指定した場合、本関数は F_DIRECT_0, F_DIRECT_90, F_DIRECT_180, F_DIRECT_270 の４つのフィルタカーネルによってフィルタ処理を行った後、これらの処理結果から最大濃度値を各画素ごとに算出しその値を出力します。

F_DIRECT_MAX8: calc_mode に F_DIRECT_MAX8 を指定した場合、本関数は F_DIRECT_0, F_DIRECT_45, ～, F_DIRECT_315 の８つのフィルタカーネルによってフィルタ処理を行った後、これらの処理結果から最大濃度値を各画素ごとに算出しその値を出力します。

スケーリング: denom パラメータはフィルタ処理時に適用されるフィルタ係数分母の値です。 fnFIE_kernel_filter() の kernel->denom と同等の意味のパラメータです。本関数の処理結果画像の濃度値が大きくなりすぎる場合には、本パラメータに1より大きい値を指定する事によって出力濃度値の値域を抑制することが出来ます。特にスケーリングの必要性が無い場合は 1.0 を指定してください。ただし fnFIE_kernel_filter() と同様に画像の型が整数型の場合には、 denom も整数値に変換して扱われることに注意してください。

境界部分処理について: 画像の周囲１画素については3x3のカーネルがはみ出すため、正しくは値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用し入力画像を拡張することで、擬似的に周囲１画素の結果値も出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータに F_BORDER_NONE を指定した場合は、この拡張処理を行わず、出力画像の周囲１画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像を縁の分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、周囲１画素の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode , border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

出力画像と入力画像は同じサイズ、チャネル数、画像型でなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	denom	フィルタ係数分母
`[in]`	calc_mode	kirschの計算モード。下記のいずれかを指定。 F_DIRECT_0 0度方向カーネル F_DIRECT_45 45度方向カーネル F_DIRECT_90 90度方向カーネル F_DIRECT_135 135度方向カーネル F_DIRECT_180 180度方向カーネル F_DIRECT_225 225度方向カーネル F_DIRECT_270 270度方向カーネル F_DIRECT_315 315度方向カーネル F_DIRECT_MAX4 0,90,180,270度カーネルでの処理結果の最大値 F_DIRECT_MAX8 0,45,...,315度カーネルでの処理結果の最大値
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像: calc_mode=F_DIRECT_MAX8, denom=4.0

INT FVALGAPI fnFIE_robinson	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	denom,
		enum f_direction	calc_mode,
		INT	border_mode,
		INT	border_value
	)

robinson フィルタ

3x3のロビンソン微分フィルタを入力画像に適用し、出力画像に結果を出力します。パラメータ calc_mode の指定によって、実行するフィルタの演算は下記のように変化します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

F_DIRECT_0 ～ F_DIRECT_315: calc_mode に F_DIRECT_0 ～ F_DIRECT_315 を指定した場合、本関数は下記に定義される3x3フィルタカーネルによるフィルタ処理結果を出力します。フィルタカーネルのアンカーは3x3カーネルの中心部分になります。

	F_DIRECT_0        F_DIRECT_45       F_DIRECT_90       F_DIRECT_135
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	|-1 | 0 | 1 |     |-2 |-1 | 0 |     |-1 |-2 |-1 |     | 0 |-1 |-2 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	|-2 | 0 | 2 |     |-1 | 0 | 1 |     | 0 | 0 | 0 |     | 1 | 0 |-1 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	|-1 | 0 | 1 |     | 0 | 1 | 2 |     | 1 | 2 | 1 |     | 2 | 1 | 0 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+

	F_DIRECT_180      F_DIRECT_225      F_DIRECT_270      F_DIRECT_315
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	| 1 | 0 |-1 |     | 2 | 1 | 0 |     | 1 | 2 | 1 |     | 0 | 1 | 2 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	| 2 | 0 |-2 |     | 1 | 0 |-1 |     | 0 | 0 | 0 |     |-1 | 0 | 1 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
	| 1 | 0 |-1 |     | 0 |-1 |-2 |     |-1 |-2 |-1 |     |-2 |-1 | 0 |
	+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+

F_DIRECT_MAX4: calc_mode に F_DIRECT_MAX4 を指定した場合、本関数は F_DIRECT_0, F_DIRECT_90, F_DIRECT_180, F_DIRECT_270 の４つのフィルタカーネルによってフィルタ処理を行った後、これらの処理結果から最大濃度値を各画素ごとに算出しその値を出力します。

F_DIRECT_MAX8: calc_mode に F_DIRECT_MAX8 を指定した場合、本関数は F_DIRECT_0, F_DIRECT_45, ～, F_DIRECT_315 の８つのフィルタカーネルによってフィルタ処理を行った後、これらの処理結果から最大濃度値を各画素ごとに算出しその値を出力します。

スケーリング: denom パラメータはフィルタ処理時に適用されるフィルタ係数分母の値です。 fnFIE_kernel_filter() の kernel->denom と同等の意味のパラメータです。本関数の処理結果画像の濃度値が大きくなりすぎる場合には、本パラメータに1より大きい値を指定する事によって出力濃度値の値域を抑制することが出来ます。特にスケーリングの必要性が無い場合は 1.0 を指定してください。ただし fnFIE_kernel_filter() と同様に画像の型が整数型の場合には、 denom も整数値に変換して扱われることに注意してください。

境界部分処理について: 画像の周囲１画素については3x3のカーネルがはみ出すため、正しくは値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用し入力画像を拡張することで、擬似的に周囲１画素の結果値も出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータに F_BORDER_NONE を指定した場合は、この拡張処理を行わず、出力画像の周囲１画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像を縁の分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、周囲１画素の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode , border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

出力画像と入力画像は同じサイズ、チャネル数、画像型でなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	denom	フィルタ係数分母
`[in]`	calc_mode	robinsonの計算モード。下記のいずれかを指定。 F_DIRECT_0 F_DIRECT_45 F_DIRECT_90 F_DIRECT_135 F_DIRECT_180 F_DIRECT_225 F_DIRECT_270 F_DIRECT_315 F_DIRECT_MAX4 F_DIRECT_MAX8
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像: calc_mode=F_DIRECT_MAX8, denom=2.0

INT FVALGAPI fnFIE_prewitt	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		enum f_filter_mode	calc_mode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

prewitt フィルタ

3x3のprewitt 微分フィルタを入力画像に適用し、出力画像に結果を出力します。パラメータ calc_mode の指定によって、実行するフィルタの演算は下記の様に変化します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

F_FILTER_X_MODE
Ｘ方向微分を表す、下記の3x3カーネルにてコンボリューション演算(下式)を行った結果値を出力します。出力画像の型が符号無し型の場合は、絶対値を取ります。また、結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値でサチュレーション処理されます。
```
		[-1][0][1]
		[-1][0][1]
		[-1][0][1]
	
```
$\begin{eqnarray*} Gx_{(i,j)} = &- \{ f_{(i-1,j-1)} + f_{(i-1,j)} + f_{(i-1,j+1)} \} \\ &+ f_{(i+1,j-1)} + f_{(i+1,j)} + f_{(i+1,j+1)} \end{eqnarray*}$

F_FILTER_Y_MODE
Ｙ方向微分を表す、下記の3x3カーネルにてコンボリューション演算(下式)を行った結果値を出力します。出力画像の型が符号無し型の場合は、絶対値を取ります。また、結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値で飽和処理されます。
```
		[-1][-1][-1]
		[ 0][ 0][ 0]
		[ 1][ 1][ 1]
	
```
$\begin{eqnarray*} Gy_{(i,j)} = &- \{ f_{(i-1,j-1)} + f_{(i,j-1)} + f_{(i+1,j-1)} \} \\ &+ f_{(i-1,j+1)} + f_{(i,j+1)} + f_{(i+1,j+1)} \end{eqnarray*}$

F_FILTER_XY_MODE
Ｘ方向微分の結果とＹ方向微分の結果の絶対値和を出力します。結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値で飽和処理されます。
$Gxy_{(i,j)} = |Gx_{(i,j)}| + |Gy_{(i,j)}|$

F_FILTER_SQRT_MODE
Ｘ方向微分の結果とＹ方向微分の結果から、ユークリッド距離を求め、出力します。結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値で飽和処理されます。
$Gsqrt_{(i,j)} = \sqrt{ {Gx_{(i,j)}}^{2} + {Gy_{(i,j)}}^{2} }$

境界部分処理について: 画像の周囲１画素については、prewittの3x3のカーネルがはみ出すため、正しくは値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用し入力画像を拡張することで、擬似的に周囲１画素の結果値も出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータに F_BORDER_NONE を指定した場合は、この拡張処理を行わず、出力画像の周囲１画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像を縁の分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、周囲１画素の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode , border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

入力画像と同じサイズ、チャネル数、画像型である必要があります。但し、入力がF_IMG_UC8型、出力がF_IMG_S16型の場合は許可されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	calc_mode	prewittの計算モード。下記のいずれかを指定。 F_FILTER_X_MODE Ｘ方向微分 F_FILTER_Y_MODE Ｙ方向微分 F_FILTER_XY_MODE ＸＹ方向微分（絶対値和） F_FILTER_SQRT_MODE ＸＹ方向微分（ユークリッド距離）
`[in]`	border_mode	ボーダーコピーモード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます。その他のボーダーモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

左より

(1)入力画像
(2)F_FILTER_X_MODEによる処理結果画像
(3)F_FILTER_Y_MODEによる処理結果画像
(4)F_FILTER_XY_MODEによる処理結果画像
(5)F_FILTER_SQRT_MODEによる処理結果画像

: となります。画素タイプは、入力画像、出力画像共に、 F_IMG_UC8 です。

INT FVALGAPI fnFIE_projection	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	mode
	)

画像の縦方向や横方向の投影を算出する

引数 mode に従って画素値を算出して出力します。複数のチャネルを持つ画像の場合はチャネル毎に出力します。
出力画像が整数型の場合、サチュレーション処理を行った後に出力します。

mode = 0 のとき

水平投影です。入力画像でy座標が同一である水平方向の1行を処理対象画素とし、画素値を合計して出力画像でy座標が等しい画素に書き込みます。

$Dst(x,y) = \sum_{i=0}^{width-1} Src(i,y)$

mode = 1 のとき

垂直投影です。入力画像でx座標が同一である垂直方向の一列を処理対象画素とし、画素値を合計して出力画像でx座標が等しい画素に書き込みます。

$Dst(x,y) = \sum_{i=0}^{height-1} Src(x,i)$

mode = 2 のとき

水平垂直投影です。入力画像の全画素を処理対象画素とし、画素値を合計して出力画像全面に書き込みます。入力が二値画像なら白色面積計測と同じです。

$Dst(x,y) = \sum_{i=0}^{width-1} \sum_{j=0}^{height-1} Src(i,j)$

mode = 3 のとき

水平投影平均です。入力画像でy座標が同一である水平方向の1行を処理対象画素とし、画素値を合計して処理対象画素数で割った値を四捨五入して出力画像でy座標が等しい画素に書き込みます。

$Dst(x,y) = \frac{1}{width}\sum_{i=0}^{width-1} Src(i,y)$

mode = 4 のとき

垂直投影平均です。入力画像でx座標が同一である垂直方向の一列を処理対象画素とし、画素値を合計して処理対象画素数で割った値を四捨五入して出力画像でx座標が等しい画素に書き込みます。

$Dst(x,y) = \frac{1}{height}\sum_{i=0}^{height-1} Src(x,i)$

mode = 5 のとき

水平垂直投影平均です。入力画像の全画素を処理対象画素とし、画素値を合計して処理対象画素数で割った値を四捨五入して出力画像全面に書き込みます。

$Dst(x,y) = \frac{1}{width \cdot height} \sum_{i=0}^{width-1} \sum_{j=0}^{height-1} Src(i,j)$

modeの制限

以下の表は画像型の組合せ別に実行可能なモードを表したものです。記載のないモードを実行した場合、 F_ERR_INVALID_PARAM が返ります。×の記載のある組合せでは F_ERR_INVALID_IMAGE が返ります。

		出力画像形式
		BIN	UC8	S16	US16	DOUBLE
入力画像形式	BIN	3,4,5	×	×	×	0,1,2
	UC8	×	3,4,5	×	×	0,1,2
	S16	×	×	3,4,5	×	0,1,2
	US16	×	×	×	3,4,5	0,1,2

引数:

`[in]`	src	入力画像( type: bin, uc8, s16, us16 )
`[out]`	dst	出力画像( type: bin, uc8, s16, us16, dobule ) 出力画像は入力画像と同じ型であるか、F_IMG_DOUBLE型でなくてはなりません。出力画像は入力画像と同じチャネル数でなければなりません。 mode の値が0または3であるとき、出力画像の高さは入力画像の高さと同一でなければなりません。 mode の値が1または4であるとき、出力画像の幅は入力画像の幅と同一でなければなりません。 mode の値が2または5であるとき、出力画像の画像サイズは入力画像と異なっていてかまいません。
`[in]`	mode	処理の内容 0 水平投影 1 垂直投影 2 画像全体合計 3 水平投影後、平均値を算出 4 垂直投影後、平均値を算出 5 画像全体合計後、平均値を算出

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_PARAM	不正なパラメータ
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡されたため、異常終了
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_replace_inf	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	pval,
		DOUBLE	mval
	)

Inf(無限大)を数値に置き換える

対象の画像の+Infと-Infをそれぞれ指定の数値に置き換え、出力画像に出力します。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数でなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: double, float)
`[out]`	hdst	出力画像ハンドル( type: double, float)
`[in]`	pval	+Infを置き換える数値 DOUBLE型で入力されます。対象画像のタイプが F_IMG_FLOAT の場合は単純キャストされます。 pval >= mval でなければなりません。
`[in]`	mval	-Infを置き換える数値 DOUBLE型で入力されます。対象画像のタイプが F_IMG_FLOAT の場合は単純キャストされます。 pval >= mval でなければなりません。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡されたため、異常終了
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータエラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

当関数はin-place処理可能です。

INT FVALGAPI fnFIE_replace_nan	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		DOUBLE	val
	)

NaN( 非数 )を数値に置き換える

対象の画像のNaNを指定の数値に置き換え、出力画像に出力します。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数でなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: double, float )
`[out]`	hdst	出力画像ハンドル( type: double, float )
`[in]`	val	NaNを置き換える数値 DOUBLE型で入力されます。対象画像のタイプが F_IMG_FLOAT の場合は単純キャストされます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡されたため、異常終了
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

当関数はin-place処理可能です。

INT FVALGAPI fnFIE_roberts	(	FHANDLE	fhSrc,
		FHANDLE	fhDst,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

roberts filter

roberts filterを施します。注目画素を左上とする２ｘ２の領域において、次のような演算を施します。

	入力画像の座標(i,j) : f(i,j)、出力画像の座標(i,j) : g(i,j)

	g(i,j) = | f(i,j) - f(i+1,j+1) | + | f(i+1,j) - f(i,j+1) |

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、出力画像の右端、下端１画素分処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	fhSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	fhDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常(border_mode異常)
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_sharp	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

鮮鋭化フィルタ

3x3の鮮鋭化フィルタを入力画像に適用し、出力画像に結果を出力します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

下記の3x3カーネルにてコンボリューション演算を行った結果値を出力します。出力画像の型が符号無し型の場合は、絶対値を取ります。また、結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値でサチュレーション処理されます。

		[-1][-1][-1]
		[-1][ 9][-1]
		[-1][-1][-1]

境界部分処理について: 画像の周囲１画素については、sharpの3x3のカーネルがはみ出すため、正しくは値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用し入力画像を拡張することで、擬似的に周囲１画素の結果値も出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータに F_BORDER_NONE を指定した場合は、この拡張処理を行わず、出力画像の周囲１画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像を縁の分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、周囲１画素の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode , border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

入力画像と同じサイズ、チャネル数、画像型である必要があります。但し、入力がF_IMG_UC8型、出力がF_IMG_S16型の場合は許可されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	border_mode	ボーダーコピーモード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode が F_BORDER_VALUE の場合のみ使用されます。その他のコピーモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:: 左より、(1)入力画像、(2)処理結果画像となります。画素タイプは、入力画像、出力画像共に、 F_IMG_UC8 です。

INT FVALGAPI fnFIE_sobel	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	calc_mode,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

sobel フィルタ

3x3のソーベル微分フィルタを入力画像に適用し、出力画像に結果を出力します。パラメータ calc_mode の指定によって、実行するフィルタの演算は下記の様に変化します。なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

F_SOBEL_X_MODE
Ｘ方向微分を表す、下記の3x3カーネルにてコンボリューション演算(下式)を行った結果値を出力します。出力画像の型が符号無し型の場合は、絶対値を取ります。また、結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値でサチュレーション処理されます。
```
		[-1][0][1]
		[-2][0][2]
		[-1][0][1]
	
```
$\begin{eqnarray*} Gx_{(i,j)} = &- \{ f_{(i-1,j-1)} + 2 f_{(i-1,j)} + f_{(i-1,j+1)} \} \\ &+ f_{(i+1,j-1)} + 2 f_{(i+1,j)} + f_{(i+1,j+1)} \end{eqnarray*}$

F_SOBEL_Y_MODE
Ｙ方向微分を表す、下記の3x3カーネルにてコンボリューション演算(下式)を行った結果値を出力します。出力画像の型が符号無し型の場合は、絶対値を取ります。また、結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値で飽和処理されます。
```
		[-1][-2][-1]
		[ 0][ 0][ 0]
		[ 1][ 2][ 1]
	
```
$\begin{eqnarray*} Gy_{(i,j)} = &- \{ f_{(i-1,j-1)} + 2 f_{(i,j-1)} + f_{(i+1,j-1)} \} \\ &+ f_{(i-1,j+1)} + 2 f_{(i,j+1)} + f_{(i+1,j+1)} \end{eqnarray*}$

F_SOBEL_XY_MODE
Ｘ方向微分の結果とＹ方向微分の結果の絶対値和／２を出力します。結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値で飽和処理されます。
$Gxy_{(i,j)} = \frac{|Gx_{(i,j)}| + |Gy_{(i,j)}|}{2}$

F_SOBEL_SQRT_MODE
Ｘ方向微分の結果とＹ方向微分の結果から、ユークリッド距離を求め、出力します。結果値が出力画像の型の最大値を超える場合は、その最大値で飽和処理されます。
$Gsqrt_{(i,j)} = \sqrt{ {Gx_{(i,j)}}^{2} + {Gy_{(i,j)}}^{2} }$

境界部分処理について: 画像の周囲１画素については、sobelの3x3のカーネルがはみ出すため、正しくは値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用し入力画像を拡張することで、擬似的に周囲１画素の結果値も出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータに F_BORDER_NONE を指定した場合は、この拡張処理を行わず、出力画像の周囲１画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像を縁の分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、周囲１画素の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode , border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

入力画像と同じサイズ、チャネル数、画像型であること。但し、入力がF_IMG_UC8型、出力がF_IMG_S16型の場合は許可されます。

注意: F_SOBEL_XY_MODE の場合の結果値は、Ｘ方向微分の結果とＹ方向微分の結果の絶対値和／２です。２で除算しているのは、Ｘ方向微分の結果とＹ方向微分の結果の絶対値和が必ず偶数になるので（簡単に証明できます）、２で割ることによってダイナミックレンジを大きく取るためです。旧来のFASTのライブラリ(FVL,FVX,etc)ではこの２で除算する処理が入っていないため、それらと比較すると結果値が1/2になります。旧来のライブラリから移植を行う際はこの点に十分に注意して下さい。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	calc_mode	sobelの計算モード。下記のいずれかを指定。 F_SOBEL_X_MODE Ｘ方向微分 F_SOBEL_Y_MODE Ｙ方向微分 F_SOBEL_XY_MODE ＸＹ方向微分（絶対値和） F_SOBEL_SQRT_MODE ＸＹ方向微分（ユークリッド距離）
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像
処理結果画像:Ｘ方向微分	処理結果画像:Ｙ方向微分
処理結果画：ＸＹ方向微分(絶対値和)	処理結果画像：ＸＹ方向微分(ユークリッド距離)

INT FVALGAPI fnFIE_sobel_dir	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

sobel フィルタ

3x3のソーベル微分フィルタのＸ，Ｙ方向微分値を使用して、エッジ角度画像を出力します。角度は下記式により求められます。

$Angle_{(i,j)} = Atan2( Gy_{(i,j)}, Gx_{(i,j)} )$

但し、出力画像に書き込まれる出力値は-16384～16384の範囲で、これは-π～+πを-16384～+16384にスケーリングした値です。

なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。

Ｘ方向微分Gx 及びＹ方向微分Gy は fnFIE_sobel() の場合と同一で、下記式により求められる値です。

Ｘ方向微分Gx

$\begin{eqnarray*} Gx_{(i,j)} = &- \{ f_{(i-1,j-1)} + 2 f_{(i-1,j)} + f_{(i-1,j+1)} \} \\ &+ f_{(i+1,j-1)} + 2 f_{(i+1,j)} + f_{(i+1,j+1)} \end{eqnarray*}$

		[-1][0][1]
		[-2][0][2]
		[-1][0][1]

Ｙ方向微分Gy

$\begin{eqnarray*} Gy_{(i,j)} = &- \{ f_{(i-1,j-1)} + 2 f_{(i,j-1)} + f_{(i+1,j-1)} \} \\ &+ f_{(i-1,j+1)} + 2 f_{(i,j+1)} + f_{(i+1,j+1)} \end{eqnarray*}$

		[-1][-2][-1]
		[ 0][ 0][ 0]
		[ 1][ 2][ 1]

境界部分処理について: 画像の周囲１画素については、sobelの3x3のカーネルがはみ出すため、正しくは値を求める事が出来ません。しかし、本関数では fnFIE_copy_border() 関数を使用することによって、入力画像を拡張することで、擬似的に周囲１画素の結果値も出力できるようになっています。これは border_mode 及び border_value パラメータにより制御されます。 border_mode パラメータにF_BORDER_NONEを指定した場合は、この拡張処理を行わず、出力画像の周囲１画素には値を書き込みません（元の値が保持される）。 F_BORDER_NONE以外を指定した場合には、処理前に fnFIE_copy_border() 関数を実行し、入力画像を縁の分だけ拡張した後にフィルタ処理を行います。このため、周囲１画素の値も擬似的に計算され、結果値が格納されます。なお border_mode border_value は、どちらも fnFIE_copy_border() 関数にそのまま渡されるパラメータです。値の意味については fnFIE_copy_border() 関数を参照して下さい。

入力画像と同じサイズ＆チャネル数で無ければなりません。また、出力画像の画像型は、F_IMG_S16でなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像ハンドル。( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力先画像ハンドル。( type: s16 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー部分は処理しない F_BORDER_ZERO ０埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード１ F_BORDER_MIRROR2 反転モード２
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は、この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像ハンドルが渡された。
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

下記の処理結果画像は濃度値-16384～+16384で出力された結果画像を視認しやすいように0～255へスケーリングした後の画像です。

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_solodel	(	const FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hDst,
		INT	color
	)

孤立点除去

処理対象の２値画像について、白または黒の孤立点を除去します。孤立点とは、８近傍画素の色が全て自分の色と異なる場所を言います。（下図の１から８の点。* は注目画素）

	+---+---+---+
	| 4 | 3 | 2 |
	+---+---+---+
	| 5 | * | 1 |
	+---+---+---+
	| 6 | 7 | 8 |
	+---+---+---+

※便宜上、説明のために色が付いていますが、実際に処理をするものは２値画像です。

中央の画素について: 上図のように、注目画素の８近傍全ての画素の値を取得し、孤立点判定を行います。中央の黄色の画素が注目画素である場合に、周囲８近傍の青い画素の値を取得し、孤立点判定を行います。

周囲１画素について

四隅の画素について
上図のように、四隅の画素は画像の範囲内の画素のみを取得し、孤立点判定を行います。画像の範囲外は取得しないため、画像の範囲外については状態の如何に関わりません。それぞれ四隅の赤い画素が注目画素である場合に、画像の範囲内である青い３画素の値を取得し、孤立点判定を行います。黄緑色の画素は画像の範囲外であるために、参照されません。
四辺の画素について
四隅の画素と同様に、画像の範囲内の画素のみを取得し、孤立点判定を行います。画像の範囲外は取得しないため、画像の範囲外については状態の如何に関わりません。それぞれの辺の紫色の画素が注目画素である場合に、画像の範囲内である青い５画素の値を取得し、孤立点判定を行います。黄緑色の画素は画像の範囲外であるために、参照されません。

注意: 入出力の画像オブジェクトは幅、高さが同一でなくてはなりません。ただし、入出力の画像オブジェクトは幅、高さが２以上でなくてはなりません。また、入出力オブジェクトのチャネル数は１のみ、画像タイプは F_IMG_BIN のみをサポートしています。

引数:

`[in]`	hSrc	処理対象FIE画像オブジェクトハンドル( type: bin )
`[out]`	hDst	被処理対象FIE画像オブジェクトハンドル( type: bin )
`[in]`	color	除去対象色 0 黒の孤立点の消去 1 白の孤立点の消去

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像オブジェクト
	F_ERR_INVALID_PARAM	不正なパラメータ（ color 異常）
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_steger_filter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		FHANDLE	hdir,
		DOUBLE	sigma,
		DOUBLE	thresh,
		INT	line_mode
	)

steger line/curve extraction filter

線(曲線)抽出フィルタです。各画素において注目画素が線かどうかの判定を行い、線であれば線の強度と、線と直行するベクトルの向き（角度）を出力するフィルタです。線と判定されなかった画素は、強度 0.0、角度 0となります。線強度が thresh 未満であった場合も線と判定されません。

線強度と角度について: 注目画素でヘッセ行列を求め、ヘッセ行列の最大固有値（絶対値が大きい固有値）と最大固有値の固有ベクトルを求めます。画像上の注目画素において、ヘッセ行列を用いて作られるテイラー多項式を注目画素周辺の曲面近似だと考え、テイラー多項式の極値の位置を求めます。極値が注目画素付近（注目画素を中心に[-0.5,0.5]×[-0.5,0.5]の区間内）にある場合に、注目画素を線と判定します。この時、線強度は最大固有値の絶対値となり、固有ベクトルは線と直行するベクトルになります。角度は，固有ベクトルをとした場合、 $\arctan(u/v)$ として求められます。角度出力結果は、[0,16384]の範囲に正規化されます。

ガウス微分フィルタのσの意味: ガウシアンフィルタはノイズ除去の平滑化ではありません。線の濃淡構造によって、最適なσが存在します。今回この関数では、線の濃淡構造の平滑化のためのガウシアンフィルタと考えてよいです。

線の種類（色）

輝度が周囲画素よりも低い線を抽出する場合 line_mode : F_VALLEY_MODE
輝度が周囲画素よりも高い線を抽出する場合 line_mode : F_RIDGE_MODE ヘッセ行列の最大固有値が正の時、valley（谷）となり、負の時、ridge（山）となります。

内部処理

ガウス微分フィルタの際にF_BORDER_CONTINUOUSモードでボーダー拡張を行っています。そのため画像の端で線強度が強くなっている可能性があります。
ヘッセ行列の２つの固有値の値が等しくなる場合、線ではないとします。
各チャネルに対して線抽出フィルタを施しています。

処理対象画像( hsrc )と線強度画像( hdst )と線角度画像( hdir )は全て同じ画像サイズ、チャネル数でなければなりません。

引数:

`[in]`	hsrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	線強度画像( type: double )
`[out]`	hdir	線角度画像( type: s16 )
`[in]`	sigma	ガウス微分時のσ（1.0以上)
`[in]`	thresh	線強度のしきい値(0.0以上)
`[in]`	line_mode	抽出する線の種類 F_RIDGE_MODE 輝度が周囲画素よりも高い線 F_VALLEY_MODE 輝度が周囲画素よりも低い線

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常( sigma 異常、 line_mode 異常 )
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:: 以下に示す処理結果は、 0～255の範囲で正規化をしています。

なお、指定したパラメータは以下の通りです。

thresh = 2.0
line_mode = F_RIDGE_MODE

入力画像
*処理結果画像:線強度( sigma* = 2.0 )**	*処理結果画像:線角度( sigma* = 2.0 )**
*処理結果画像:線強度( sigma* = 5.0 )**	*処理結果画像:線角度( sigma* = 5.0 )**

INT FVALGAPI fnFIE_steger_filter_edges	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		FHANDLE	hdir,
		DOUBLE	sigma,
		DOUBLE	thresh,
		INT	line_mode,
		F_EDGE **	edges,
		INT *	edge_num
	)

エッジ出力付きステガーフィルタ(ピクセル精度)

勾配付きエッジ出力付きの線(曲線)抽出フィルタです。基本的な処理内容は fnFIE_steger_filter() と同じですが、本関数では、線強度画像( hdst )と線角度画像( hdir )の出力に加え、抽出した線(曲線)を勾配付きエッジとしても出力します。なお、エッジはピクセル精度で取得します。

エッジについて

本関数で取得されるエッジは、以下のようになります。線強度・角度の詳細な内容については fnFIE_steger_filter() を参照してください。

エッジ強度: 線検出で求められた線強度が設定されます。
勾配方向 : 線検出で求められた、線と直行するベクトルの向き（角度）が設定されます。
座標 : 線と判定された画素の座標が設定されます。

取得エッジ: edges は、関数内部で必要なメモリを確保します。メモリを確保した配列を指定しないで下さい。また、*edges がNULLで初期化されていない場合は、エラーとなります。取得されたエッジの数は edge_num に設定されます。確保されたメモリは、 fnOAL_free() で必ず解放をして下さい。

取得エッジの座標範囲

取得エッジの範囲は以下の通りとなります。

0 ≦ edges->x ≦ width - 1
0 ≦ edges->y ≦ height - 1

取得エッジの強度範囲

取得エッジの強度には、検出された線強度を四捨五入し、最大値を16384として飽和処理をした値が設定されます。

強度：thresh ≦ edges->mag ≦ 16384

取得エッジの勾配方向

取得エッジの勾配方向は、線角度を以下の範囲で表した値になります。

勾配方向：-180 ≦ edges->q ≦ 180 (単位：度)

入出力画像の条件: 処理対象画像( hsrc )と線強度画像( hdst )と線角度画像( hdir )は全て同じ画像サイズでなければなりません。また、チャネル数は全て1でなければなりません。チャネル数に制限がある点が fnFIE_steger_filter() と異なるので、ご注意ください。

他の入出力パラメータについては、 fnFIE_steger_filter() と同じになります。

引数:

`[in]`	hsrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double / 1ch )
`[out]`	hdst	線強度画像( type: double / 1ch )
`[out]`	hdir	線角度画像( type: s16 / 1ch )
`[in]`	sigma	ガウス微分時のσ（1.0以上)
`[in]`	thresh	線強度のしきい値(0.0以上)
`[in]`	line_mode	抽出する線の種類 F_RIDGE_MODE 輝度が周囲画素よりも高い線 F_VALLEY_MODE 輝度が周囲画素よりも低い線
`[out]`	edges	取得したエッジ
`[out]`	edge_num	取得したエッジの数

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	入力パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_thinning_filter	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	color_mode,
		INT	iMode
	)

細線化フィルタ

指定の２値画像を細線化します。

チャネル数は1でなければならない。画像幅、高さは2以上でなければならない。入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければならない。

各モードについて

color_mode は細線化する画像の色を指定するパラメータです。

0のとき・・値が0の領域を細線化します
0以外・・・値が1の領域を細線化します

iMode は細線化のアルゴリズムを指定するパラメータです。

0のとき・・Hilditchのアルゴリズムを採用します
1のとき・・Deutschのアルゴリズムを採用します

Hilditchのアルゴリズムは、8連結の連結性で細線化します。有名なアルゴリズムです。 Deutschのアルゴリズムは、連結性は不定（4または8連結）で、孤立点や正方矩形などが細線化処理の結果消えてしまう場合があります。線が交差する場所での歪みがHilditchよりも少ないという報告もあります。両アルゴリズムに関して上記以外の違いは詳細に評価していないので不明ですが、得られる処理結果はだいたい同じだと考えてよいと思います。 Hilditchのアルゴリズムは隣接画素の処理結果を踏まえて注目画素の細線化判定を行うタイプのアルゴリズムのため並列化できませんが、 Deutschのアルゴリズムは各画素毎に独立して細線化判定できるので並列化でき、ハード処理による高速化が考えやすいです。

引数:

`[in]`	hsrc	処理対象画像( type: bin )
`[out]`	hdst	処理結果画像( type: bin )
`[in]`	color_mode	細線化する領域の色(0:値が0の領域を細線化、0以外:値が1の領域を細線化)
`[in]`	iMode	細線化アルゴリズム指定(0:hilditch,1:deutsch)

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参考文献:

森俊二／坂倉栂子共著："画像認識の基礎 [1] -前処理と形の特徴抽出-" オーム社 1986年 4章
Deutsch E.S. ,"Thinning Algorithms on Rectangular, Hexagonal, and Triangular Arrays", CACM(15), No. 9, September 1972, pp. 827-837

処理結果例:

: 以下の処理結果、Hilditchのアルゴリズム採用の場合です。

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_trimmed_averageMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		DOUBLE	rate_high,
		DOUBLE	rate_low,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	border_value
	)

中間項平均化フィルタ(MxN)

任意のフィルタサイズ(M×N）において、フィルタ内の濃度値をソートし、大きい値側と小さい値側から指定された個数だけ除外した平均化フィルタを施します。フィルタのアンカー位置は、フィルタの中央となります。

除外する個数は、フィルタ範囲（MxN個）に対する割合でそれぞれ指定します。除外される個数が小数となる場合は、小数点以下を切り捨てして計算されます。
例)
フィルタサイズ：5x5（25）、除外する割合：大：0.1、小：0.1、除外する個数：4（大：2、小：2）
フィルタサイズ：5x5（25）、除外する割合：大：0.6、小：0.1、除外する個数：17（大：15、小：2）

特定の割合の場合、以下のように処理されます。

割合の合計が 1.0 以上の場合は、パラメータエラーを出力する
割合がともに 0.0 の場合は、通常の平均化フィルタとなる

フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが共に1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

サイズ(幅・高さ)、チャネル数、画像の型が等しい
画像の型は F_IMG_UC8 である

ボーダー処理モードがF_BORDER_NONEの時、

画像の左右 $\lfloor \frac{m}{2} \rfloor$ 画素
画像の上下 $\lfloor \frac{n}{2} \rfloor$ 画素

は処理されません。ボーダー処理モードがF_BORDER_NONE以外の時、入力画像を指定のモードでボーダー拡張しフィルタ処理を施します。この時、出力画像の領域全面でフィルタ処理結果が得られます。ボーダー拡張の詳細な仕様は fnFIE_copy_border() を参照して下さい。

なお、指定したフィルタのサイズが幅、高さ共に1であった場合は、単に入力画像をコピーして出力する処理となります。その際、ボーダー処理の指定と範囲指定は全て無視されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8 )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: uc8 )
`[in]`	size_m	フィルタの幅( 水平方向 1以上画像幅以下の奇数)
`[in]`	size_n	フィルタの高さ( 垂直方向 1以上画像高さ以下の奇数)
`[in]`	rate_high	濃度値が大きい側の割合( 0 <= rate_high < 1.0 )
`[in]`	rate_low	濃度値が小さい側の割合( 0 <= rate_low < 1.0 )
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	border_value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_varianceMxN	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		INT	size_m,
		INT	size_n,
		INT	border_mode,
		DOUBLE	value
	)

分散フィルタ(M×N)

任意のフィルタサイズ(M×N）において分散フィルタを施します。
設定したフィルタサイズ内の分散値を濃度値とする画像を生成します。
フィルタサイズをn 濃度値をx とすると分散値 $\sigma^2$ は

$\sigma^2=\frac{1}{n} \sum^{n}_{i=1}x_{i}^{2} - \bar{x}^{2}$

となります。
なお、フィルタのアンカー位置は、フィルタの中心となります。
フィルタサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

フィルタの幅と高さが1以上の奇数である
フィルタのサイズは画像サイズ以下である

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

入力画像と出力画像の幅と高さは同じである

なお、指定したフィルタのサイズが幅、高さ共に1であった場合は、定義より分散値は0になります。そのため、すべての画素の濃度が0となった画像が出力されます。このとき、ボーダーモードの指定はすべて無視されます。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 ( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hdst	出力画像 ( type: double)
`[in]`	size_m	フィルタの幅( 水平方向 1以上画像幅以下の奇数)
`[in]`	size_n	フィルタの高さ( 垂直方向 1以上画像高さ以下の奇数)
`[in]`	border_mode	ボーダー処理モード。下記のいずれかを指定。 F_BORDER_NONE ボーダー拡張しない F_BORDER_ZERO 0埋めモード F_BORDER_VALUE 一定値モード F_BORDER_CONTINUOUS 端延長モード F_BORDER_REPEAT 繰り返しモード F_BORDER_MIRROR1 反転モード1 F_BORDER_MIRROR2 反転モード2
`[in]`	value	ボーダー濃度値。 border_mode がF_BORDER_VALUEの場合のみ使用されます。その他のモードの場合は，この値は無視されます。

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

INT FVALGAPI fnFIE_wiener	(	FHANDLE	hsrc,
		FHANDLE	hdst,
		F_FILTER_KERNEL_T *	kernel,
		DOUBLE	gamma
	)

ウィーナフィルタによる画像復元

入力画像 hsrc がパラメータ kernel による2次元畳み込み処理 (fnFIE_kernel_filter()) を行って得られた画像であるとみなし、ウィーナフィルタにより畳み込み処理を行う前の画像 hdst を復元します。

このフィルタを使用することで、既知の焦点ぼけやカメラぶれにより劣化した画像から元の画像をある程度の精度で復元することができます。

パラメータ gamma （≧ 0）により、復元の精度を調整することができます。 gamma を小さくした場合、より鮮明に画像を復元することができますが、ノイズが増幅されます。 gamma を大きくするとノイズの影響が小さくなりますが、画像復元の効果も小さくなります。

gamma の決定方法: gamma は、理想的には入力画像 hsrc に加算されるノイズのパワースペクトルとノイズを含まない原画像（理想的な hdst ）のパワースペクトルの比として画素ごとに算出されます。しかし通常はノイズや原画像は未知です。そこで、ノイズ量が既知の場合は (ノイズの分散値)÷(入力画像の分散値) をまず試すことを推奨します。ノイズ量が不明であり、画像の型が F_IMG_UC8 である場合は 0.001 程度の値をお試しください。その後は処理結果を確認し、ノイズが多い場合は値を増やし、復元精度が低い場合は値を減らしてください。

入出力画像の仕様

入力画像と出力画像は下記の条件を満たしている必要があります。

幅、高さ、チャネル数、画像の型が等しい
幅と高さが2以上
画像の型は F_IMG_UC8, F_IMG_S16, F_IMG_US16, F_IMG_DOUBLE のいずれか

: 処理はチャネル毎に実行されます。

フィルタカーネルの条件

フィルタカーネルは入力画像内に収まるサイズである必要があります。より形式的には、入力画像の幅の半分を w_half, 高さの半分を h_half （いずれも端数切り捨て）としたとき、カーネルサイズは下記の条件を満たしている必要があります。

kernel->anchor_x が w_half 以下
kernel->anchor_y が h_half 以下
(kernel->size_x - kernel->anchor_x) が w_half 以下
(kernel->size_y - kernel->anchor_y) が h_half 以下

リンギングについて: ウィーナフィルタではリンギングと呼ばれる特有のノイズが発生することが知られています。この影響を抑制するために、画像周辺部をぼかすなどの対策を推奨します。

飽和処理: 最終的な計算結果が画像型の値有効範囲 (たとえばF_IMG_UC8なら0～255)を超える場合は、その型の有効な値範囲で飽和処理が行われます。

覚え書き:

本関数は内部で高速フーリエ変換を使用します。この都合上、入出力画像の幅または高さが2のべき乗（512, 1024など）でない場合、処理速度と精度が低下します。
本関数の原理上、ボーダー処理モードを指定することはできません。ほとんどの場合で画像周辺部の復元精度は低くなります。

引数:

`[in]`	hsrc	入力画像 (type: uc8, s16, us16, double)
`[out]`	hdst	出力画像 (type: uc8, s16, us16, double)
`[in]`	kernel	カーネル指定構造体のポインタ
`[in]`	gamma	復元力とノイズ量のバランスを取るための係数（0以上）

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータエラー
	F_ERR_INVALID_IMAGE	不正な画像が渡された(入力と出力が合わない等)
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足により異常終了
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

使用例:

#include <stdio.h>
#include "fie.h"

// FIE関数の異常終了時に処理終了するためのマクロ定義
#define ERROR_CHECK(expr) if ((err = (expr)) != F_ERR_NONE) { printf("err: %d, line: %d\n", err, __LINE__); goto exit; }


// 画像ぼけとノイズ付加により画像を劣化させ、ウィーナフィルタにより元の画像を復元するサンプル
INT do_weighted_blur_degradation_and_restoration()
{
    INT err = F_ERR_NONE;

    // 入力画像
    FHANDLE hsrc = NULL;
    // 劣化画像（人工的に作成）
    FHANDLE hsrc_degraded = NULL;
    // 出力画像
    FHANDLE hdst = NULL;

    // 画像パラメータ
    INT type, channels, width, height;

    // 画像ぼけを人工的に発生させるフィルタカーネル
    DOUBLE kernel_core[7 * 7] = {
        1,  6,   15,  20,  15,  6,   1,
        6,  36,  90,  120, 90,  36,  6,
        15, 90,  225, 300, 225, 90,  15,
        20, 120, 300, 400, 300, 120, 20,
        15, 90,  225, 300, 225, 90,  15,
        6,  36,  90,  120, 90,  36,  6,
        1,  6,   15,  20,  15,  6,   1,
    };
    F_FILTER_KERNEL_T kernel;
    kernel.p = &kernel_core[0];
    kernel.size_x = kernel.size_y = 7;  // フィルタサイズ
    kernel.anchor_x = kernel.anchor_y = 3;  // フィルタ中心位置
    kernel.denom = 4096;  // フィルタ分母

    // 入力画像読み込み。1チャネルまたは3チャネルの濃淡画像（F_IMG_UC8）を想定
    ERROR_CHECK( fnFIE_load_img_file("sample.png", &hsrc, F_COLOR_IMG_TYPE_UC8) );

    // 入力画像のパラメータ取得
    ERROR_CHECK( fnFIE_img_get_params(hsrc, &channels, &type, NULL, &width, &height) );

    // 劣化画像と出力画像のメモリ確保
    hsrc_degraded = fnFIE_img_root_alloc(type, channels, width, height);
    hdst = fnFIE_img_root_alloc(type, channels, width, height);

    // 劣化画像の作成（ぼけ＋ノイズ）
    // 補足：ボーダー処理モードは F_BORDER_REPEAT とします。
    // 　　　これは、ウィーナフィルタが画像の周期性を仮定しているためです。
    // 　　　通常の画像では周期性を仮定できないことがほとんどですので、
    // 　　　復元精度を上げるために画像の周辺部をぼかすなどの対応をお勧めします。
    ERROR_CHECK( fnFIE_kernel_filter(hsrc, hsrc_degraded, &kernel, F_BORDER_REPEAT, 0) );
    ERROR_CHECK( fnFIE_add_noise_gauss(hsrc_degraded, hsrc_degraded, 0.0, 5.0, 0) );

    // ウィーナフィルタによる画像復元
    ERROR_CHECK( fnFIE_wiener(hsrc_degraded, hdst, &kernel, 0.01));

    // 結果画像保存
    ERROR_CHECK( fnFIE_save_png("sample_weighted_blur_degraded.png", hsrc_degraded, -1) );
    ERROR_CHECK( fnFIE_save_png("sample_weighted_blur_restored.png", hdst, -1) );

exit:
    // 画像の解放
    fnFIE_free_object(hsrc);
    fnFIE_free_object(hsrc_degraded);
    fnFIE_free_object(hdst);

    return err;
}

// 画像ぶれとノイズ付加により画像を劣化させ、ウィーナフィルタにより元の画像を復元するサンプル
INT do_motion_blur_degradation_and_restoration()
{
    INT err = F_ERR_NONE;

    // 入力画像
    FHANDLE hsrc = NULL;
    // 劣化画像（人工的に作成）
    FHANDLE hsrc_degraded = NULL;
    // 出力画像
    FHANDLE hdst = NULL;

    // 画像パラメータ
    INT type, channels, width, height;

    // 画像ぶれを人工的に発生させるフィルタカーネル
    DOUBLE kernel_core[5 * 5] = {
        1, 0, 0, 0, 0,
        0, 1, 0, 0, 0,
        0, 0, 1, 0, 0,
        0, 0, 0, 1, 0,
        0, 0, 0, 0, 1,
    };
    F_FILTER_KERNEL_T kernel;
    kernel.p = &kernel_core[0];
    kernel.size_x = kernel.size_y = 5;  // フィルタサイズ
    kernel.anchor_x = kernel.anchor_y = 2;  // フィルタ中心位置
    kernel.denom = 5;  // フィルタ分母

    // 入力画像読み込み。1チャネルまたは3チャネルの濃淡画像（F_IMG_UC8）を想定
    ERROR_CHECK( fnFIE_load_img_file("sample.png", &hsrc, F_COLOR_IMG_TYPE_UC8) );

    // 入力画像のパラメータ取得
    ERROR_CHECK( fnFIE_img_get_params(hsrc, &channels, &type, NULL, &width, &height) );

    // 劣化画像と出力画像のメモリ確保
    hsrc_degraded = fnFIE_img_root_alloc(type, channels, width, height);
    hdst = fnFIE_img_root_alloc(type, channels, width, height);

    // 劣化画像の作成（ぶれ＋ノイズ）
    // 補足：ボーダー処理モードは F_BORDER_REPEAT とします。
    // 　　　これは、ウィーナフィルタが画像の周期性を仮定しているためです。
    // 　　　通常の画像では周期性を仮定できないことがほとんどですので、
    // 　　　復元精度を上げるために画像の周辺部をぼかすなどの対応をお勧めします。
    ERROR_CHECK( fnFIE_kernel_filter(hsrc, hsrc_degraded, &kernel, F_BORDER_REPEAT, 0) );
    ERROR_CHECK( fnFIE_add_noise_gauss(hsrc_degraded, hsrc_degraded, 0.0, 5.0, 0) );

    // ウィーナフィルタによる画像復元
    ERROR_CHECK( fnFIE_wiener(hsrc_degraded, hdst, &kernel, 0.01));

    // 結果画像保存
    ERROR_CHECK( fnFIE_save_png("sample_motion_blur_degraded.png", hsrc_degraded, -1) );
    ERROR_CHECK( fnFIE_save_png("sample_motion_blur_restored.png", hdst, -1) );

exit:
    // 画像の解放
    fnFIE_free_object(hsrc);
    fnFIE_free_object(hsrc_degraded);
    fnFIE_free_object(hdst);

    return err;
}

int main()
{
    INT err;

    // FIEライブラリのセットアップ
    fnFIE_setup();

    // 画像ぼけの除去
    err = do_weighted_blur_degradation_and_restoration();

    // 画像ぶれの除去
    if (err == F_ERR_NONE) err = do_motion_blur_degradation_and_restoration();

    // ライブラリの終了処理
    fnFIE_teardown();

    return err;
}

人工的に作成したぼけの除去例:

入力画像

ぼかしとノイズを付加した入力画像

復元画像

人工的に作成したぶれの除去例:

入力画像

ぶれとノイズを付加した入力画像

復元画像

参考文献:

画像情報教育振興協会, "ディジタル画像処理[改訂新版]," pp.146-147, 2015.

INT FVALGAPI fnFIE_add_noise_uniform	(	FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hDst,
		DOUBLE	low,
		DOUBLE	high,
		UINT	seed
	)

[[OSS]] uniform noise 付加フィルタ

入力画像に [ low, high ] の区間で一様分布となるノイズを足した画像を出力します。 F_IMG_DOUBLE, F_IMG_FLOAT以外の型では、ノイズ付加後に四捨五入し、各型の上下限値にてサチュレーション処理を行います。指定する low, high の値によっては、（結果的に）ノイズが付加されない場合もあります。入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければなりません。

引数:

`[in]`	hSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double, i32, ui32, float )
`[out]`	hDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double, i32, ui32, float )
`[in]`	low	一様に分布する値の範囲の下限
`[in]`	high	一様に分布する値の範囲の上限
`[in]`	seed	擬似乱数ジェネレータの初期シード値

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_img_add(), fnFIE_generate_noise_uniform()

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_add_noise_gauss	(	FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hDst,
		DOUBLE	ave,
		DOUBLE	var,
		UINT	seed
	)

[[OSS]] gauss noise 付加フィルタ

入力画像に平均 ave 分散 var の正規分布になるノイズを足した画像を出力します。 F_IMG_DOUBLE以外の型では、ノイズ付加後に四捨五入し、各型の上下限値にてサチュレーション処理を行います。指定する var の値によっては、（結果的に）ノイズが付加されない場合もあります。入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければならない。

引数:

`[in]`	hSrc	処理対象画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hDst	処理結果画像( type: uc8, s16, us16, double )
`[in]`	ave	gauss分布の平均
`[in]`	var	gauss分布の分散(0.0より大きい値)
`[in]`	seed	擬似乱数ジェネレータの初期シード値

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:: fnFIE_generate_noise_gauss()

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

INT FVALGAPI fnFIE_add_noise_salt_and_pepper	(	FHANDLE	hSrc,
		FHANDLE	hDst,
		DOUBLE	salt_rate,
		DOUBLE	salt_val,
		DOUBLE	pepper_rate,
		DOUBLE	pepper_val,
		UINT	seed
	)

[[OSS]] salt-and-pepper noise 付加フィルタ

入力画像にsalt-and-pepperノイズを付加した画像を出力します。各画素は salt_rate の確率で salt_val 値に書き換えられます。同様に、各画素は pepper_rate の確率で pepper_val 値に書き換えられます。（ salt_val 値となる画素の割合は salt_rate であるとは限りません。） F_IMG_DOUBLE以外の型では、ノイズ付加後に四捨五入し、各型の上下限値にてサチュレーション処理を行います。指定する salt_rate, pepper_rate の値によっては、（結果的に）ノイズが付加されない場合があります。指定する salt_val, pepper_val の値によっては salt 値と pepper 値が同じになる場合もあります。処理対象画像が２値画像の場合、自動的に salt_val =1.0, pepper_val =0.0 となり入力した両パラメータは無視されます。入力画像と出力画像は同じタイプ、幅、高さ、チャネル数、でなければならない。

引数:

`[in]`	hSrc	処理対象画像( type: bin, uc8, s16, us16, double )
`[out]`	hDst	処理結果画像( type: bin, uc8, s16, us16, double )
`[in]`	salt_rate	saltの割合（ 0.0≦ salt_rate ≦1.0, salt_rate + pepper_rate ≦ 1.0 ）
`[in]`	salt_val	saltの値( pepper_val ＜ salt_val )
`[in]`	pepper_rate	pepperの割合（ 0.0 ≦ pepper_rate ≦ 1.0, salt_rate + pepper_rate ≦ 1.0 ）
`[in]`	pepper_val	pepperの値( pepper_val ＜ salt_val )
`[in]`	seed	擬似乱数ジェネレータの初期シード値

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_IMAGE	画像オブジェクトの値エラー
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足エラー
	F_ERR_INVALID_PARAM	パラメータ異常
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

処理結果例:

入力画像

処理結果画像

フィルタ全般 [画像フィルタ]

データ構造

列挙型

関数

列挙型

関数

フィルタ全般
[画像フィルタ]