fspecial

事前定義型の 2 次元フィルターの作成

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構文

h = fspecial(type)

h = fspecial('average',hsize)

h = fspecial('disk',radius)

h = fspecial('gaussian',hsize,sigma)

h = fspecial('laplacian',alpha)

h = fspecial('log',hsize,sigma)

h = fspecial('motion',len,theta)

h = fspecial('prewitt')

h = fspecial('sobel')

説明

例

h = fspecial(type) は、指定した type の 2 次元フィルター h を作成します。一部のフィルタータイプには、以下の構文で示すような追加パラメーターがオプションで存在します。fspecial は、h を相関カーネルとして返します。これは、imfilter で使用するのに適した形式です。

h = fspecial('average',hsize) はサイズ hsize の平均化フィルター h を返します。

h = fspecial('disk',radius) はサイズが 2*radius+1 の正方行列内の循環平均化フィルター (pillbox) を返します。

h = fspecial('gaussian',hsize,sigma) は回転対称なガウスローパスフィルターを返します。サイズは hsize、標準偏差は sigma です。これは推奨されません。代わりに imgaussfilt または imgaussfilt3 を使用してください。

h = fspecial('laplacian',alpha) は 2 次元ラプラス演算子の形状を近似する 3 行 3 列のフィルターを返します。alpha はラプラス演算子の形状を制御します。

h = fspecial('log',hsize,sigma) は回転対称なガウスのラプラシアンフィルターを返します。サイズは hsize、標準偏差は sigma です。

h = fspecial('motion',len,theta) はイメージとカメラの線形移動で畳み込みを行った後、近似するフィルターを返します。len は移動の長さを指定し、theta は反時計回りの移動角度を指定します。フィルターは水平移動と垂直移動のベクトルになります。既定の len は 9、既定の theta は 0 です。これは 9 個のピクセルの水平移動に相当します。

h = fspecial('prewitt') は 3 行 3 列のフィルターを返します。これは垂直勾配を近似することで水平エッジを強調します。垂直エッジを強調するには、フィルター h' を転置します。

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

h = fspecial('sobel') は 3 行 3 列のフィルターを返します。これは垂直勾配を近似することで平滑化効果を使用して水平エッジを強調します。垂直エッジを強調するには、フィルター h' を転置します。

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

例

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さまざまなフィルターの作成とイメージのフィルター処理

ライブスクリプトを開く

イメージを読み取り、それを表示します。

I = imread('cameraman.tif');
imshow(I);

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

モーションフィルターを作成し、それを使用してイメージをぼかします。ぼかしたイメージを表示します。

H = fspecial('motion',20,45);
MotionBlur = imfilter(I,H,'replicate');
imshow(MotionBlur);

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

ディスクフィルターを作成し、それを使用してイメージをぼかします。ぼかしたイメージを表示します。

H = fspecial('disk',10);
blurred = imfilter(I,H,'replicate'); 
imshow(blurred);

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

入力引数

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`type` — フィルターのタイプ
`'average'` | `'disk'` | `'gaussian'` | `'laplacian'` | `'log'` | `'motion'` | `'prewitt'` | `'sobel'`

フィルターのタイプ。次のいずれかの値に指定します。

値	説明
`'average'`	平均化フィルター
`'disk'`	循環平均化フィルター (pillbox)
`'gaussian'`	ガウスローパスフィルター。これは推奨されません。代わりに `imgaussfilt` または `imgaussfilt3` を使用してください。
`'laplacian'`	2 次元ラプラス演算子を近似する
`'log'`	ガウスのラプラシアンフィルター
`'motion'`	カメラの線形移動を近似する
`'prewitt'`	プレウィット水平エッジ強調フィルター
`'sobel'`	ソーベル水平エッジ強調フィルター

データ型: char | string

`hsize` — フィルターのサイズ
正の整数 | 正の整数の 2 要素ベクトル

フィルターのサイズ。正の整数または正の整数の 2 要素ベクトルとして指定します。h の行や列の数を指定するにはベクトルを使用します。スカラーを指定すると、h は正方行列です。

'average' フィルタータイプと共に使用する場合、既定のフィルターサイズは [3 3] です。ガウスのラプラシアン ('log') フィルタータイプと共に使用する場合、既定のフィルターサイズは [5 5] です。

データ型: double

`radius` — 円板型フィルターの半径
`5` (既定値) | 正の数値

円板型フィルターの半径。正の数値として指定します。フィルターは、サイズ 2*radius+1 の正方行列です。

データ型: double

`sigma` — 標準偏差
`0.5` (既定値) | 正の数値

標準偏差。正の数値として指定します。

データ型: double

`alpha` — ラプラス演算子の形状
`0.2` (既定値) | 範囲 [0, 1] の数値

ラプラス演算子の形状。範囲が [0, 1] の数値として指定します。alpha を 0 として指定して、4 近傍ラプラシアンフィルターを取得します。

[ 0  1 0 
  1 -4 1 
  0  1 0 ]

データ型: double

`len` — カメラの線形移動
`9` (既定値) | 数値スカラー

カメラの線形移動。数値スカラー (ピクセル単位) として指定します。

データ型: double

`theta` — カメラの動きの角度
`0` (既定値) | 数値スカラー

カメラの動きの角度 (度単位)。数値スカラーとして指定します。角度は水平から反時計回りの方向に測定します。

データ型: double

出力引数

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`h` — 相関カーネル
行列

相関カーネル。行列として返されます。

データ型: double

アルゴリズム

平均化フィルター:

ones(n(1),n(2))/(n(1)*n(2))

ガウスフィルター:

$h_{g} (n_{1}, n_{2}) = e^{\frac{- (n_{1}^{2} + n_{2}^{2})}{2 σ^{2}}}$

$h (n_{1}, n_{2}) = \frac{h_{g} (n_{1}, n_{2})}{\sum_{n_{1}} \sum_{n_{2}} h_{g}}$

ラプラシアンフィルター:

$\nabla^{2} = \frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}} + \frac{\partial^{2}}{\partial y^{2}}$

$\nabla^{2} = \frac{4}{(α + 1)} [\begin{matrix} \frac{α}{4} & \frac{1 - α}{4} & \frac{α}{4} \\ \frac{1 - α}{4} & - 1 & \frac{1 - α}{4} \\ \frac{α}{4} & \frac{1 - α}{4} & \frac{α}{4} \end{matrix}]$

ガウスのラプラシアン (LoG) フィルター:

$h_{g} (n_{1}, n_{2}) = e^{\frac{- (n_{1}^{2} + n_{2}^{2})}{2 σ^{2}}}$

$h (n_{1}, n_{2}) = \frac{(n_{1}^{2} + n_{2}^{2} - 2 σ^{2}) h_{g} (n_{1}, n_{2})}{σ^{4} \sum_{n_{1}} \sum_{n_{2}} h_{g}}$

fspecial はカーネルの全要素の合計がゼロに必ずなるように、方程式をシフトします (ラプラスカーネルと同様)。均一領域の畳み込み結果は常にゼロになります。

モーションフィルター:

引数 len と theta で指定される長さと角度を持ち、中心係数 h で中心に配置される理想的な線分を作成します。
各係数位置 (i,j) について、その位置と理想的な線分との最短距離を計算します。
h = max(1 - nearest_distance,0);
h:h = h/(sum(h(:))) を正規化します。

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

fspecial では C コードの生成がサポートされています (MATLAB^® Coder™ が必要)。詳細については、イメージ処理のコード生成を参照してください。
コードを生成する際、すべての入力引数はコンパイル時の定数でなければなりません。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限:

コードを生成する際、すべての入力引数はコンパイル時の定数でなければなりません。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

fspecial

構文

説明

例

さまざまなフィルターの作成とイメージのフィルター処理

入力引数

type — フィルターのタイプ 'average' | 'disk' | 'gaussian' | 'laplacian' | 'log' | 'motion' | 'prewitt' | 'sobel'

hsize — フィルターのサイズ 正の整数 | 正の整数の 2 要素ベクトル

radius — 円板型フィルターの半径 5 (既定値) | 正の数値

sigma — 標準偏差 0.5 (既定値) | 正の数値

alpha — ラプラス演算子の形状 0.2 (既定値) | 範囲 [0, 1] の数値

len — カメラの線形移動 9 (既定値) | 数値スカラー

theta — カメラの動きの角度 0 (既定値) | 数値スカラー

出力引数

h — 相関カーネル 行列

アルゴリズム

拡張機能

C/C++ コード生成 MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成 GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

バージョン履歴

参考

トピック

`type` — フィルターのタイプ
`'average'` | `'disk'` | `'gaussian'` | `'laplacian'` | `'log'` | `'motion'` | `'prewitt'` | `'sobel'`

`hsize` — フィルターのサイズ
正の整数 | 正の整数の 2 要素ベクトル

`radius` — 円板型フィルターの半径
`5` (既定値) | 正の数値

`sigma` — 標準偏差
`0.5` (既定値) | 正の数値

`alpha` — ラプラス演算子の形状
`0.2` (既定値) | 範囲 [0, 1] の数値

`len` — カメラの線形移動
`9` (既定値) | 数値スカラー

`theta` — カメラの動きの角度
`0` (既定値) | 数値スカラー

`h` — 相関カーネル
行列

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。