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础苍诲谤辞颈诲で画像処理リベンジ

情報科学芸術大学院大学
高井大輔

自己紹介
? で～ご＠dego_96
? 情報科学芸術大学院大学修士2年
? 高専、大学で画像処理の研究
? Androidを初めて1年

※追加スライドです

今回やること
? ビット反転
? グレイスケール化
? コントラスト変換
? 2値化

はじめに
? 下準備フォルダの“HankoApp”をインポート
? ImageViewを使用して画像を表示
? レイアウトはxmlに記述（ImageViewだ
け）
? 画像のリソースもxmlに記述
? メニューから画像処理を実行

main.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:orientation="vertical" >

<ImageView
android:id="@+id/ImageView"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:contentDescription="@string/content_description"
android:src=/slideshow/android-13781242/13781242/"@drawable/lenna" />

</LinearLayout>

自分の画像を使う場合
HankoApp -> res -> drawable-hdpi に自分のPNG画像を置く

android:src=/slideshow/android-13781242/13781242/"@drawable/lenna" のlennaをファイル名（拡張子無し）に変
更

MainActivity.java(一部抜粋)
// -----------------------------------------------------------
// メニューメソッド
// -----------------------------------------------------------
@Override
public boolean onCreateOptionsMenu(Menu menu) {
menu.add(0, Menu.FIRST, 0, "実行");
menu.add(0, Menu.FIRST + 1, 0, "保存");
return super.onCreateOptionsMenu(menu);
}
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
switch (item.getItemId()) {
case Menu.FIRST:
// 画像処理メソッドを実行
ImageProcessing();
break;
case Menu.FIRST + 1:
saveBitmapToSd(); // 画像を保存
break;
default:
return false;
}
return true;
}

MainActivity.java(一部抜粋)
private void ImageProcessing()
{
// ImageViewからBitmapを取得
ImageView imageView = (ImageView)findViewById(R.id.ImageView);
Bitmap bmp = ((BitmapDrawable)imageView.getDrawable()).getBitmap()
.copy(Config.ARGB_8888, true);

// 画像の横幅と縦幅を取得
int width = bmp.getWidth();
int height = bmp.getHeight();

// ピクセルデータを取得
int[] pixels = new int[width * height];
bmp.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);

/* ↓↓ ここから画像処理のコードを記述 */
/* ここまで */

// ビットマップにピクセルデータをセット
bmp.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);

// ImageViewにBitmapをセット
imageView.setImageBitmap(bmp);
}

Bitmapの取得
// ImageViewからBitmapを取得
ImageView imageView = (ImageView)findViewById(R.id.ImageView);
Bitmap bmp = ((BitmapDrawable)imageView.getDrawable()).getBitmap()
.copy(Config.ARGB_8888, true);

Bitmap.copy(Bitmap.Config config, boolean isMutable);

Bitmap.Config
? Alpha_8 ：Alpha のみ
? ARGB_4444 ：ARGB各4bit (最大値は128)
? ARGB_8888 ：ARGB各8bit (最大値は256)
? RGB_565 ：R 5bit、G 6bit、B 5bit、Alpha無
し

isMutable (変更可能な)
デフォルトは“false”、“true”にしないとsetPixelsでエ
ラー

ピクセルデータにアクセス
int getPixel(int x, int y); ← 遅いので使わない
int setPixel(int x, int y); ← 遅いので使わない
void getPixels(int[] pixels, int offset, int stride, int x, int y, int width, int height)
void setPixels(int[] pixels, int offset, int stride, int x, int y, int width, int height)

ピクセル情報は1次元配列
横幅と高さはBitmap.getWidth()とBitmap.getHeight()で取得可能

0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000
Alpha Red Green Blue

例） r = (pixel & 0x00FF0000) >> 16

ビット反転

// ビット反転を行う
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
// ビット反転して透明度を最大値にする
pixels[i] = ~pixels[i] | 0xFF000000;
}

※Alpha値を反転すると何も見えなくなります

グレイスケール１

平均値によるグレイスケール
// RGBカラー値を取得
int r = (pixels[i] & 0x00FF0000) >> 16;
int g = (pixels[i] & 0x0000FF00) >> 8;
int b = (pixels[i] & 0x000000FF) >> 0;

// グレー色を作成
int gray = (r + g + b) / 3; // 平均
int pixel = 0xFF000000 | (gray << 16) | (gray << 8) | gray;

// ピクセルデータにセット
pixels[i] = pixel;
R G B }

3

グレイスケール２

テレビ方式よるグレイスケール
// RGBカラー値を取得
int r = (pixels[i] & 0x00FF0000) >> 16;
int g = (pixels[i] & 0x0000FF00) >> 8;
int b = (pixels[i] & 0x000000FF) >> 0;

// グレー色を作成
int gray = (int)(0.299f * (float)r + 0.587f * (float)g
+ 0.114f * (float)b);
int pixel = 0xFF000000 | (gray << 16) | (gray << 8) | gray;

// ピクセルデータにセット
0.299R 0.587G 0.114B pixels[i] = pixel;
}

コントラスト変换１
元画像で min < V < max のと
き V min
V 255
max min
int bright[] = new int[width * height];
int max = 0, min = 256;
// グレー色を作成（テレビ方式）
int gray = (int)(0.299f * (float)r + 0.587f * (float)g
+ 0.114f * (float)b);
bright[i] = gray;
// 最大値と最小値を取得
if (max < gray) max = gray;
if (min > gray) min = gray;
}
float after = (float)(bright[i] - min)
/ (float)(max - min) * 255f;
int gray = (int)after;
pixels[i] = (0xFF000000 | (gray << 16) |
(gray << 8) | gray);
}

コントラスト変换１

20
|
239

0
|
255

コントラスト変换２

緑の線は累積度数を示す

① LookUpTableを作成する（上側緑の線）
② LookUpTableに従って明度変換

ヒストグラム画像は http://www.mis.med.akita-u.ac.jp/~kata/image/lenna/equalize.html より

大津の２値化
分離度が最大になる閾値を求める方法
クラス間分散
分離度 B
クラス内分散 W

2 2
N1 1 N2 2
W
N1 N2
2 2
N1 1 N2 2
B
閾値以下 ? クラス１ N1 N2
閾値以上 ? クラス２
N ：画素数
閾値を0 ～ 255で分離度を計算 μ ：明度の平均
σ ：明度の分散

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