画像の濃淡情報

• この演習では
• Python Imaging Library を用いて画像を読み込み
• Pixel ごとの処理を行うプログラムを作成する
  • PIL には、pixel ごとでなく、まとめてごそっと処理できる機能もあるが、とりあえずは使用しない
• 演習は ~/image/e2/ で行う

• $ cd image
  $ mkdir e2
  $ cd e2

ヒストグラムを求める

• サンプル画像 ... ダウンロードして利用する

• # e201.py ... make histogram
  import Image
  img = Image.open('sample.pgm')
  width, height = img.size
  hist = [0,]*256
  for j in range(height):
      for i in range(width):
          pixval = img.getpixel((i, j))
          hist[pixval] += 1
  for t in range(len(hist)):
      print '%3d %4d' % (t, hist[t])
  

• 実行

• $ python e201.py

ヒストグラム表示の準備

• Gnuplot を使用
• XWindow (X11) を起動
• xterm が出るので、その中で作業する

• $ cd image/e2
  $ gnuplot
  

• 試しに、y = sin x のグラフを描いてみる

• gnuplot> plot sin(x) with lines

• gnuplot は終了せずに置いておく（終了したら同じ手順で再起動）
  • gnuplot の終了コマンドは quit

ヒストグラムの表示

• シェルのリダイレクトを用いて、ヒストグラムデータを sample.hist というファイルに保存

• $ python e201.py > sample.hist

• Gnuplot で、

• gnuplot> plot "sample.hist" with lines

濃度変換

• pixel 値を反転するには、入力を x 出力を y として
• y = 255 - x
• とすればよい

• # e202.py ... invert image
  import Image
  im0 = Image.open('sample.pgm')
  width, height = im0.size
  im1 = Image.new('L', (width, height))
  for j in range(height):
      for i in range(width):
          x = im0.getpixel((i,j))
          y = 255 - x
          im1.putpixel((i,j), y)
  im1.show()
  

• im1.show() を im1.save("sample_inv.pgm") とすると "sample_inv.pgm" に保存される

練習

• sample_inv.pgm のヒストグラムを sample_inv.hist に作成し、gnuplot で表示する

問題：濃度変換

• 以下のようなコントラスト変換を行うプログラムを e203.py に作成しなさい。
• 変換前の画像は次の中から選ぶこと
  • 1.pgm | 2.pgm | 3.pgm | 4.pgm | 5.pgm
• また、変換した画像を "e203.pgm" に保存し、そのヒストグラムを e203.hist に作成しなさい。
• 必ず gnuplot でヒストグラムを確認すること。

• y = 0            ... ( x < 64)
      (x - 64) * 2 ... (64 <= x < 196)
      255          ... ( x >= 196)
  

発展課題(e204)

• 以下のように、一部を白黒反転するような濃度変換も可能である。このような技法を「ソラリゼーション」と呼ぶ。ソラリゼーションは 銀塩写真でも処理途中で印画紙に光を当てることで可能であり、古くから行われている手法である。

• y = 2 * x               ... ( x < 128 )
      255 - 2 * (x - 128) ... ( x >= 128 )
  

発展課題(e205)

• Image クラスのメソッドである point() を使うと、全pixel に適用する変換を一度に行うことができる。
• ただし、PGM 画像は "L" mode であるため、変換表(lookup table) をあらかじめ作る必要がある。

• # e205.py ... bright
  import Image
   
  # make lookup table
  brighter = []
  for x in range(256):
      y = 0.5 * (x - 255) + 255
      brighter.append(int(y))
   
  im0 = Image.open('sample.pgm')
  im1 = im0.point(brighter)
  im1.show()
  

• 上記プログラムを実行してみなさい。
• また、プログラムを修正して、自分が選んだ画像の明るさを変えて e205.pgm に保存しなさい。
• e205.pgm のヒストグラムを確認しなさい。

出席確認

• 本日作成した 最後の 画像をメールに添付して、菊地・画像処理論用 に送信。本文に感想等入れるも可。