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$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
Icml2015 論文紹介 sparse_subspace_clustering_with_missing_entries
家庭用テレビの最上位機種として既に4K対応モデルが登場している。しかし現状では4Kの映像コンテンツはほとんど流通していない。そのためハイビジョンの映像信号を拡大し、「超解像技術」を使って画質を高めて表示している。その超解像技術で「従来の理論限界を超える」という新方式を工学院大学の研究グループが開発した。 工学院大学 情報学部情報デザイン学科 合志清一教授の研究グループは、ハイビジョンの映像コンテンツを4Kフォーマットのテレビに出力する際の拡大変換に適用可能で、「従来の理論的限界を超える」（合志教授）という超解像技術を開発し、2012年12月12日、報道機関向け説明会でデモを披露した。 合志教授によれば、旧来の超解像技術は、映像を構成する画像のナイキスト周波数を超える高精細成分は再生できず、それが高精細化の理論的な限界だとされてきた。これに対し工学院大学が提案する独自方式は、簡単な非線形信号
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ（図1、2）。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
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