読み込んだ画像の行と​列それぞれにグリッド​線を引いて、そのブロ​ック内ごとの平均を求​める方法に関して

読み込んだ画像の行と列それぞれにグリッド線を引いて、そのブロック内ごとの平均を求める方法はありますか。

Answer 1

[Atsushi Ueno]

I = imread('peppers.png');    % 対象画像データ読込
sz = size(I);               % 画像データのサイズ
bk = round(sz(1:2)./[8 8]); % 個別ブロックのサイズ: 画像を縦横8分割する

• image processing toolboxが利用可能の場合：イメージの個別ブロック処理 - MATLAB blockproc - MathWorks 日本　「32 行 32 列のブロック内のピクセルを標準偏差に設定」を応用します。

fun = @(blk) mean(blk.data,[1 2]); % 処理内容を標準偏差から平均に変更
I2 = blockproc(I,bk,fun) % ブロック処理演算を実行(縦横8分割したので8*8*RGBの結果になる)

I2 = 
I2(:,:,1) =

   66.1270   67.9613   71.0247   72.5202   71.6709   69.2842   67.3704   62.3952
   66.2790   66.6396   69.2269   96.7793   79.0114   91.7155   73.8311   65.1263
   66.8271   98.1543  109.0423  152.5482  124.6113  106.1859  125.3997  125.0267
   73.0986  109.9033  146.2015  195.6803  180.3519  177.9808  224.5706  190.7090
  175.3278  195.3454  171.0234  231.3447  225.3109  172.2396  182.1943  135.0312
  189.0482  173.5840  207.8652  147.8665   98.7428  159.4824  188.7982  195.2288
  171.5072  110.7796  105.8428   78.2367   80.9893   91.7386  109.7633  126.4271
   99.9749   90.6084  110.1302   70.6403   72.8994   75.5749   65.2305   57.9401


I2(:,:,2) =

   34.5954   36.8994   39.7288   40.9395   40.3877   38.0872   35.6602   31.4704
   35.5586   37.4469   40.5654   67.2790   52.4281   67.5859   45.8519   35.4434
   35.5938   93.2839   99.4743  120.4170  119.4655   99.4271   69.4671   59.5234
   36.9860   72.2510   40.5078  115.3874  145.3369   93.9062   71.2738   52.2686
   92.9893  123.1527   77.3314  141.2650  121.9193   52.6758   24.0954   17.1432
   91.7773   76.8893  153.5755   80.8551   82.5355   35.6071   82.5658  157.5439
   38.9639   44.1774   68.3086   55.1087   55.9652   49.0967   73.3359   96.0173
   46.6458   52.4368   69.7461   39.9691   39.4128   40.7708   33.6426   29.3955


I2(:,:,3) =

   66.0853   68.2165   70.9167   72.1276   70.8294   68.0853   65.9297   61.3665
   66.8822   67.2552   69.4277   86.7702   65.9268   58.7562   60.9154   60.8698
   65.6572   36.5029   37.7913   81.6051   23.5846   19.1774   27.0876   33.0915
   59.3763   24.1315   39.4056   39.5355   25.4714   58.8861   36.3538   18.3932
   24.8496   36.1201   55.2015   15.6683   14.4010   39.0365   34.6113   32.8132
   34.6234   35.7399   76.1514   48.1751   35.6995   31.7096   82.4486  158.3958
   35.1908   49.4440   56.2526   75.2493   82.0736   84.2467   92.8874  103.1289
   86.0020   95.8044  123.7057   76.0638   71.3490   73.0443   64.3128   57.7337

• image processing toolboxが利用不可の場合：MATLABのみで実行可能な例を示します。

for x = 1:bk(2):sz(2)
    for y = 1:bk(1):sz(1)
        I3((y-1)/bk(1)+1,(x-1)/bk(2)+1,:) ... % 平均値を計算(8*8*RGBの結果になる)
         = mean(I(y:min(y+bk(1)-1,sz(1)),x:min(x+bk(2)-1,sz(2)),:),[1 2]);
    end
end
I3

I3 = 
I3(:,:,1) =

   66.1270   67.9613   71.0247   72.5202   71.6709   69.2842   67.3704   62.3952
   66.2790   66.6396   69.2269   96.7793   79.0114   91.7155   73.8311   65.1263
   66.8271   98.1543  109.0423  152.5482  124.6113  106.1859  125.3997  125.0267
   73.0986  109.9033  146.2015  195.6803  180.3519  177.9808  224.5706  190.7090
  175.3278  195.3454  171.0234  231.3447  225.3109  172.2396  182.1943  135.0312
  189.0482  173.5840  207.8652  147.8665   98.7428  159.4824  188.7982  195.2288
  171.5072  110.7796  105.8428   78.2367   80.9893   91.7386  109.7633  126.4271
   99.9749   90.6084  110.1302   70.6403   72.8994   75.5749   65.2305   57.9401


I3(:,:,2) =

   34.5954   36.8994   39.7288   40.9395   40.3877   38.0872   35.6602   31.4704
   35.5586   37.4469   40.5654   67.2790   52.4281   67.5859   45.8519   35.4434
   35.5938   93.2839   99.4743  120.4170  119.4655   99.4271   69.4671   59.5234
   36.9860   72.2510   40.5078  115.3874  145.3369   93.9062   71.2738   52.2686
   92.9893  123.1527   77.3314  141.2650  121.9193   52.6758   24.0954   17.1432
   91.7773   76.8893  153.5755   80.8551   82.5355   35.6071   82.5658  157.5439
   38.9639   44.1774   68.3086   55.1087   55.9652   49.0967   73.3359   96.0173
   46.6458   52.4368   69.7461   39.9691   39.4128   40.7708   33.6426   29.3955


I3(:,:,3) =

   66.0853   68.2165   70.9167   72.1276   70.8294   68.0853   65.9297   61.3665
   66.8822   67.2552   69.4277   86.7702   65.9268   58.7562   60.9154   60.8698
   65.6572   36.5029   37.7913   81.6051   23.5846   19.1774   27.0876   33.0915
   59.3763   24.1315   39.4056   39.5355   25.4714   58.8861   36.3538   18.3932
   24.8496   36.1201   55.2015   15.6683   14.4010   39.0365   34.6113   32.8132
   34.6234   35.7399   76.1514   48.1751   35.6995   31.7096   82.4486  158.3958
   35.1908   49.4440   56.2526   75.2493   82.0736   84.2467   92.8874  103.1289
   86.0020   95.8044  123.7057   76.0638   71.3490   73.0443   64.3128   57.7337

imshow(I); hold on; % 読み込んだ画像の行と列それぞれにグリッド線を引く
for x = 1:bk(2):sz(2)
    line([x x],[0 sz(1)],'color','k');
end
for y = 1:bk(1):sz(1)
    line([0 sz(2)],[y y],'color','k');
end

[宗樹 岡本]

ご教授ありがとうございます。勉強になりました。

[宗樹 岡本]

追加で質問なんですが、この処理結果をカラーマップに変換することは可能でしょうか？ご教授お願い致します。

[Atsushi Ueno]

カラーマップに変換する事は可能です(平均値をuint8に丸めました)。

まだら模様になりますが目的に合っていますでしょうか。

I = imread('peppers.png'); sz = size(I);
I2 = blockproc(I, round(sz(1:2)./[8 8]), @(blk) uint8(mean(blk.data,[1 2])));

% ここまでは回答と同じです。ここから下がカラーマップへの変換です。
I2 = reshape(I2,64,3); % 8(縦)*8(横)*3(RGB)⇒64(縦横)*3(RGB)に並び替え

% ここから下が作成したカラーマップの表示です。
s = surface(membrane(1,100)); s.EdgeColor = 'none'; view(3); % 適当なグラフを描画
colormap(I2); colorbar; % 作成したカラーマップ用行列を設定、カラーバー表示

[宗樹 岡本]

ありがとうございます。追加での質問よろしいでしょうか。

画像を上記の方法でブロック処理し、ブロックごとに平均を出し、それをマップ化した際、出力画像が小さくなってしまいます。その画像をimresize関数で元の画像の大きさに戻すと、ブロック内が平均化されていません。考えられる理由はありますでしょうか。ご教授よろしくお願いします。

%画像の縦横40分割しました
　sz=size(I);
  bk1=round(sz(1)./40);
  bk2=round(sz(2)./40);

 fun = @(block_struct) double(mean(block_struct.data,[1 2],"omitnan"));
  I2 = blockproc(I,[bk1 bk2],fun)　%→ここまではブロックごとに平均化できていました。
%画像のリサイズ  
  I3 = imresize(I2,[(bk1*40),(bk2*40)]);　%→ブロックごとに平均化できていませんでした

[Atsushi Ueno]

>出力画像が小さくなってしまいます ⇒「ブロック内ごとの平均を求める」事が目的であると認識したので、ブロック内の平均値をスカラ値として出力した為です。縦横40分割した場合、出力のサイズは40*40*RGBになってしまいます。

イメージの個別ブロック処理 - MATLAB blockproc - MathWorks 日本

上記リンク先の例に倣って、下記の様にすれば、各ブロック毎の出力が各ブロックのサイズと同じになるので、blockproc関数からは元の画像と同じサイズの出力結果が得られます。

また、正確な平均値をdouble型で出していますが、画像データとするにはuint8型にする必要があります。

%fun = @(block_struct) double(mean(block_struct.data,[1 2],"omitnan") * ones(size(block_struct.data));
 fun = @(block_struct) uint8(mean(block_struct.data,[1 2],"omitnan") .* ones(size(block_struct.data))); % 訂正しました

[宗樹 岡本]

ご教授ありがとうございます。プログラムについて理解でき、やりたいこともできるようになりました。ありがとうございます。

Answer 2

[Hernia Baby]

カラーは面倒なので、

サンプルをグレースケールで128×128の画像にします

clc,clear,close all;
L = 128;
Img0 = imread('chacha_sq.jpeg');
Img0 = imresize(Img0,[L,L]);
Img = im2gray(Img0);
imshow(Img);

ブロックごとの平均を求めるのは簡単です

n行,m列ずつ区切りましょう

n = 32;
m = 32;

I = reshape(Img,n,m,[]);
A = reshape(mean(I,[1 2]),[],1,1)

A = 16×1

100.4229 102.3418 106.4229 93.3516 79.6152 71.2744 80.4141 98.5723 125.0586 153.4229

ここからがめんどくさいです

n行ごとに1行分の黒線を追加し、m列ごとに1列分の黒線を追加します。

in = L/n;
jm = L/m;

IMG1 = [];
for ii = 1:in
        tmp = cat(1,Img(1+n*(ii-1):n*ii,:),zeros(1,L));
        IMG1 = [IMG1;tmp];
end

IMG2 = [];
clear tmp
for jj = 1:jm
    tmp = cat(2,IMG1(:,1+m*(jj-1):m*jj),zeros(L+in,1));
    IMG2 = [IMG2,tmp];
end

imshow(IMG2)

本当はreshapeで分割したものを戻したかったのですが、復元がうまくかず…

[i1,j1,k1] = size(I);
I1 = cat(1,I,zeros(1,j1,k1));
I1 = cat(2,I1,zeros(i1+1,1,k1));
[i2,j2,k2]=size(I1);
ll = sqrt(i2*j2*k2);
imshow(reshape(I1,ll,ll,1))

[宗樹 岡本]

ご教授ありがとうございます。勉強になりました