畳み込みフィルター関数

概要

畳み込みフィルター関数は、画像内のピクセル値に対してフィルタリングを実行するもので、画像を鮮明にする、画像をぼかす、画像内のエッジを検出するなどのカーネルベースの拡張に使用することができます。フィルターは、エラーデータを除去したりデータ内のフィーチャを強調して、ラスター画像の品質を改善するために使用されます。これらの畳み込みフィルターは、3 x 3 のように、重なり合って動くカーネル (ウィンドウまたは近傍) に適用されます。畳み込みフィルターは、その近傍の重みに基づいてピクセル値を計算することによって動作します。

ノート

この関数では、数多くの畳み込みフィルター タイプを選択できます。さらに、[ユーザー定義] タイプを指定したり、独自のカーネル値を入力したりすることもできます。

最良の表示結果を得るには、ヒストグラム ストレッチを適用して、画像のコントラストや明るさを調整し、フィーチャをハイライト表示しやすくすることをお勧めします。

パラメーター

パラメーター説明

Raster

入力ラスター データセット。

Type

実行するフィルタリングのタイプを選択します。画像を鮮明にする、画像をぼかす、画像内のエッジを検出するオプションを利用できます。また、独自のカーネルベースのフィルターを定義することもできます。

Kernel

このテーブルは、フィルタリング プロセス内で各ピクセルがどのように重みづけされるかを示しています。[Type][ユーザー定義] を選択した場合、この表を編集できます。

畳み込みフィルターの詳細

以下のテーブルでは、各フィルターがこれらの 2 つの画像のいずれかに適用されます。

フィルターのかかっていないグレースケール画像
フィルターのかかっていないグレースケール画像
フィルターのかかっていないカラー画像
フィルターのかかっていないカラー画像

エッジ検出フィルター

勾配タイプ

勾配フィルターは、45 度刻みでエッジ検出に使用できます。

タイプ説明

勾配 (東)

3 x 3 フィルター

 1  0 -1
 2  0 -2
 1  0 -1

勾配 (東) の結果

勾配 (北)

3 x 3 フィルター

 -1 -2 -1
  0  0  0
  1  2  1

勾配 (北) の結果

勾配 (北東)

3 x 3 フィルター

 0 -1 -2
 1  0 -1
 2  1  0

勾配 (北東) の結果

勾配 (北西)

3 x 3 フィルター

 -2 -1  0
 -1  0  1
  0  1  2

勾配 (北西) の結果

勾配 (南)

3 x 3 フィルター

  1  2  1
  0  0  0 
 -1 -2 -1

勾配 (南) の結果

勾配 (西)

3 x 3 フィルター

 -1  0  1
 -2  0  2
 -1  0  1

勾配 (西) の結果

ラプラシアン タイプ

ラプラシアン フィルターは、エッジ検出によく使用されます。多くの場合は、先にスムージングを適用してノイズに対する感度を下げた画像に対して適用します。

タイプ説明

ラプラシアン 3x3

3 x 3 フィルター

 0 -1  0
-1  4 -1
 0 -1  0

ラプラシアン 3x3 の結果

ラプラシアン 5x5

5 x 5 フィルター

 0  0 -1  0  0 
 0 -1 -2 -1  0
-1 -2 17 -2 -1
 0 -1 -2 -1  0
 0  0 -1  0  0

ラプラシアン 5x5 の結果

線検出タイプ

線検出フィルターは、勾配フィルターと同様に、エッジ検出を行うために使用できます。

エッジ検出アルゴリズムの前にスムージング アルゴリズムを適用すると、よりよい結果が得られます。

タイプ説明

水平線検出

3 x 3 フィルター

-1 -1 -1
 2  2  2 
-1 -1 -1

水平線検出の結果

左対角線検出

3 x 3 フィルター

 2 -1 -1
-1  2 -1
-1 -1  2

左対角線検出の結果

右対角線検出

3 x 3 フィルター

-1 -1  2 
-1  2 -1
 2 -1 -1

右対角線検出の結果

垂直線検出

3 x 3 フィルター

-1  0 -1 
-1  2 -1 
-1  2 -1

垂直線検出の結果

ソーベル タイプ

ソーベル フィルターはエッジ検出に使用します。

タイプ説明

ソーベル水平方向

3 x 3 フィルター

-1 -2 -1
 0  0  0
 1  2  1

ソーベル水平方向の結果

ソーベル垂直方向

3 x 3 フィルター

-1  0  1 
-2  0  2 
-1  0  1

ソーベル垂直方向の結果

シャープニング フィルターとスムージング フィルター

シャープニング タイプ

シャープニング (ハイパス) フィルターは、近傍との値の比較差を強調します。ハイパス フィルターは、加重カーネル近傍解析を使用して、入力の各セルのフォーカル統計の合計を計算します。複数のフィーチャの境界 (水域と森林との間など) を明確にし、オブジェクト間のエッジをシャープにします。ハイパス フィルターは、エッジ強調フィルターと呼ばれます。ハイパス フィルターのカーネルは、近傍解析で使用するセルおよびその加重 (乗数) を示します。

タイプ説明

シャープン

3 x 3 フィルター

  0    -0.25    0
-0.25    2    -0.25
  0    -0.25    0

シャープンの結果

3 x 3 フィルター

-0.25 -0.25 -0.25 
-0.25  3    -0.25 
-0.25 -0.25 -0.25

シャープン II の結果

シャープニング 3x3

ハイパス 3 x 3 フィルター

-1 -1 -1 
-1  9 -1 
-1 -1 -1

シャープン 3x3 の結果

シャープニング 5x5

ハイパス 5 x 5 フィルター

-1 -3 -4 -3 -1 
-3  0  6  0 -3 
-4  6 21  6 -4 
-3  0  6  0 -3
-1 -3 -4 -3 -1

シャープン 5x5 の結果

スムージング タイプ

スムージング (ローパス) フィルターは、局所的な変動を減少してノイズを除去することにより、データをスムーズにします。ローパス フィルターは、各近傍の平均値を計算します。効果としては、各近傍の大きい値と小さい値が平均化され、データ内の極端な値が減少します。

タイプ説明

算術平均のスムージング

3 x 3 フィルター

0.111  0.111  0.111
0.111  0.111  0.111
0.111  0.111  0.111

算術平均のスムージングの結果

スムージング 3x3

ローパス 3 x 3 フィルター

1  2  1
2  4  2
1  2  1

スムージング 3x3 の結果

スムージング 5x5

ローパス 5 x 5 フィルター

1  1  1  1  1 
1  4  4  4  1 
1  4 12  4  1 
1  4  4  4  1 
1  1  1  1  1

スムージング 5x5 の結果

その他のフィルター

ポイント拡散タイプ

ポイント拡散機能は、レンズを通したポイント ソースからの光の分散を表現します。これにより、わずかなぼかし効果が得られます。

タイプ説明

ポイント拡散

3 x 3 フィルター

-0.627  0.352 -0.627
 0.352  2.923  0.352
-0.627  0.352 -0.627

ポイント拡散の結果