■目次と資料
00:00:00 オープニング
00:00:56 主な空間フィルタ
https://algorithm.joho.info/image-processing/denoising-edge-detection-filter/
00:09:38 畳み込み演算（空間フィルタリング）
https://algorithm.joho.info/image-processing/spatial-filtering/
00:37:14 平均値フィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-averaging-filter-py/
00:50:24 ガウシアンフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-gaussian-filter-py/
00:59:30 メディアンフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-median-filter-py/
01:12:24 一次微分フィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-differential-filter-py/
01:27:27 Prewittフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-prewitt-filter-py/
01:36:13 Sobelフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-sobel-filter-py
01:45:38 ロバーツフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-roberts-filter/
01:52:53 Laplacianフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-laplacian-filter-py/
02:11:03 微分フィルタの注意点（負の値の処理）
https://python.joho.info/opencv/opencv-differential-filter-point-py/
02:16:39 LoGフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-log-filter
02:26:39 DoGフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-dog-filter/
02:41:23 DoMフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-dom-filter/
02:46:16 エンボスフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-emboss-filter-py/
02:50:38 Cannyアルゴリズム
https://python.joho.info/opencv/opencv-canny-edge-detecte-py/
03:26:46 積分画像による処理高速化
https://python.joho.info/opencv/opencv-integral-image-py/
03:41:48 バイラテラルフィルタ
https://python.joho.info/opencv/opencv-bilateral-filter/
03:53:53 フーリエ変換で空間周波数フィルタリング
https://python.joho.info/opencv/opencv-fft-low-pass-filter-py/
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https://python.joho.info/opencv-tutorial/
■動画概要
画像の各画素とその周囲の画素を利用して、画像を変換することを「空間フィルタリング」といい、その中で使用されるフィルタのことを「空間フィルタ」といいます。
空間フィルタは、主に画像からの輪郭抽出やノイズ除去に使用され、画像処理の分野においてとても重要な技術です。
そこで今回は、輪郭抽出やノイズ除去で使われる代表的な「空間フィルタ」をいくつか紹介します。
画像処理では、平滑化フィルタは主にノイズ除去に利用されます。ノイズのある画像をそのまま使用すると、輪郭検出や特徴抽出といった後続の処理結果の精度が悪くなります。そのため、前処理として平滑化フィルタを適用して、ノイズの影響を軽減することが重要となります。
平滑化フィルタの種類毎の特性を理解し、目的に応じて適切に選択・使用することで、後続の処理がより効果的に行えるようになります。
輪郭（エッジ）は画像内にある物体の形状や構造に関する重要な情報を含んでおり、物体認識や画像解析の基礎となります。
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