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フィルタ概要

サイズの異なるGaussianフィルタを複数組み合わせることによって、周波数分解を行い、 各周波数帯域別に重み付けをしたものを再合成することにより、帯域ごとの系統的な詳細度の制御を可能 としている。

1. スケールの異なる平滑化画像列を生成する。
2. 隣接するスケールの平滑化画像の差分から帯域通過画像を所得。
3. 帯域通過画像に適当な重みを乗じて再合成。
4. 適切なバイアス地を加算。

画像生成例

(1)車の画像(Windowsize = 7)

(2)果物屋の画像(Windowsize = 7)
(3)雪景色と町の景色の画像

フィルタのアルゴリズム

f(x,y)を入力画像、Gi(x,y)をガウス関数列、Fi(x,y)を平滑化画像列、 Di(x,y)を帯域通過画像列とすると以下の式になる。

F_i(x, y) = G_i(x, y) * f (x, y) ・・・(1)
D_i(x, y) = F_{i + 1}(x, y) - F_i(x, y) ・・・(2)
Σ_iw_iD_i(x, y) + F_n(x, y) + b ・・・(3)

(1)は平滑化画像列、(2)は帯域通過画像列、(3)は結果画像である。
またガウス関数のサイズ:σ_i = 2^{(i - 3)} / 2
帯域数:n = 14
重み付け系数列:w_i = a σ^p_{i + 1}
(aは定数、σ_{i + 1} は隣接帯域間の上限でのσの値)
p=0:現画像のまま
P<0:高域強調画像
p>0:低域強調画像

線画画像はパラメタを以下のように固定して、原画像から線画画像を得る。
a =2^{11 / 2}, p = - 1, b = 1. 0, w_i = 0(i <= 2)
同様に陰影画像はパラメタを以下のように固定する。
a =16^{1 / 2}, p = 1 , b = 0. 5, w_i = 0(i>= 13)
減法混色合成の画像は、線画画像から得られる輝度と、陰影画像から得られる輝度を掛け合わせたものである。

(1)の画像のフィルタのソースFilterGaussian.java
(2)の画像のフィルタのソースFilterMultiplexscale0.java
(3)の画像のフィルタのソースFilterMultiplexscale1.java
(4)の画像のフィルタのソースFilterMultiplexscale2.java
(5)の画像のフィルタのソースFilterMultiplexscale3.java
(7)の画像のフィルタのソースFilterMultiplexscale4.java

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参考文献

岡部めぐみ、瀬川大勝 宮村(中村)浩子 斉藤隆文:実写画像に基づく非写実的顔画像生成手法、 情報処理学会研究報告2004-CG-116。

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