【入門】ガウシアンフィルタ(Julia)【数値計算】

MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページはこちら
https://www.simulationroom999.com/blog/comparison-of-matlab-python-scilab/

はじめに
使用する畳み込みカーネルと画像
Juliaコード
処理結果
考察
まとめ

はじめに

の、
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第3章その24【ガウシアンフィルタ⑩】

を書き直したもの。

畳み込み演算のガウシアンフィルタの話になる。
今回はJuliaで実施してみる。

使用する畳み込みカーネルと画像

まずは畳み込みカーネルと画像の再掲。

畳み込みカーネル

\(
\displaystyle K_{3\times3}=\frac{1}{16}
\begin{bmatrix}
1 & 2 & 1 \\
2 & 4 & 2 \\
1 & 2 & 1 \\
\end{bmatrix}
\)

画像

これをJuliaで実現する。

Juliaコード

Juliaコードは以下になる。

using Images

# 畳み込み演算
function convolution2d(img, kernel)
    (n, m) = size(kernel); # カーネルサイズ取得
    
    # カーネル中心からみた幅
    dy = Int64((n-1)/2);  # カーネル上下幅
    dx = Int64((m-1)/2);  # カーネル左右幅
    
    (h, w) = size(img);   # イメージサイズ
    out = zeros(h, w);    # 出力用イメージ
    
    # 畳み込み
    for y = dy+1:(h - dy)
        for x = dx+1:(w-dx)
            out[y, x] = sum( img[y-dy:y+dy, x-dx:x+dx].*kernel );
        end
    end
    return out;
end

function gaussian_test()
    img = channelview(load("dog.jpg"));
    
    (c, h, w) = size(img);
    
    # ガウシアンフィルタ用のkernel
    kernel_gauss = [ 1/16  2/16  1/16; 
                     2/16  4/16  2/16; 
                     1/16  2/16  1/16];
    img_gauss = zeros( c, h, w );
    
    # ガウシアンフィルタ
    img_gauss[1,:,:] = convolution2d(img[1,:,:], kernel_gauss);
    img_gauss[2,:,:] = convolution2d(img[2,:,:], kernel_gauss);
    img_gauss[3,:,:] = convolution2d(img[3,:,:], kernel_gauss);
    
    img_gauss = colorview(RGB, img_gauss);
    save("dog_gaussian_j.jpg",img_gauss);

    return;
end

gaussian_test();