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JavaとOpenCVでメディアンブラーを実装する方法を解説

画像にローパスフィルタを適用すると、画像をぼかす(ブラー処理する)ことができます。これにより、ノイズやエッジといった高周波成分が画像から取り除かれます。

メディアンブラー(中央値フィルタ)は、OpenCVが提供するぼかし手法のひとつで、画像に含まれるソルト&ペッパーノイズ(ごま塩ノイズ)の除去に特に高い効果を発揮します。この手法では、カーネル領域内にあるすべてのピクセル値の中央値を計算し、その値で中心のピクセルを置き換えます。

この手法で画像をぼかすには、medianBlur() メソッドを使用します。このメソッドは以下の引数を受け取ります。

  • 元画像(ソース)と出力画像(デスティネーション)を表す2つのMatオブジェクト

  • カーネルサイズを表すint型の値(奇数である必要があります)

サンプルコード

import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
public class MedianBlurExample extends Application {
   public void start(Stage stage) throws IOException {
      // OpenCVのコアライブラリを読み込む
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
      // 画像データを読み込む
      String file ="D:\Images\logo_noise.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);
      // 出力用の行列を作成
      Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
      // 画像にメディアンブラーを適用
      Imgproc.medianBlur(src, dst, 5);
      // 行列をJavaFXのWritableImageに変換
      Image img = HighGui.toBufferedImage(dst);
      WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);
      // ImageViewを設定
      ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
      imageView.setX(10);
      imageView.setY(10);
      imageView.setFitWidth(575);
      imageView.setPreserveRatio(true);
      // Sceneオブジェクトを設定
      Group root = new Group(imageView);
      Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
      stage.setTitle("Median Blur Example");
      stage.setScene(scene);
      stage.show();
   }
   public static void main(String args[]) {
      launch(args);
   }
}

入力画像

JavaとOpenCVでメディアンブラーを実装する方法を解説

出力結果

上記のプログラムを実行すると、次のようにノイズが除去された画像が生成されます。

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