はじめに
前回は「適応的2値化」について学びました！
画素ごとに異なるしきい値を使うので、明るさが均一じゃなくても2値化できちゃうってことでした。
その通り！今回は論理演算で間違い探しをやってみよう！
間違いさがしですかぁ。なんだか子供のころを思い出します！
前にも論理演算は教えてもらいましたけど、それとは違うんですか？
今回はちょっとフクザツだけど、とても便利な排他的論理和をやってみましょう！
排他的論理和とは
排他的論理和は論理演算の一種で、ふたつの入力同士が同じ場合は偽(0)、異なる場合は真(1)とする処理です。
図は排他的論理和の真理値表と、画素値同士の演算イメージです。
ふたつの画素値が完全に一致している場合に画素値を0に変換できるため、画像同士の異なる部分を簡単に抽出することができます。
また、排他的論理和の処理結果に対して2値化をかけることで「画像D」のように違いがより分かりやすくなります。
論理演算をやってみよう
色々な画像に排他的論理和処理をかけてみましょう。
「画像E」と「画像F」には少し異なる部分がありますが、「画像G」のように違いをはっきりと出すことができます。
「画像H」と「画像I」の違いは目視では判断できません。
結果の「画像J」でも違いが見にくいので２値化も実施してみましょう。
「画像K」からわかるように、「画像H」と「画像I」の差分としてシンボルマークが埋め込まれていました。
まとめ
画像処理でこんなに簡単に違いがでちゃうなんてすごいですね！
「画像H」と「画像I」にシンボルマークが隠されていたなんてビックリです！
画像データの確認をするときにとても便利なので、フロンティア画像認識ラボラトリーのメンバーもよく使っているんですよ。
これならクイズ番組でもIQ高得点を出して、クイズ王ムラ太と呼ばれる日も近い気がします！
そ、それは楽しさがなくなっちゃうんじゃないかな？！というか不正行為じゃないか！
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排他的論理和は画像同士の違いを抽出することができる
