工学部の学生のための画像処理プロジェクト

今日、「画像処理」は通常、さまざまなアプリケーションで使用され、コンピュータ、デジタルカメラ、携帯電話などのさまざまな種類の電子機器で使用されます。画像のプロパティは、コントラスト強調、境界線検出、強度測定とさまざまな数学関数を適用して画像を強調します。これらの方法は非常に影響力がありますが、消費者はダンプを使用して画像を制御することがよくありますが、簡単な画像処理ルーチンの背後にある基本的な値を理解することはまれです。これは一部の人には適しているかもしれませんが、それはしばしば広範囲に破損した画像につながります。この記事では、画像処理の基本と MATLABを使用したデジタル画像処理プロジェクト 、 Python 、など。

画像処理とは何ですか？

画像処理の方法は、画像の強調などの画像に対していくつかのプロセスを実行したり、画像からいくつかの機能データを削除したりするために使用されます。画像処理は一種です 信号処理 、ここで、入力は画像であり、出力は、画像に関連する特徴または特性です。

デジタル画像処理

現在、画像処理技術はさまざまな業界で非常に使用されており、エンジニアリングだけでなくさまざまな分野でもコア調査領域を形成するために使用されています。基本的に、ステップバイステップの画像処理ステップについて以下で説明します。

• デジタルカメラを使用して画像をクリックします
• 画像の調査と操作
• 画像の出力は、画像の分析に基づいて変更できます。

画像処理は、アナログ画像処理とデジタル画像処理の2つの方法を使用して実行できます。写真やプリントアウトには、一次画像処理（アナログ）技術が採用されています。など画像アナリストは、いくつかの画像技術を使用しながら、理解のさまざまな基本を使用します。二次画像処理（デジタル）技術は、PCを使用したデジタル画像分析を支援します。

画像処理プロジェクト

以下 画像処理プロジェクトリスト 以下で説明します。

画像処理プロジェクト

1）。ラズベリーパイベースのボールトレースロボット

このプロジェクトは ロボットを作る RaspberryPiを使用したボールトレース用。ここでは、このロボットはカメラを使用して画像をキャプチャし、ボールを追跡するための画像処理を実行します。このプロジェクトは ラズベリーパイ ボールをトレースするためのマイクロコントローラーとしてのカメラモジュールと、画像分析用のPythonコードを可能にします。

2）。 Androidフォンでの監視チェック

このプロジェクトは、Androidアプリを使用して、オフィスや家などの公共の場所を監視するのに非常に役立ちます。これを使用することにより、画像をキャプチャし、ライブストリーミングビデオを監視および記録できます。

提案されたシステムには、電源、Raspberry Pi、Piカメラ、およびAndroidフォンが必要です。そしてまた Linuxベースのオペレーティングシステム RaspberryPiおよびカメラファイルの構成用。ビデオは、モーションが部屋に存在するモーションソフトウェアの助けを借りて記録することができます。

3）。医用画像の偽造検出

このプロジェクトは、画像が医療画像に関連付けられているかどうかを確認するために、偽の画像認識のために医療システムで使用されます。

このプロジェクトの動作原理は、画像のノイズチャートにあり、マルチ解像度の障害フィルターを使用し、極端な学習やサポートベクターなどの分類器に出力を提供します。

ノイズマップは境界コンピューティングソースで形成されますが、分類とフィルタリングはコアクラウドコンピューティングソースで完了します。同様に、このプロジェクトは簡単に機能します。このプロジェクトでは、帯域幅の要件も非常に合理的です。

4）。画像処理による人間の行為の識別

このプロジェクトは、リアルタイムの画像処理によって人間の行動を特定するために使用され、主な目的は、カメラシステムを使用して特定されたジェスチャーを伝達することです。

このシステムは、システムにビデオストリームを記録および保存するために、アクティブ化サインをカメラ配置に送信するときに、データベースで与えられた人間の行為を認識することから始まります。

パターンマッチングのプロセスは、記録されたビデオのアウトラインからのアクションに利用されます。ビデオからの画像は、データベースによってインターンが評価し、最後に、o / pが取得されます。

IEEEデジタル画像処理プロジェクト

デジタル画像処理の技術は、算術演算を適用することによって画像の品質を向上させるために使用されます。画像処理に基づくプロジェクトは、主に画像の修正と2次元信号の識別、および通常の信号と対比することによる画像の改善を含みます。工学部の学生向けのIEEEデジタル画像処理プロジェクトのリストは次のとおりです。

• スライディングウィンドウを備えた空中ビデオでの移動車両の高速かつ強力な検出
• 融合法を用いたコントラストと色の改善に基づく水中画像のヘイズの除去。
• 同時機能と辞書学習を備えた顔認識ベースの画像セット
• トラフィックを監視するためのビデオの分析
• 乳児の泣き声の分析と検出
• WSNベースのパームスによるRPW幼虫からの効率的な保護
• アクティブエネルギー画像とガボールウェーブレットによる歩行の認識
• ニューラルネットワークを介した人間の活動の認識
• CTスキャン画像を介したデジタル画像処理による肺がんの検出
• フラクタル画像の多項式補間ベースの圧縮
• 脳腫瘍のセグメンテーションに基づくハイブリッドクラスタリング手法
• SVDの組み合わせとシアレットの変換による医療分野での画像の融合
• 画像融合技術を使用したピクセルレベルと機能レベルの比較
• ニューラルネットワークベースの画像処理による花の分類
• ジョイントスパース技術を使用した医療分野での画像の融合
• 衛星画像とクイック離散曲線変換の融合
• 組み合わせ技術による画像の可逆圧縮法
• ローカルバイナリパターンを使用した網膜疾患のスクリーニング
• 画像処理による米粒の等級付け
• 形態学的手法による米粒品質評価

MATLABを使用した画像処理プロジェクト

MATLABまたはマトリックスラボラトリーは、C、CPPなどの他のプログラミング言語よりも計算量の多いタスクをすばやく実行できる高水準プログラミング言語です。しかし、MATLABは非常に理解しやすく、迅速な数値マトリックス計算に役立ちます。以下の画像処理プロジェクトは、MATLABの概念に基づいています。

MATLABプロジェクト

1）。通貨識別システム

さまざまな国の通貨を特定することは非常に困難です。このプロジェクトの主な目的は、市民がこの問題を解決するのを助けることです。しかし、通貨識別システムは画像分析に基づいており、完全に十分ではありません。

このプロジェクトのプロセスは、自動で強力なものになります。このシステムでは、中国人民元（RMB）とスウェーデンSEKの例として、テクニックを示します。

2）。画像処理を使用したインテリジェント信号制御

インドでは自動車の増加により、日々交通問題が大きな問題となっています。このため、交通のコンパクトさをリアルタイムでチェックできる信号機を利用する必要があります。このプロジェクトは、交差点での交通の画像をキャプチャすることにより、簡単な方法で交通を制御するための画像処理の配置を採用しています。信号の持続時間を変更するための段階的な手順は、交通信号での交差点の交通密度に依存します。

3）。 MATLABを使用したイメージスライダー

イメージスライダープロジェクトは、MATLABを使用して手の動きで壁紙を制御するために使用されます。このタスクは、いくつかの機能を組み合わせることで完了できます。

このプロジェクトはウェブカメラを使用して画像をキャプチャします。画像の背景が一貫している場合、結果は偽になります。したがって、背景を一貫して維持する必要があります。このプロジェクトのアプリケーションには、主に家電制御、家電などが含まれます。

4）。自動駐車システム

現在、駐車場の利用可能性の低さや地価の高さなどにより、世界中の多くの都市が駐車場の問題に直面しています。この問題を克服するための解決策、すなわち自動駐車システムがあります。

提案されたシステムは、ホテル、オフィス、劇場、家、病院、スタジアム、空港などの公共の場所で使用されます。このシステムを使用することには、占有スペースが少なく、取得と配信にかかる時間が短いなど、いくつかの利点があります。車、安全、および盗難からの車両のセキュリティ。

MATLABベースの画像処理プロジェクト

MATLABという用語はMATrixLABoratoryの略で、第4世代のプログラミング言語です。このプログラミング言語は、関数、行列操作、データプロット、ユーザーインターフェイスの作成、アルゴリズムの実装などを許可します。この言語は、画像処理、研究機関などのアプリケーションで使用されます。MATLABベースの画像処理プロジェクトのリストを以下に示します。

• 画像処理とMATLABによるナンバープレートの認識
• MATLABを使用したリアルタイムでの顔の感情の認識
• MATLABを使用したリアルタイムでの眠気ドライバーの検出
• MATLABと画像処理による手書きの認識
• 腎臓結石のMATLABベースの検出
• MATLABベースの署名の検証
• MATLABを使用したカラー画像の圧縮
• 画像カテゴリのMATLABベースの分類
• MATLABベースの皮膚がんの検出
• 画像処理とMATLABを使用した出席のマーキングシステム
• MATLABを使用した肝腫瘍の検出
• MATLABコードを使用したIRISセグメンテーション
• MATLABを使用した皮膚病の検出
• MATLABを使用したリアルタイムの画像診断のための低コストプラットフォームの設計と実装
• ユニモーダルおよびマルチモーダルを備えたMATLABを備えた生体認証システム
• MATLABを使用したインフラストラクチャシステムのMATLABベースの固定小数点アスペクト分析
• MATLABを使用した携帯電話のカメラベースの光通信
• MATLABを使用したオブジェクト追跡のための顔画像とライブラリ内の遠近法による歪みのモデリング
• MATLABと画像処理によるインテリジェント信号機の制御
• 画像処理とMATLABによる農業分野の害虫の防除

Pythonを使用した画像処理プロジェクト

Pythonは高級プログラミング言語であり、その典型的なライブラリは巨大で包括的なものです。以下 デジタル画像処理 プロジェクトはPythonの概念に基づいています。

Pythonを使用した画像処理プロジェクト

1）。 Pythonによる画像のテキスト認識

画像のテキスト認識は、マルチメディアコンテンツを復元するための非常に便利な手順です。提案されたシステムは、画像内のテキストを自動的に検出し、背景が難しい水平方向に関連付けられたテキストを削除するために使用されます。

このプロジェクトは、減色技術、エッジ認識技術、テキスト領域や幾何学的所有物のローカリゼーションなどのアプリケーションに基づいています。画像のテキストには、さまざまな種類のドキュメントに役立つ情報が含まれています。

画像からテキストを削除するのは難しい作業です。テキストが検出され、問題なく読者のために抽出されます。このプロジェクトでは、画像内の達成可能なすべてのエッジに対してクイックテキストローカリゼーション手法を使用します。

2）。 Pythonを使用したドライバーの眠気検知

自律領域における自動車の安全とセキュリティに向けた新しいアプローチは、主に自動車システムに期待されています。今日、自動車の眠そうな運転事故が増加しています。この問題を克服するために、これがプロジェクトソリューション、つまりドライバーアラートシステムです。これは、車両の運転中に各ドライバーの目を見てアラートを発します。

3）。 Pythonを使用した顔検出

このプロジェクトの主な目的は、リアルタイムで顔を検出し、顔を継続的に追跡することです。これは、Pythonを使用して顔を検出する簡単な例であり、顔検出の代わりに、選択した他のオブジェクトを使用することもできます。

4）。画像の侵食と膨張

画像処理に利用できる形態学的操作にはいくつかのタイプがあります。ただし、画像処理は、Erosion＆Dilationなどの画像形状に基づく最も一般的なタイプの形態学的操作を使用して実行できます。ここでは、侵食は画像の特徴を減らすために使用され、膨張は領域を増やしてオブジェクトの特徴を強調するために使用されます。

5）。 Pythonを使用した画像の漫画化

過去数年間、画像カートマイザーソフトウェアは、通常の画像を漫画の画像に変換するために使用されてきました。このプロセスでは、エッジ検出とバイラテラルフィルターが必要です。二国間 フィルタは 画像のカラーパレットを減らします。その後、この画像にエッジ検出を適用して、暗い形状の画像を生成できます。したがって、最後に、いくつかのトリックをこの画像に適用して、漫画の画像を取得することができます。

IoTベースの画像処理プロジェクト

IoTに基づく画像処理プロジェクトのリストを以下に説明します。

IoTとデジタル画像処理を使用したホームセキュリティ

このプロジェクトは、家を守るためにIoTとデジタル画像処理を使用するシステムを設計するために使用されます。このシステムには、デジタルカメラ、センサー、モバイル、およびデータベース付きのフォグが含まれます。センサーはドアフレームに配置されており、家に入る人の画像をクリックするようにカメラに警告し、その後、霧の中のデータシートに人の画像を送信します。

画像の分析は、画像を検出し、保存されている画像と比較するために実行できます。キャプチャした画像と保存した画像の両方が一致しない場合は、家の所有者に警告を発します。

IoTと畳み込みネットワークモデルに基づくブリッジクラック検出

モノのインターネットは、強力な透過性、多くの利点、およびいくつかのアプリケーションにより、情報技術とともに発展してきました。構造工学では、IoTはネットワーク構造の開発において重要な役割を果たします。最も頻繁な脅威は、橋の安全のための亀裂です。これらの亀裂のために、橋の災害の90％が発生しました。したがって、橋の亀裂を特定することは、時間内に構造災害を減らすために非常に重要です。これを克服するために、このIoTベースの橋の亀裂検出システムは、橋の安全性を高めるために確立されており、リスク要因を減らすことができます。

分離のための車両のIoTおよびフーリエ記述子ベースの検出領域

日々、交通事故は深刻に増加しています。したがって、スピード違反や渋滞などのこれらの問題を克服するには、テクノロジーが必要です。コンピュータビジョンとIoTを使用した車両の検出と追跡は、インテリジェントな交通監視システムにおいて非常に重要な要素です。

画像のセグメンテーション中、車両とカメラの間の角度には、車両を動かすための接続があります。このプロジェクトは、カメラ画像を使用して車両の検出精度を向上させます。移動している領域は、フレーム間の違いによって抽出されます。 1つ以上の車両が1つのエリアのように重なっている場合は、エリアを分割する必要があります。この手法では、分割するエリアをエリアアウトラインから抽出します。ただし、抽出した輪郭で車両を分割することはできません。そのため、フーリエ記述子を使用して場所を分離するための新しい手法が実装されています。この手法を使用することにより、領域を検出することができます。

IoTと画像処理を使用したスマートヘルスケアキット

このプロジェクトの主なコンセプトは、IoTを使用して患者に効率的でより良い医療サービスを提供することです。したがって、医師はこの情報を使用して効率的な結果を得ることができます。このプロジェクトには、いつでもどこからでも医師が患者を観察するためのいくつかの機能が含まれています。緊急事態では、患者の状況に関する電子メールまたはメッセージを医師に送信できます。

IoTを活用したスマートファーミングシステム

提案されたシステム、すなわちスマート農業システムはIoTで設計されており、このシステムは農家にとって非常に役立ちます。気候状況の場合、その特定の地域の気象条件に応じて、温度、湿度などのしきい値を固定できます。提案されたシステムは、フィールドと気象リポジトリからのリアルタイムのデータ検出に応じて、灌漑のスケジュールを生成します。

組み込みシステムベースの画像処理プロジェクト

組み込みシステムベースの画像処理プロジェクトのリストについては、以下で説明します。

画像処理を使用したANPRベースの料金自動化

このプロジェクトは、ANPRまたは自動ナンバープレート認識を使用して自動的に料金支払いシステムを設計するために使用されます。このプロジェクトでは、画像処理技術を使用して、ナンバープレートの画像をクリックし、この画像をテキストに変換します。

このシステムは、ナンバープレートのテキストを分析するマイクロコントローラーを使用して設計されており、データは既にデータベースに保存されているため、自動的に金額が差し引かれます。金額が差し引かれると、車両の所有者にメッセージが表示されます。

Matlabベースの腫瘍の認識

画像処理は、さまざまな医療アプリケーションで使用されます。提案されたシステムは、画像処理とMATLABに基づいて腫瘍の位置を検出するシステムを設計するために使用されます。

コンテンツと指紋によるマルチメディアの保護

現在、マルチメディアと知的財産の配布を保護するために、マルチメディア保護が増加しています。このプロジェクトでは、コンテンツと指紋を使用してマルチメディアを検出します。コンテンツフィンガープリントを使用することにより、Webサイトに公開された著作権違反を検出できます。コンテンツフィンガープリントは、マルチメディアオブジェクトを一意に識別するために使用できるマルチメディアコンテンツプロパティをキャプチャします。このプロジェクトでは、コンテンツのフィンガープリント技術のモデリングと分析のためにモジュラー構造が設計されています。

遠隔地での組み込みARMを使用した火山の監視

このプロジェクトでは、リモートアクセスとネットワーク内に接続されたさまざまなモジュールを介して、MVMS（Monitoring Volcanic Multi-parameter System）というシステムを開発します。このシステムは、調査と監視の両方のネットワーク用にセットアップするのが非常に簡単です。このシステムは、センサーおよび通信システムとともに組み込みシステムを使用することによって機能します。 MVMSシステムには主に、センサーを使用してケーブル/ワイヤレスリンクを介してデータを受信し、それらを大容量のサポートに保存するリモートモジュールネットワーク（RMN）が含まれています。

このプロジェクトを使用することにより、火山の活動を監視するためのマルチパラメータシステムを開発することができます。このシステムでは、ネットワークに接続されたリモートモジュールやさまざまなモジュールにアクセスできます。このプロジェクトでは、ARMTMプロセッサを使用して、ハードウェア設計に大きな柔軟性を提供します。 Linuxは、通信やセンサーを制御するためのアプリケーションを簡単に開発するためのオペレーティングシステムとして使用されます。

Scilabを使用した組み込み制御システムの設計と実装

このプロジェクトでは、組み込み制御システムを設計するための組み込みプラットフォームが開発されています。これらのシステムは、迅速で費用効果の高い方法で開発されています。このシステムは、開発コストを削減するために、オープンソースソフトウェア、つまりScilab＆Linuxで構築できます。このプラットフォームが複合環境を提供する場合、ユーザーは制御システム内で開発サイクルのすべてのフェーズを実行できます。したがって、パフォーマンスが潜在的に改善されると、開発にかかる時間を短縮できます。

このシステムは、産業、教育、機器、最適化、画像処理の分野で使用されています。さらに、このシステムは、センサーとアクチュエーターが使用される場所で開発できます

医用生体工学における画像処理プロジェクト

生物医学およびLabVIEW画像処理プロジェクトの画像処理プロジェクトについては、以下で説明します。

偽造医用画像の検出

提案されたシステム、すなわち医療分野における偽造画像の検出は、ヘルスケアシステムで使用されます。このシステムを使用することにより、画像が変更されているかどうかに関係なく、画像の検出を行うことができます。このプロジェクトは、一部の違反を隠すためにレポートの変更について登録されているケースが多いため、特に医療部門で非常に役立ちます。したがって、このプロジェクトを使用することで、これを検出できます。

グリッドで使用される医用画像のHadoopフレームワークベースの検索システム

提案されたシステムは、ApacheHadoopフレームワークを使用して実装できます。これはオープンソースのグリッドアーキテクチャであり、さまざまな画像形式をコンパイルし、画像を保存、共有、取得するためにさまざまな病院間で確立されています。

精度、信頼性、機密性、相互運用性、セキュリティなど、さまざまなパフォーマンス指標が強化されています。これを使用することにより、患者のプライバシーとユーザー認証を実現できます。

このプロジェクトでは、テクスチャに基づくCBIR（コンテンツベースの画像検索）アルゴリズムを使用して、効率的な画像を検索します。このシステムパフォーマンスは、現在動作している3つのノードを介してHadoopを使用して確認できます。提案されたシステム検索時間は、実験結果を通じて達成することができます。

画像処理を使用した血液型のプロトタイプ

輸血を管理する前に血液型を決定するプロセスが必要ですが、状況によっては、人の生命のリスクがあるため、血液を迅速に管理することが不可欠です。これらの危機的状況では、時間が少ないため、血液型が重要であることを確認してください。

この問題を克服するために、提案されたシステムは画像処理を使用して開発されます。このシステムは、プレートテストと画像処理方法に基づいて血液型を決定するために使用されます。分析手順全体は、血液表現型検査とABO-Rh血液型検査に使用されるこのシステムの助けを借りて自動化できます。

クワッドコプター用コントローラーのLabVIEWベースの設計

プロジェクト、すなわちクワッドコプター用のLabVIEWおよび画像処理ベースのコントローラー設計は、自律型クワッドコプターの設計に使用されます。これは、4つのローターを備えた垂直着陸車両です。このクワッドコプターは、LabVIEWプログラミングと画像処理によって正確に制御できます。

LabVIEWを使用した自律型果物狩りロボット

このプロジェクトの主な目標は、果物狩り用の自律型ロボットを設計することです。このプロジェクトは、ロボットアームを制御するための画像処理とLabVIEWを使用して設計できます。このプロジェクトでは、キャプチャした画像に基づいて、果物を拾うためのロボットアームグリップを制御します。

顕微鏡画像を使用したヒト血液サンプルによる癌の検出

このプロジェクトは、顕微鏡の血液のサンプル画像から白血病の種類を検出するために使用されます。このプロジェクトには、テクスチャ、色、形状などの変化を調べるなど、顕微鏡画像のいくつかの機能が含まれています。このシステムは、一貫性があり、効率的で、処理時間が短く、エラーが少なく、精度が高く、コストが低く、収集中にさまざまな個人に強い必要があります。サンプルなど

血液サンプル画像から情報を抽出することにより、患者の血液疾患を遅滞なく予測、治療、解決するなど、多くのメリットがあります。

医療分野でのいくつかのより多くの画像処理プロジェクトは

• CNNベースの血球分類
• 低コストのラズベリーパイベースの内視鏡検査
• 皮膚がんの検出
• 深層学習を伴う糖尿病の網膜症
• FPGAベースの脳腫瘍のセグメンテーション
• FPGAを介した医療分野での画像融合
• 損失のない医用画像の圧縮
• OpencvとMATLABを使用した緑内障の検出
• 超音波による腎臓結石の検出
• X線での結核の検出
• ディープラーニングによる乳がんの検出
• 肺結節のMatlabベースの検出

のリスト 画像処理ミニプロジェクト 以下が含まれます。

• 画像の侵食と膨張
• コンピュータビジョンに基づくマウスプロジェクト
• 画像処理を使用して自動的に車両の駐車システム
• コンピュータビジョンに基づくテキストスキャナー
• 画像処理による人間の行為の識別
• コンピュータビジョンを使用したスマートセルフィー
• Pythonを使用した画像の漫画化
• RaspberryPiを使用したボール追跡用ロボット
• Pythonベースのドライバーの眠気の検出
• インテリジェント信号機の画像処理ベースの制御

Pythonに基づくIEEE画像処理プロジェクト

Pythonに基づくIEEE画像処理プロジェクトのリストには次のものが含まれます。

• 混合畳み込みと残余ネットワークベースの目の認識
• 画像処理技術によるIRIS認識の概念図
• 隠された指紋値の予測
• デプスマップと姿勢で人間の行動を認識するための深い畳み込みを備えたニューラルネットワーク
• マスク付きカラー画像のLSBメソッド開発
• 暗号化された画像のための大容量での可逆的データ隠蔽のためのMSB予測ベースの技術
• 医用画像共有に使用される効率的な量子の情報をリモートで隠す
• デジタル画像処理によるマラリア寄生虫の検出
• 姿勢に基づく歩行機能を備えたフリースタイル歩行からの人間の識別
• 多様体学習に基づく画像分類のための非線形次元の削減
• スコアレベルの融合による顔画像による動物の分類
• 多数の画像を暗号化することによるビジュアルシークレットスキームの共有
• 画像処理による生体認証システム設計ソフトウェア
• 転移学習による野生の笑顔の検出
• 生体認証研究のためのコンピュータによるパームプリント画像セグメンテーション
• 植物葉病の識別システム
• 幼児の指紋識別
• デジタル皮膚科
• 材料の分類のためのディープコンボリューションニューラルネットワークの評価
• 2Dガボールフィルターによる顔の表情の認識

Androidベースの画像処理プロジェクト

Androidベースの画像処理プロジェクトのリストには次のものが含まれます。

• Androidと画像処理に基づく顔認識
• モバイル心臓を使用した遠隔医療システム
• データ削減方法のパフォーマンスの比較
• 車両通信内でWiMAXを介して送信する安全ビデオ
• Androidスマートフォンを使用したローカリゼーションのためのロボットの制御
• 人間が生まれたものを感知するための低電力システムの設計
• Androidを使用した数字認識アプローチの経験的評価
• IoTとAndroidを活用したスマートファーミングシステム

-したがって、これはすべてデジタルに関するものです 画像処理プロジェクトのトピック 、 Matlabを使用した画像処理 、および Python 。いくつかあります 画像処理に関するIEEEの論文 市場で入手可能なもの、および医療、エンハンスメントと復元、画像送信、画像カラーの処理、ロボットのビジョンなどに関連する画像処理のアプリケーション。ここにあなたへの質問があります。デジタル画像処理？