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A. Asano, Kansai Univ. 2016年度秋学期 画像情報処理 浅野 晃 関西大学総合情報学部 Radon変換と投影定理 第13回

2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

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sano

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sai U

niv.

2016年度秋学期 画像情報処理

浅野 晃 関西大学総合情報学部

Radon変換と投影定理第13回

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CTスキャナとは

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CTスキャナとは

CT(computed tomography) = 計算断層撮影法

http://www.toshiba-medical.co.jp/tmd/products/ct/aquilion_oneVision/

体の周囲からX線撮影を行い,そのデータから断面像を計算で求める

CTスキャナの例(略)

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CTを実現するには

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

ある方向からX線を照射し,その方向での吸収率(投影)を調べる

すべての方向からの投影がわかれば,元の物体における吸収率分布がわかる

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sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

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sano

, Kan

sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

X線が入射

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, Kan

sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

X線がある直線に沿って物体を通過するとき,直線上の各点で吸収される

X線が入射

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sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

X線がある直線に沿って物体を通過するとき,直線上の各点で吸収される

通過したX線の量は,入射した量に吸収率の積分(線積分)をかけたものになっている

X線が入射

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sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

X線がある直線に沿って物体を通過するとき,直線上の各点で吸収される

通過したX線の量は,入射した量に吸収率の積分(線積分)をかけたものになっている

X線が入射

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sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

X線がある直線に沿って物体を通過するとき,直線上の各点で吸収される

通過したX線の量は,入射した量に吸収率の積分(線積分)をかけたものになっている

X線が入射

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sai U

niv.

投影とは

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

X線がある直線に沿って物体を通過するとき,直線上の各点で吸収される

通過したX線の量は,入射した量に吸収率の積分(線積分)をかけたものになっている

X線が入射

投影=吸収率の線積分直線上の吸収率の合計であって,どの点で吸収されたかはわからない

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

x

y

f(x, y)

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

その点を通るすべての投影(線積分)がわかれば求められる

x

y

f(x, y)

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

その点を通るすべての投影(線積分)がわかれば求められる

x

y

f(x, y)

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

その点を通るすべての投影(線積分)がわかれば求められる

x

y

f(x, y)

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

その点を通るすべての投影(線積分)がわかれば求められる

x

y

f(x, y)

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

その点を通るすべての投影(線積分)がわかれば求められる

x

y

f(x, y)

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Radonの示した定理

2次元関数の任意の点での値は

その点を通るすべての投影(線積分)がわかれば求められる

x

y

f(x, y)

どうやって求めるかは,あとで説明します。

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各方向からの投影のしかた

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各方向からの投影のしかた理論上はこんなふうに考える

X線源

検出器

回転

回転

物体

     

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各方向からの投影のしかた理論上はこんなふうに考える

X線源

検出器

回転

回転

物体

     

X線源

検出器

回転

回転

物体

     

実際はこのようにX線を当てる

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各方向からの投影のしかた理論上はこんなふうに考える

X線源

検出器

回転

回転

物体

     

X線源

検出器

回転

回転

物体

     

実際はこのようにX線を当てる

物体の1点について考えれば,投影する順番が異なるだけで,各方向の投影が得られるのは同じ

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

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niv.

Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上では

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

つまり

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

x cos θ + y sin θ = 0

     

つまり

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

x cos θ + y sin θ = 0

     

つまり

この線上だけを積分する

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

x cos θ + y sin θ = 0

     

つまり

この線上だけを積分する

→この式を満たす点だけを 積分する

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

x cos θ + y sin θ = 0

     

つまり

この線上だけを積分する

→この式を満たす点だけを 積分する

( )

g(0, θ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ)dxdy

     

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sai U

niv.

Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

x cos θ + y sin θ = 0

     

つまり

この線上だけを積分する

→この式を満たす点だけを 積分する

( )

g(0, θ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ)dxdy

     

デルタ関数で表せる

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ディラックのデルタ関数δ(x)

x = 0 の1点以外 すべてゼロ

δ(x) = 0 (x ̸= 0),

∫ ∞

−∞δ(x)dx = 1

     

x = 0 をはさんで積分すると1

0 x

こんなふうに 表さざるを得ない

高さは,何だともいえない ∫ ∞

−∞kδ(x)dx = k

     

(「無限」でもない。なぜなら→

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Radon変換投影を2次元の積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではy

x= tan(θ +

π

2) =

− cos θ

sin θ

     

x cos θ + y sin θ = 0

     

つまり

この線上だけを積分する

→この式を満たす点だけを 積分する

( )

g(0, θ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ)dxdy

     

デルタ関数で表せる

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Radon変換

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

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niv.

Radon変換g(s,θ)は?

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

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niv.

Radon変換g(s,θ)は?

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上では

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niv.

Radon変換g(s,θ)は?

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではx cos θ + y sin θ − s = 0

     

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niv.

Radon変換g(s,θ)は?

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではx cos θ + y sin θ − s = 0

     

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niv.

Radon変換g(s,θ)は?

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではx cos θ + y sin θ − s = 0

     

g(s, θ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ − s)dxdy

     

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niv.

Radon変換g(s,θ)は?

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上では

Radon変換

x cos θ + y sin θ − s = 0

     

g(s, θ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)δ(x cos θ + y sin θ − s)dxdy

     

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niv.

ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

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niv.

ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

(x, y)と(s, u)の関係は θ の回転

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niv.

ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

(x, y)と(s, u)の関係は θ の回転

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

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sai U

niv.

ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

(x, y)と(s, u)の関係は θ の回転

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

(x, y)を(s, u)で表す

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ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

(x, y)と(s, u)の関係は θ の回転

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

g(s, θ) =

∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du

     

(x, y)を(s, u)で表す

Page 48: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではsが一定で uが変化

(x, y)と(s, u)の関係は θ の回転

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

g(s, θ) =

∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du

     

(x, y)を(s, u)で表す

Page 49: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

ray-sum投影を1次元の線積分で表す

x

y

θ

s

軸s

g(s, θ)

u

物体

投影

0

g(0,

θ)

s

     

この線上ではsが一定で uが変化

ray-sum

(x, y)と(s, u)の関係は θ の回転

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

g(s, θ) =

∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du

     

(x, y)を(s, u)で表す

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理投影群から2次元関数を再構成する

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理投影群から2次元関数を再構成する

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Page 52: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理投影群から2次元関数を再構成する

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Page 53: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理投影群から2次元関数を再構成する

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理投影群から2次元関数を再構成する

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Page 55: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理投影群から2次元関数を再構成する

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

「断面」がすべてそろえば,2次元逆フーリエ変換で2次元関数が再構成できる

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Gθ(ξ) =

∫ ∞

−∞g(s, θ) exp(−i2πξs)ds

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Gθ(ξ) =

∫ ∞

−∞g(s, θ) exp(−i2πξs)ds

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Gθ(ξ) =

∫ ∞

−∞g(s, θ) exp(−i2πξs)ds

     

ray-sum

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

Gθ(ξ) =

∫ ∞

−∞g(s, θ) exp(−i2πξs)ds

     

g(s, θ) =

∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)du

     

ray-sum

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A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

(x, y)と(s, u)の関係

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

Page 62: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

(x, y)と(s, u)の関係

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

(x, y)と(s, u)の関係

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

dxdy = dsdu

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

(x, y)と(s, u)の関係

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

dxdy = dsdu

     

Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)

exp(−i2πξ(x cos θ + y sin θ))dxdy

=

∫∫ ∞

−∞f(x, y)

exp(−i2π((ξ cos θ)x+ (ξ sin θ)y))dxdy

= F (ξ cos θ, ξ sin θ)

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

(x, y)と(s, u)の関係

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

dxdy = dsdu

     

Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)

exp(−i2πξ(x cos θ + y sin θ))dxdy

=

∫∫ ∞

−∞f(x, y)

exp(−i2π((ξ cos θ)x+ (ξ sin θ)y))dxdy

= F (ξ cos θ, ξ sin θ)

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

投影定理の証明Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(s cos θ − u sin θ, s sin θ + u cos θ)

× exp(−i2πξs)dsdu

     

(x, y)と(s, u)の関係

(s

u

)=

(cos θ sin θ

− sin θ cos θ

)(x

y

)

(x

y

)=

(cos θ − sin θ

sin θ cos θ

)(s

u

)

     

dxdy = dsdu

     

Gθ(ξ) =

∫∫ ∞

−∞f(x, y)

exp(−i2πξ(x cos θ + y sin θ))dxdy

=

∫∫ ∞

−∞f(x, y)

exp(−i2π((ξ cos θ)x+ (ξ sin θ)y))dxdy

= F (ξ cos θ, ξ sin θ)

     

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

Page 68: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

Page 69: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

Page 70: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

Page 71: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

Page 72: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

Page 73: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

Page 74: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

Page 75: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

有限個の投影では,2次元フーリエ変換を埋め尽くすことはできない

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

2次元フーリエ変換の「すべての断面」を求めることはできない

fx

fy

ひとつの投影=ひとつの断面

有限個の投影では,2次元フーリエ変換を埋め尽くすことはできない

→補間を行う

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

Page 79: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

fx

fy

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

fx

fy

断面は極座標

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

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2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

fx

fy

断面は極座標

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

Page 82: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

fx

fy

断面は極座標

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

2次元フーリエ変換は正方座標

Page 83: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

fx

fy

断面は極座標

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

2次元フーリエ変換は正方座標

Page 84: 2016年度秋学期 画像情報処理 第13回 Radon変換と投影定理 (2017. 1. 12))

2016年度秋学期 画像情報処理

A. A

sano

, Kan

sai U

niv.

フーリエ変換法による再構成の問題

fxF(fx, fy)

fy

θ

ξ

断面F(ξcosθ, ξsinθ)

ξ

Gθ(ξ)

等しい

x

y

θ

s

sg(s, θ)

u

物体

投影

物体の2次元フーリエ変換

投影の1次元フーリエ変換

     

fx

fy

断面は極座標

周波数空間の誤差は,画像全体にひろがるアーティファクトを生む

補間を行う。が,コンピュータで計算する限りは「離散的」

2次元フーリエ変換は正方座標