観察画像の特徴を見いだし、材料特性との相関へ。
材料観察画像（SEM/TEM像や相の分布画像）などパターン画像（模様やテクスチャなど）に対して、ウェーブレット変換のひとつであるSteerable Pyramids手法 * によりマルチスケールな特徴や構造の抽出を行えます。
この手法では、さまざまな大きさや方向の線型フィルタ（ガボールフィルタ）をそれぞれ画像に適用して、構造が強調された画像を平均することで特徴量を計算します。
この特徴量を用いて材料特性の回帰分析を実施することで、材料観察画像のどの周波数バンドの構造が材料性能と相関している考察することが可能です。
このテンプレートでは、TIFF形式の画像を入力とし、ガボールフィルタごとの特徴量が出力されて保存されます。
* : E. P. Simoncelli and W. T. Freeman, "The steerable pyramid: a flexible architecture for multi-scale derivative computation," Proceedings., International Conference on Image Processing, Washington, DC, USA, 1995, pp. 444-447 vol.3, https://doi.org/10.1109/ICIP.1995.537667
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スペック
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 用途 | -- |
| 実験装置の手法の名称 | -- |
| ファイルを出力する実験装置の機種 | -- |
| ファイルのフォーマット | -- |
| ファイルの拡張子 | tif |
| メタデータの抽出方式 | -- |
| メタデータ抽出結果の標準メタへのマッピングの有無 | なし |
| メタデータを記述する略語を判読性に優れた専門用語に変換する作業の有無 | なし |
| メタデータのvariable構造の有無 | なし |
| 可視化の有無 | なし |
| 可視化の種類 | -- |
| データ解析の有無 | あり |
| データ解析の特徴 | 輝度平均,輝度標準偏差,輝度標準偏差,輝度尖度,フィルター特徴量,スペクトル統計量 |
| データ登録方式 | インボイス |
| データ入出力方式 | １回のデータ登録操作で1ファイルから１タイルを生成 |
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