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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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プログラミング言語はパソコン上で実行することができるソースコードを記述する為に扱う言語の総称です。

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R言語の画像復元プログラムについて

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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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プログラミング言語はパソコン上で実行することができるソースコードを記述する為に扱う言語の総称です。

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投稿2019/10/28 11:02

R言語を使った画像処理の復元プログラムの解読を行っているのですが、途中から分からないところがあるので教えていただきたいです。

ソースコード
R言語

library(survey)
library(imager)

n <- 256 #64
n2 <- n*n

img = load.image("House256.jpg") #( "insects.jpg" ) #画像の読み込み
grayimg = grayscale(img)                              #画像のグレースケール化

subi<-imsub(grayimg,x>=90)                             #画像のx座標90256画素までのトリミング
subi<-imsub(subi,x<=256)
subi<-imsub(subi,y>=100)                              #画像のy座標100
256画素までのトリミング
subi<-imsub(subi,y<=256)

#subi<-imsub(grayimg,x>= 101)
#subi<-imsub(subi,x<=64)
#subi<-imsub(subi,y>=141)
#subi<-imsub(subi,y<=64)

subih<-subi
subiv<-subi
rsubih<-subi
rsubiv<-subi
rsubi<-subi
#plot(subi)

H <- hadamard(n)                                  #アダマール変換
T <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)
suim <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)
suiv <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)
suih <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)
rsuiv <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)
rsuih <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)
rsui <- matrix(0, nrow=n, ncol=n)

for (i in 1:n){
for(j in 1:n){
if(H[i,j]==0) {T[i,j]=-1} else {T[i,j]=1}
suim[i,j]=subi[i,j,1,1]
}
}

suiv = T %*% suim / n

suih = t( T %*% t(suim) ) / n

#Fukugen

rsuiv = T %*% suiv

rsuih = t( T %*% t(suih) )

rsui = (rsuiv+rsuih)/2

for (i in 1:n){
for(j in 1:n){
rsubi[i,j,1,1]=rsui[i,j]
}
}

#rsubi=(rsubiv+rsubih)/2

ネットや本で調べたのですが、部分的なところしか分かりませんでした。

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