画像認識始めました~ガウシアンフィルタをRで実装してみた

最近画像認識について勉強中です。
画像認識始めました~手始めにRでスクラッチでフィルタリングしてみた~ - バナナでもわかる話

とりあえず、数式で理解した後スクラッチで書いてみるのが一番早いかなと思ったので、読んだ傍からRで書いています。
参考本はこれ。

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前回は平均化フィルタを使って前に撮ったイグアナちゃんをフィルタリングしたわけなんですけど、
今回はガウシアンフィルタでやってみます。

ガウシアンフィルタとは

二変量(画像には縦と横があるので)標準正規分布の中心の点(0,0)を平滑化したい点に合わせて、そこから離れるほど重みが小さくなるようなウエイトを用意してやろうという方法で、離散個のピクセルにウエイトを与えてウエイトの和が1にならねばならないので、その調整のために確率の総和 $W$ で割ります。条件付き分布と発想は同じですね。

というわけでコードを書いてみました。正直自分コーディング技術がないので、半ばゴリ押しのようになってしまいましたが....

#k個周りのガウシアンフィルタ
#パラメータの設定(sigmaは標準正規分布の標準偏差)
k=5
sigma=3
#imageに処理したい画像を入れてる
image4=array(0,dim=c(dim(image)[1],dim(image)[2],3))
#matに処理したい画像を入れる
Gaussian=function(mat=matrix(),ii,jj,kk,sigma){
	zzz=mat[max(1,(ii-kk)):min(dim(image)[1],(ii+kk)),max(1,(jj-kk)):min(dim(image)[2],(jj+kk)),]
#取り出した行列のスポットしたい点の座標を見つける
	hajix=max(1,(ii-kk))
	hajiy=max(1,(jj-kk))
	idox=1-hajix
	idoy=1-hajiy
#座標の特定
	midPointx=ii+idox
	midPointy=jj+idoy
	Dim_matx=matrix(1:dim(zzz)[1],dim(zzz)[1],dim(zzz)[2])-midPointx
	Dim_maty=t(matrix(1:dim(zzz)[2],dim(zzz)[2],dim(zzz)[1]))-midPointy
#gggにガウシアンフィルタを作る
	ggg=matrix(0,dim(zzz)[1],dim(zzz)[2])
	for(iii in 1:dim(zzz)[1]){
		for(jjj in 1:dim(zzz)[2]){
			ggg[iii,jjj]=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(Dim_matx[iii,jjj]^2+Dim_maty[iii,jjj]^2)/(2*sigma^2))
		}
	}
	ggg
}
for(i in 1:(dim(image)[1])){
	for(j in 1:(dim(image)[2])){
		GG0=Gaussian(mat=image,ii=i,jj=j,kk=k,sigma=sigma)
		GG=array(GG0,dim=c(dim(GG0)[1],dim(GG0)[2],3))
		zzz=image[max(1,(i-k)):min(dim(image)[1],(i+k)),max(1,(j-k)):min(dim(image)[2],(j+k)),]
#Wはウエイトの和
		W=sum(GG0)
		image4[i,j,]=(1/W)*apply((GG*zzz),3,sum)
	}
}