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    inlineMath: [['$', '$']]
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前回前々回とフィルタイメージのI/Oを紹介しました。RINGでは、このようなフィルタイメージのフォーマットの他に、非常に軽量な独自フォーマットも用意しています。


RINGのフィルタにはフィルタの生成元が存在します。この生成元を線型結合させることによりフィルタを生成しているわけです。したがって、線型結合の係数列が分かればフィルタが生成できるということになりますね。


(L.327-329)でRINGの関数に渡す変数の値を決めています。(L.336)が係数列の取得処理です。係数列の型とサイズは(L.116)に記載の通りです。以前紹介したスペクトルイメージのレコード数65536に比べると、非常に小さくなっていますね。


なお、係数列を使う場合は(L.327-329)で定めた変数の値も必要になりますので、これらも含めて(L.337)でファイルに出力しています。writePARAM関数は(L.23)でプロトタイプ宣言していますね。


保存した係数列を利用する場合は、(L.349)のようにファイルから各変数を読み出して(L.350)でフィルタ生成処理をします。readPARAM関数は(L.22)でプロトタイプ宣言されていますね。


(L.357)でフィルタを設置して、(L.358)でフィルタリングを実行します。(written by J.Nishigata)


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製品16- RING_DEV の使い方～サンプルコードの説明その７

【背景・目的】　近年、衛星コンステレーション等の登場により、衛星画像の利用頻度が急増しています。高解像度衛星と異なり、コンステレーション衛星には分解能が悪いという課題があります。今回は、この分解能の課題がRINGによって緩和されるか調べてみることにします。　用いる衛星画像はSentinel-2のカラー画像(分解能20m前後)とします。分解能程度のサイズの構造物の見え方の変化を確認していきましょう。【対象となる建物】　イタリア・ローマに所在するBanca Popolare di Sondrioという建造物に注目してみましょう。

製品17- RING_DEV の使い方～機能リスト