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キャンバスを使用した画像フィルタ

Ilmari Heikkinen

はじめに

HTML5 キャンバス要素を使用して画像フィルタを作成できます。必要な作業は、キャンバスに画像を描画し、キャンバスのピクセルを読み戻して、そのピクセルにフィルタを適用することです。その後、結果を新しいキャンバスに書き込むことができます（古いキャンバスを再利用します）。

簡単そうに聞こえますか？よかった。取り掛かろう

ピクセルを処理しています

まず、画像のピクセルを取得します。

Filters = {};
Filters.getPixels = function(img) {
var c = this.getCanvas(img.width, img.height);
var ctx = c.getContext('2d');
ctx.drawImage(img);
return ctx.getImageData(0,0,c.width,c.height);
};

Filters.getCanvas = function(w,h) {
var c = document.createElement('canvas');
c.width = w;
c.height = h;
return c;
};

次に、画像をフィルタする方法が必要です。フィルタと画像を受け取り、フィルタされたピクセルを返す filterImage メソッドはどうでしょうか。

Filters.filterImage = function(filter, image, var_args) {
var args = [this.getPixels(image)];
for (var i=2; i&lt;arguments.length; i++) {
args.push(arguments[i]);
}
return filter.apply(null, args);
};

単純なフィルタの実行

ピクセル処理パイプラインを構築したので、今度は簡単なフィルタを作成します。まず、画像をグレースケールに変換しましょう。

Filters.grayscale = function(pixels, args) {
var d = pixels.data;
for (var i=0; i&lt;d.length; i+=4) {
var r = d[i];
var g = d[i+1];
var b = d[i+2];
// CIE luminance for the RGB
// The human eye is bad at seeing red and blue, so we de-emphasize them.
var v = 0.2126*r + 0.7152*g + 0.0722*b;
d[i] = d[i+1] = d[i+2] = v
}
return pixels;
};

明るさを調整するには、ピクセルに固定値を追加します。

Filters.brightness = function(pixels, adjustment) {
var d = pixels.data;
for (var i=0; i&lt;d.length; i+=4) {
d[i] += adjustment;
d[i+1] += adjustment;
d[i+2] += adjustment;
}
return pixels;
};

画像のしきい値も非常にシンプルです。ピクセルのグレースケール値をしきい値と比較し、それに基づいて色を設定するだけです。

Filters.threshold = function(pixels, threshold) {
var d = pixels.data;
for (var i=0; i&lt;d.length; i+=4) {
var r = d[i];
var g = d[i+1];
var b = d[i+2];
var v = (0.2126*r + 0.7152*g + 0.0722*b >= threshold) ? 255 : 0;
d[i] = d[i+1] = d[i+2] = v
}
return pixels;
};

畳み込み画像

畳み込みフィルタは、画像処理に非常に便利な汎用フィルタです。基本的な考え方は、ソース画像から長方形のピクセルの重み付け和を取り、出力値として使用することです。畳み込みフィルタは、ぼかし、シャープ、エンボス、エッジ検出など、さまざまな用途に使用できます。

Filters.tmpCanvas = document.createElement('canvas');
Filters.tmpCtx = Filters.tmpCanvas.getContext('2d');

Filters.createImageData = function(w,h) {
return this.tmpCtx.createImageData(w,h);
};

Filters.convolute = function(pixels, weights, opaque) {
var side = Math.round(Math.sqrt(weights.length));
var halfSide = Math.floor(side/2);
var src = pixels.data;
var sw = pixels.width;
var sh = pixels.height;
// pad output by the convolution matrix
var w = sw;
var h = sh;
var output = Filters.createImageData(w, h);
var dst = output.data;
// go through the destination image pixels
var alphaFac = opaque ? 1 : 0;
for (var y=0; y&lt;h; y++) {
for (var x=0; x&lt;w; x++) {
  var sy = y;
  var sx = x;
  var dstOff = (y*w+x)*4;
  // calculate the weighed sum of the source image pixels that
  // fall under the convolution matrix
  var r=0, g=0, b=0, a=0;
  for (var cy=0; cy&lt;side; cy++) {
    for (var cx=0; cx&lt;side; cx++) {
      var scy = sy + cy - halfSide;
      var scx = sx + cx - halfSide;
      if (scy >= 0 && scy &lt; sh && scx >= 0 && scx &lt; sw) {
        var srcOff = (scy*sw+scx)*4;
        var wt = weights[cy*side+cx];
        r += src[srcOff] * wt;
        g += src[srcOff+1] * wt;
        b += src[srcOff+2] * wt;
        a += src[srcOff+3] * wt;
      }
    }
  }
  dst[dstOff] = r;
  dst[dstOff+1] = g;
  dst[dstOff+2] = b;
  dst[dstOff+3] = a + alphaFac*(255-a);
}
}
return output;
};

これは 3x3 シャープフィルタです。中央のピクセルに重みがフォーカスされる様子を確認します。画像の明るさを維持するには、マトリックス値の合計が 1 になるようにします。

Filters.filterImage(Filters.convolute, image,
[  0, -1,  0,
-1,  5, -1,
  0, -1,  0 ]
);

これは畳み込みフィルタのもう 1 つの例であるボックスぼかしです。ボックスぼかしは、畳み込み行列内のピクセル値の平均を出力します。そのためには、各重みが 1 / (N×N) である NxN サイズの畳み込み行列を作成します。これにより、行列内の各ピクセルが出力画像に等しく影響し、重みの合計が 1 になります。

Filters.filterImage(Filters.convolute, image,
[ 1/9, 1/9, 1/9,
1/9, 1/9, 1/9,
1/9, 1/9, 1/9 ]
);

既存のフィルタを組み合わせることで、より複雑な画像フィルタを作成できます。たとえば、Sobel フィルタを作成します。Sobel フィルタは、画像の垂直方向と水平方向のグラデーションを計算し、計算された画像を結合して画像内のエッジを検出します。ここで Sobel フィルタを実装するには、まず画像をグレースケールし、次に水平と垂直のグラデーションを取得し、最後にグラデーション画像を組み合わせて最終的な画像を作成します。

用語に関して言えば、「勾配」は画像の位置でのピクセル値の変化を意味します。ピクセルに値 20 の左近隣と値 50 の右近隣がある場合、ピクセルの水平グラデーションは 30 になります。垂直グラデーションの考え方は同じですが、上下の近傍を使用します。

var grayscale = Filters.filterImage(Filter.grayscale, image);
// Note that ImageData values are clamped between 0 and 255, so we need
// to use a Float32Array for the gradient values because they
// range between -255 and 255.
var vertical = Filters.convoluteFloat32(grayscale,
[ -1, 0, 1,
-2, 0, 2,
-1, 0, 1 ]);
var horizontal = Filters.convoluteFloat32(grayscale,
[ -1, -2, -1,
  0,  0,  0,
  1,  2,  1 ]);
var final_image = Filters.createImageData(vertical.width, vertical.height);
for (var i=0; i&lt;final_image.data.length; i+=4) {
// make the vertical gradient red
var v = Math.abs(vertical.data[i]);
final_image.data[i] = v;
// make the horizontal gradient green
var h = Math.abs(horizontal.data[i]);
final_image.data[i+1] = h;
// and mix in some blue for aesthetics
final_image.data[i+2] = (v+h)/4;
final_image.data[i+3] = 255; // opaque alpha
}

他にもたくさんの便利な畳み込みフィルタが登場していますたとえば、上記の畳み込みトイにラプラスフィルタを実装してみて、その処理を確認します。

まとめ

この短い記事が、HTML canvas タグを使用して JavaScript で画像フィルタを記述する基本的な概念を理解する際にお役に立てば幸いです。さらに画像フィルタを実装することをおすすめします。これは非常に楽しいものです。

フィルタのパフォーマンスを向上させる必要がある場合は、通常はフィルタを移植し、WebGL フラグメントシェーダーを使用して画像処理を行います。シェーダーを使用すると、最もシンプルなフィルタをリアルタイムで実行して、動画やアニメーションの後処理に使用できます。