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Imaging Managerの「フィルタと変換」は、画像強調・平均化・センサシミュレーションに適した線形フィルタ、ノイズ除去・信号ノイズ比に適した統計フィルタ、エッジ抽出に適した微分フィルタ、積分フィルタ、鮮鋭化、細線化、画像の演算やワープの機能を持っています。 画像処理を用いた検査などにおいては、前処理として他の処理を行いやすくするという役割を持ちます。
微分フィルタ画像処理ライブラリ「画像マネージャー」の微分フィルタは、メディアン、グラジエント、ラプラシアン、モーメントオペレータ、Kirsch、ソーベルなどを用意しております。それぞれの用途と、処理結果をご紹介します。 
微分フィルタ実行例 メディアン局所領域でのメディアン（中央値）を出力するフィルタです。 濃淡画像において、エッジなど画像の重要な情報を損なうことなく特にスパイク状の雑音を取り除くことができます。滑らかな画像に対しては形状をそのままにする特徴があります。 一般的に雑音除去（ぼかし）に使用されます。 グラジエント（空間１次微分）明るさ変化の微分値を利用する方法の差分フィルタです。画像データの縦・横方向の変化を強調表示します。（上下左右４方向に指定が可能です） 方向を指定したエッジ抽出時に使われます。 ラプラシアン(空間2次微分)画像の変化部分を強調するフィルタです。２線形オペレータであるため回転に対して不変です。LineやRoofに強く反応します。（３パターンが用意されています） このフィルタは原画像に適用すると雑音を強調しすぎるため、まずメディアンによりぼかしてから適用する方法がよく使われます。また、このフィルタは一般的に処理画像を原画像に重ねることによって、エッジの強調された画像とするために使われます。 モーメントオペレーターモーメントに基づくグラジエント。エッジを強調するフィルタです。差分のほかに重み（画素の濃淡レベル）で差をつけるため、ノイズに強いとされています。 ノイズのある画像のエッジ抽出に使われます。 Kirsch画像上でのエッジ付近の濃淡パターンを想定したテンプレートを準備し、画像間との相関を計算することによってエッジ要素を検出する方法のフィルタです。方向性を持った多数のテンプレートを用いるため、差分型のオペレータよりエッジの方向に関する情報が確実に抽出できます。 確実なエッジの情報を得たい場合に使われます。 オペーレータ入力型3×3のフィルタ係数を入力して、独自のフィルタを作成できます。 ハイパス３ｘ３ or ５ｘ５ハイパスフィルターを作用させます。 ソーベルソーベルフィルターは各８方向、及び８方向同時、４方向同時のフィルタを作用させることができます。カーネルは以下のようになっています。 鮮鋭化鮮鋭化することができます。 細線化図形のトポロジーを変えることなく線の太さを１画素幅にする変換です。 積分フィルタ画像処理ライブラリ「画像マネージャー」の積分フィルタは、階調差の少ない画像を、階調差を大きくすることで、はっきりと目に見える画像とすることができる処理方法です。 
積分フィルタ実行例 画像の演算画像処理ライブラリ「画像マネージャー」の画像の演算には、単一合成と複数合成の２種類があります。各合成方法の内容は以下の通りです。 単一合成
複数合成
画像のワープ画像をアフィン変換します。また、画像のサイズを変更（拡大、縮小） 回転をすると、（X,Y）の整数の位置に画像ができないことがあります。そこで、X,Yの位置の画像を作る必要があります。回転の画像補間には、最近隣内挿法、共１次内挿法、３次たたみ込み内挿法、拡大、縮小の画像補間には、最近隣内挿法、共１次内挿法、３次たたみ込み内挿法、スーパーサンプリング法を用意しています。 最近隣内挿法最も近いピクセルの値を利用して出力ピクセルに割り当てるアルゴリズムです。 共１次内挿法2×2ウィンドウ内の4つのピクセルのデータ・ファイル値を使用して共1次関数によって出力値を算出します。 
共１次内挿法による補間 ３次たたみ込み内挿法4×4のウィンドウ内の16ピクセルのピクセルデータ・ファイル値を使用し3次関数によって出力値を計算します 
３次たたみ込み内挿法による補間 スーパーサンプリング法ソース画像よりディスティネーション画像が小さい時に使用します。上記３つの補間方法は画素のスキップを行いますが、全画素を使用するために本方法を用意してあります。 
スーパーサンプリング法による補間 -ユーザーズガイド＆ヘルプページのご案内-
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