スケッチに基づく濃淡画像からの知識獲得と概念形成

• Project/Area Number: 03245208
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 鳥脇 純一郎 名古屋大学, 工学部, 教授 (30023138)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 斉藤 豊文 名古屋大学, 工学部, 助手 (40235057) ; 鈴木 秀智 三重大学, 工学部, 助教授 (20158976) ; 横井 茂樹 名古屋大学, 工学部, 助教授 (20115744)
• Project Period (FY): 1991
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1991)
• Budget Amount: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000); Fiscal Year 1991: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
• Keywords: スケッチ / 画像認識 / 画像理解 / X線像処理 / 画像圧縮 / ビジタンエキスパ-トシステム

Research Abstract

主として利用状況面からみたスケッチの性格として、以下のようなものが考えられる。(1)情報の単純な圧縮、(2)濃縮されたシンボル、(3)略図:設計、創作。
スケッチの情報処理、及び、生成は、いずれも、人間による場合と機会による場合がある。本研究では、機械による処理を対象とする。
(1)自動生成:従来の研究報告に基づいて、次の方針が考えられる。
(a)単純圧縮:画素、階調、空間周波数、等の面からの機械的な圧縮である。
(b)ボトムアップ型:内容に直結しないキ-特徴(下位特徴 点、線(輪郭、芯)、面、・・・)を抽出し、適当な処理を加える。
(c)トップダウン型:内容に基づく意味のある要素図形の集合を取り出す。
(d)手順の自動生成:スケッチと原画のサンプルから、抽出アルゴリズム自体を自動的に導出する。
(2)人間による生成:この場合には、機械の側では、スケッチの認識、理解の機能が求められる。
(3)対話的生成:上記の二つの中間的な場合である。実用上は、このケ-スにならざるを得ないことが少なくない。
以上の考察に基づき、スケッチ自動生成に関する若干の実験を試みた。入力画像として、乳房X線像を選び、その上に医師のスケッチを重ねて入力する。このスケッチそのままでは現在のところ計算機では扱えないため、手直しした図形をスケッチとして、これに我々の研究グル-プで開発した画像処理エキスパ-トシステムIMPRESSを適用して、このスケッチになるべく近い図形を抽出する手順の自動生成を試みた。