1989 Fiscal Year Annual Research Report
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01850077
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Developmental Scientific Research
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
白井 良明 大阪大学, 工学部, 教授 (50206273)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川原 功 松下電器産業(株), 中央研究所, 所員
三浦 純 大阪大学, 工学部, 助手 (90219585)
浅田 稔 大阪大学, 工学部, 助教授 (60151031)
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| Keywords | 画像処理 / 画像理解 / 特徴空間 / ヒストグラム分割 / 領域分割 / カラ-画像 / 両眼立体視 / 知識表現 |
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| Research Abstract |
道路シ-ンのカラ-画像を例にとって、指定された対象に対応する代表的な領域を求めるために、対象に関する種々の知識を利用する研究を行った。知識としては、対象の色や明るさ、形、大きさ、他の物との位置関係などである。これらの知識を単独で用いたのでは一般性のある認識はできないので、複数の知識を用いて、対象の候補を絞るというアプロ-チをとった。たとえば道路シ-ンで自動車を認識するためには、まず色や明るさから街路樹、空、道路などの候補領域を抽出し、道路候補領域内の通行区分線を求めて道路を認識し、その方向から自動車の向きを推定し、通行区分線や道路の境界線から画像上の自動車の大きさを推定すればよいことがわかった。
画像を色や明るさに基づいて領域分けしたり、対象の代表的な領域から出発して対象領域全体の境界線の候補を得るためにカラ-画像を領域分けする研究を行った。まず色の飽和度を用いて、色の濃い部分と薄い部分に分け、前者は画像の2次元特徴空間(明るさと色相)におけるヒストグラムに基づき、後者は明るさだけのヒストグラムに基づいて、領域分けする手法を開発した。また、画像の明るさの変化から領域の境界を直接求め、画像内での境界の方向性、連続性などから、通行区分線や道路境界などを抽出する方法を得た。
両眼立体視の研究では、領域法と特徴法をそれぞれ実験した。領域法では、大きさの異なる複数の領域を用いればよく、特徴法では、特徴における明るさの差の大きいほうから順に対応付けていけばよいことがわかった。
得られた候補を組み合わせて正確な対象領域を決定するために、対象領域に関する知識としてどのようなものがあり、それをどのよういに表現すればよいかを検討した。
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[Publications] 西元善郎: "A feature-based stereo model using disparity histograms of multi-resolution channels" Advanced Robotics. 3-1. 17-33 (1989)
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[Publications] 白井良明: "Robot Vision-Range Data Acquisition and Utilization-" Proc.6th Scandinavian on Image Analysis. 15-23 (1989)
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[Publications] 浅田稔: "Building a world model for a mobile robot using dynamic semantic constraints" Proc.of 11th Int.Joint Conf on Artificial Intelligence. 1629-1634 (1989)
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[Publications] 浅田稔: "Interpretation and integration of height maps from a range image sequence" Proc.of IEEE/RSJ Int Workshop on Intelligent Robot and Systems. 54-61 (1989)
