人工物画像と自然物画像の分離に関する研究

1996 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 06555049
• Research Institution: TOKYO METROPOLITAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
• Principal Investigator: 福田 収一 東京都立科学技術大学, 工学部, 教授 (90107095)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池井 寧 東京都立科学技術大学, 工学部, 助教授 (00202870)
• Keywords: 画像分離 / 自然物と人工物 / フラクタル次元 / 整数次元と非整数次元 / 2値画像 / カラー画像 / ASIC化

Research Abstract

人工物画像と自然物画像を分離できれば、例えば移動ロボットのビジョンとして、季節によって変化しない建造物等の情報を利用して経路を容易に見い出せるし、複雑な建造物中の割れの検出も容易となる。
本研究では、画像のフラクタル次元が、自然物では非整数次元、人工物では整数次元を取ることが多いことから、その点に注目して自然物、人工物画像を分離する手法を開発し、ASIC化を可能とした。
開発した手法の概要は次の通りである。
(1)フラクタル次元はボックス次元法で求める。
(2)次の2種類の画像分離法をまず2値画像に対して開発した。
[静的分離法]
対象画像を細分化する。この細分化されたローカルなセグメントごとにフラクタル次元を求める。フラクタル次元の相違により、ローカルセグメントを取捨選択し、目的の画像を得る。
[動的分離法]
上記のローカルセグメントをx軸方向、y軸方向へ微小量dx,dy移動しながらフラクタル次元を測定してゆく。ローカルセグメントのサイズと、dx,dyの関係により重複して測定される部分が出てくる。この重複部分についてはピクセル単位でフラクタル次元を取り、その平均をそのピクセルでのフラクタル次元とする。この平均したフラクタル次元をもとにピクセル単位で取捨選択を行い目的の画像を得る。
(3)上記の手法をさらにカラー画像へと拡張した。
カラー画像に対して、その画像に含まれるHSL(Hue:色相、Saturation:色彩、Lightness:明度)についてのヒストグラムを作成する。ヒストグラムからピークのある区分ごとに色を区切る。区切った区分ごとに2値画像と同様のフラクタル次元による分離処理を行い、目的の画像を得る。
(4)上記の手法がASIC化可能であることを確認した。

Research Products

• [Publications] 福田収一: "フラクタルを利用した人工物と自然画像の識別" 画像ラボ. 5・4. 44-47 (1994)
• [Publications] 福田収一: "フラクタル次元を用いた人工物と自然物の画像の分離" 日本機械学会第4回設計工学・システム部門講演会講演論文集. 940-22. 257-261 (1994)
• [Publications] Shuichi Fukuda: "IMAGE SEPARATION BETWEEN NATURAL AND ARTIFICIAL OBJECTS" First Asian Control Conference. 2 of3. 761-764 (1994)
• [Publications] Shuichi Fukuda: "IMAGE SEPARATION BETWEEN NATURAL AND ARTIFICIAL OBJECTS USING FRACTAL DIMENSION" MVA'94 IAPR Workshop on Machine Vision Applications. 368-370 (1994)
• [Publications] 福田収一: "フラクタルを用いた音の識別" 日本機械学会第5回設計工学・システム部門講演会講演論文集. 95-24. 181 (1995)
• [Publications] 福田収一: "フラクタルによる音声認識" 日本機械学会第73期通常総会講演会講演論文集(IV). 96-1. 213-214 (1996)