2017 Fiscal Year Annual Research Report
Barrier-free for the color blinds
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16K12697
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| Research Institution | Hiroshima National College of Maritime Technology |
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Principal Investigator |
成清 勝博 広島商船高等専門学校, 電子制御工学科, 教授 (70218056)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 色覚異常 / 画像変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
東京等の地下鉄路線図は、各路線が色分けされていて健常者には便利だが、色覚異常者には色で提供される情報は識別不能である。そこで、使われている色を自動で識別し、色覚異常者でも認識可能な画像に変換する手法を考えてきた。 異なる色に、異なる輝度値を与えて、モノクロ画像に変換する方法であるが、インターネット等で取得できる画像データの多くはJPEG画像で、容量が小さく便利であるが、原画像に数色しか 使われていなくても、いったんJPEG形式で保存された画像は多くのノイズを含み、含まれている色は何万種類にもなる。 これまでは、ノイズが含まれるJPEG画像に対し、ノイズを除去し、同色であると考えられる領域をグループ化し、グループ毎に異なる 明度の灰色を与え、全体をモノクロ画像にしてきた。この時色数が多いと、灰色の種類が多くなり区別が困難になる。そこで、灰色に数種類の模様を与えて区別できる領域数を増やすことにした。しかし、できあがった変換画像は、必ずしも識別容易な印象は得られなかった。そこで、色覚異常者でも、識別容易な色があることを利用し、モノクロ領域の組み合わせのみの画像よりも、それらの色を使った領域で画像を構成する方が識別が容易になると考えた。前述の異なる明度の灰色の数を減らし、それに識別可能な数色を加えた背景色と模様を組み合わせて領域を構成し画像変換を行った。
画像変換までを全て自動で行える手法を考えてきたが、路線の誤認識を避けるためと、変換後の画像の認識容易さを向上させるために、自動で行われた領域選択をマウスクリックで修正できるようにした。また、その領域に与える色と模様も画面上のマウス操作で選択可能なプログラムに変更することによって、色数の増大にも対応可能にした。
本研究の応用として、抵抗部品のカラーコードの自動識別を行うプログラムを作成した。
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Research Products
(1 results)
