2010 Fiscal Year Annual Research Report
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22700188
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| Research Institution | Kinki University |
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Principal Investigator |
阿部 孝司 近畿大学, 理工学部, 准教授 (90367441)
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| Keywords | 類似画像検索 / CBIR / 群化 / ゲシュタルト心理学 |
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| Research Abstract |
図形商標を用いて、人間の主観や感性に準じたCBIR(Content-Based Image Retrieval)の性能を向上させることを目的として、本研究では、以下の機能を実現させた。これらの機能を申請者がこれまで開発してきた類似画像検索システムの機能として提案し、図形商標だけではなく種々の画像を対象にした画像情報検索システムや画像特徴の抽出手法への適用可能性を調査した。
(1)抽象図形を対象に、ゲシュタルト心理学で明らかにされている図形の群化要因「よい連続性」を測定するモデルを提案した。これまで申請者は、「近接」「類同」「閉合」の群化要因を測定するモデルを提案しており、「よい連続性」のモデルでは、これら3つのモデルも取り入れられた。
(2)「近接」「類同」「閉合」「よい連続性」の群化要因を測定するモデルを用いて、抽象図形の群化パターンを出力する手法を提案した。さらに、任意の抽象図形を入力したときに出力される複数の群化パターンを表示させるインタフェースを開発した。
(3)臨床現場でのじん肺診断支援システムの実用化を目的として、市販スキャナでディジタル化された肺X線像を対象に、主に肺野内の異常個所以外のノイズ除去に(2)の手法を適用し、提案システムの医用画像処理への適用可能性を検討した。その結果、一般的なフィルタリング処理によるノイズ除去に比べ良好にノイズ除去を行うことを確認した。
(4)胃や内痔などの画像診断で用いられる内視鏡画像(カラー画像)を対象とした自動診断システムを構築することを目的として、異常領域を特定する手段に(2)の提案システムが適用できるかを検討した。その結果、主に、鬱血領域、胃潰瘍領域、胃炎領域の特定に提案システムが有効的に機能する可能性が高いことが示唆された。
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