| 研究概要 |
粒子画像追跡法による流れ場計測においては,ビデオ画像等から流れの中のトレーサー粒子画像を抽出し,これを電子計算機上で自動追跡する。このとき動画像上では,肉眼で明らかに粒子と認識できるのに,画像を静止させると識別できなくなる粒子が或る。肉眼で認識できない粒子画像は電子計算機による画像解析によって抽出することはできない。そもそも現在の画像解析手法は、(1)静止した,(2)2次元の,(3)モノクロ画像の解析を積み上げる方式である。人間は,(1)動的で,(2)立体的な,(3)カラー画像を直接認識している。上述の静止画像上で粒子が消え去る現象は,主として,動的認識能力が行使できないからであると考えられる。
粒子画像は最も単純な形状であり,人間の動的認識に関する研究の材料として最適である。本研究では次の2つの方針で研究を進めている。
(1)粒子画像による人間の動的認識に関する研究
(2)動的認識に関する知見の粒子画像抽出アルゴリズムへの応用
本年度は次の研究成果を得た。
(1)動的認識に関する研究:粒子画像生成アルゴリズムと眼球画像自動解析装置を開発した。
(2)粒子画像抽出アルゴリズム:著者らの開発した粒子マスク法を,多時刻にわたって蓄積された画像情報を移動させながら積分した画像した画像情報に適用することを試みた。
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