| 研究概要 |
本研究で扱う「テクスチュアのモデリング」は,従来のテクスチュア解析におけるテクスチュアの比較・同定からさらに一歩進んで,「このテクスチュアは『丸い粒子を要素形状として構成されるテクスチュア』である」というように,テクスチュアの特徴を「記述」することを目的としている.これを実現するために,モルフォロジーにもとづいて画像をある基本形状の相似形に分解するサイズ分布関数の考え方を用い,サイズ分布関数になんらかのモデルを導入して,そのモデルにもとづいて基本形状を最適化することで,テクスチュアを構成する要素形状を記述する.
本年度は,(1)単一基本形状モデルに基づく要素形状の記述,および,(2)複数種類の要素形状をもつテクスチュアを記述する方法の開発,(3)スケルトンに基づく記述法の開発を行った.(1)については,要素形状が単一・均一サイズであるというモデルが導入できることがわかっている場合に,要素形状のサイズをより精密に求めることができる基本形状の最適化法を開発した.
(2)では,テクスチュアをそれを構成する微細形状に分割し,各微細形状をその特徴量にもとづいてクラスター分析法によってグループ分けすることで,複数種類の要素形状をもつテクスチュアの場合でも何種類の要素形状があって,それぞれがどんな形をしているか」を記述する方法である.この方法をサイズ分布を特徴量として実装し,複数種類の微細形状の混じった実画像についてその有効性を示した.
また(3)では,画像中の物体を基本形状の相似形に分解してその中心点の集合を求める「スケルトン」の手法を用いて,サイズ分布に特定の関数形を仮定することなくテクスチュアを構成する要素形状を記述する手法を開発した.
なお,関連研究として,布の画像のテクスチュア特徴量を利用することで,布に対する人間の視覚的印象と画像特徴量との関係についても研究した.
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