| 研究課題/領域番号 |
18K11497
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 茨城大学 |
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研究代表者 |
梅津 信幸 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (30312771)
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| 研究分担者 |
矢内 浩文 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (10222358)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 深層学習 / オプジェクト認識 / watershed変換 / 輝度保存 / 画像特徴量 / オブジェクト認識 / 輝度ヒストグラム / モノクロ写真 / 着色 / 超解像 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、モノクロ画像に対し自動着色と物体検出・領域分割を行い、得られた色候補を提示することでユーザの着色作業を支援するシステムを開発した。深層学習に基づくMask R-CNNとWatershed 変換を利用し、色候補提示範囲を限定するマスク画像を生成する。色候補はHSV表色系の色相(H)に基づく手法で算出し、ユーザが選択した候補の色調に調整を加えて着色作業を進める。入力となるモノクロ画像の輝度をできる限り保存したまま候補を提示するため、画像間の輝度値の差異を数値的に評価する指標 BDPP を定義し、提案手法による着色では輝度がほぼ完全に保存されていることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
歴史的価値が高い写真にはモノクロのものも多く、近年ではカラー化によるリバイバルが盛んに行われている。手作業による着色は良好な結果が望めるが、専門知識や膨大な時間が必要となるため、作業を簡略化する手法が研究されている。深層学習を用いた自動着色手法が 2016 年に注目を集めたが、着色結果に対してユーザが一切変更を加えられないという問題点があった。本研究のオブジェクトの抽出とその箇所における色候補の提示により、自動着色の結果に対してユーザは容易に調整が可能となった。着色候補からの選択によって、モノクロ画像の着色作業が効率化された。
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