| 研究概要 |
人工物画像と自然物画像を分離できれば、例えば移動ロボットのビジョンとして、季節によって変化しない建造物等の情報を利用して経路を容易に見い出せるし、複雑な建造物中の割れの検出も容易となる。
本研究では、画像のフラクタル次元が、自然物では非整数次元、人工物では整数次元を取ることが多いことから、その点に注目して自然物、人工物画像を分離する手法を開発し、ASIC化を可能とした。
開発した手法の概要は次の通りである。
(1)フラクタル次元はボックス次元法で求める。
(2)次の2種類の画像分離法をまず2値画像に対して開発した。
[静的分離法]
対象画像を細分化する。この細分化されたローカルなセグメントごとにフラクタル次元を求める。フラクタル次元の相違により、ローカルセグメントを取捨選択し、目的の画像を得る。
[動的分離法]
上記のローカルセグメントをx軸方向、y軸方向へ微小量dx,dy移動しながらフラクタル次元を測定してゆく。ローカルセグメントのサイズと、dx,dyの関係により重複して測定される部分が出てくる。この重複部分についてはピクセル単位でフラクタル次元を取り、その平均をそのピクセルでのフラクタル次元とする。この平均したフラクタル次元をもとにピクセル単位で取捨選択を行い目的の画像を得る。
(3)上記の手法をさらにカラー画像へと拡張した。
カラー画像に対して、その画像に含まれるHSL(Hue:色相、Saturation:色彩、Lightness:明度)についてのヒストグラムを作成する。ヒストグラムからピークのある区分ごとに色を区切る。区切った区分ごとに2値画像と同様のフラクタル次元による分離処理を行い、目的の画像を得る。
(4)上記の手法がASIC化可能であることを確認した。
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