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人の視覚は照明条件の変化によって特性が変わり，同一の提示物でも知覚の仕方が変わる場合がある．この視覚特性は，照明の影響を受ける視覚情報のデザインにも取り入れられるべきものであるが，多くの場面で十分には活用されていないのが現状である．そこで本研究では，この視覚特性を利用したハイブリッド画像の設計方法を開発することを目的として，平成28年度から令和元年度までの4年間にわたり，新手法の開発，実験による有効性の検証等に取り組んでいる．以下に，本年度の研究実績の概要を述べる．
本年度は，視覚の空間周波数特性に基づくハイブリッド画像の応用例として，画像ステガノグラフィにおける画質改善に取り組み，その効果を視覚的，定量的に確認した．空間周波数特性に基づく他の応用例として，効率的なスーパーピクセルセグメンテーションのアルゴリズムを用いて，顔画像を匿名化する方法を提案した．さらに，画像の低解像度化において，各画素の色を効率的に決定するアルゴリズムを提案し，ピクセルアートの自動生成に応用した．セグメンテーションや色の決定はクラスタリングの問題として定式化できるが，その代表例であるK平均法に関して，Log-Sum-Exp近似とエントロピー正則化の等価性を示した．また，カラー画像の強調において，色相を大きく乱すことなく，彩度を強調する効率的な方法を提案した．本提案法の計算手順はグレースケール画像のそれと類似しているため，色域問題が生じないという利点もある．その他に，グレースケール画像の誤差拡散法を，Neugebauerモデルに基づいてカラーに拡張する方法も示した．
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