| 研究課題/領域番号 |
23540123
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
新井 仁之 東京大学, 数理(科)学研究科(研究院), 教授 (10175953)
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| キーワード | フレームレット / 画像処理 / 視覚の数理モデル / 錯視 |
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| 研究概要 |
本年度は、以前に研究代表者の新井仁之が新井しのぶと考案した「かざぐるまフレームレット」を使って、各種のディジタル画像処理への応用に関する研究を行った。たとえば、かざぐるまフレームレットを用いた新しいフィルタ群の構成、いくつかのタイプのノイズ除去等々である。また、少し変わった応用としては、オリヴァーらが考案した錯視画像であるハイブリッド画像を、さらに進化させスーパーハイブリッド画像の作成に成功した。オリバーらのハイブリッド画像は、遠くから見たときと近くから見たときで異なった画像に見えるというものであるが、スーパーハイブリッド画像は、遠くから見たとき、やや遠くからみたとき、そして近くから見たときとで合計３つの異なる画像に見えるというものである。そのほかカラー画像の新しい鮮鋭化を考案した。これは脳内の視覚が行う色知覚等の情報処理の一部の数理モデルをかざぐるまフレームレットを用いて作り、それを使ってヒトの視覚が行っているであろう画像の鮮鋭化をコンピュータに行わせるというものである。この結果、カラー画像の自然な鮮鋭化が可能になった。さらに今回開発した画像処理方法では、パラメータを変更してヒトの視覚を超えた鮮鋭化処理も可能になった。さらにある種の色知覚のコンピュータによる再現にも成功した。これにもかざぐるまフレームレットを用いた。以上のように本年度は主にかざぐるまフレームレットを応用して、画像処理の研究を行い、上記のような成果を得ることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
かなり順調に研究は進んでいるが、体系的にまとめることは今年度中に行うことができず次年度に行うことになった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年までに行ってきたかざぐるまフレームレットによる画像処理に関する研究成果を、さらに体系的にまとめて、問題点等を明らかにして、それをさらに研究していく。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
今年度は、画像処理の個々の方法を考案することで終始した。そのため、それを体系的にまとめたり、口頭・論文発表することは次年度に行うことにした。これらの発表を積極的に行っていきたい。発表にかかる経費（旅費、印刷費）に研究費の一部をあてる。また、体系的に纏めるに当たって、多くの計算機実験が必要になるため、そのための計算機・印刷環境を研究費を使ってさらに充実させる。また、本研究費の一部を使って、先行研究の調査や、本研究の応用・実用を行うために必要な文献の調査、シンポジウム等での情報収集を行う。
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