| 研究課題/領域番号 |
25252033
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
杉山 淳司 京都大学, 生存圏研究所, 教授 (40183842)
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| 研究分担者 |
今津 節生 独立行政法人国立文化財機構九州国立博物館, その他部局等, その他 (50250379)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 樹種識別 / 大型X線CT / 画像認識 / 非破壊診断 / 指定文化財木製品 |
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| 研究実績の概要 |
木彫像に伝統的に利用される樹種、ヒノキ、スギ、カヤ、ホオノキ、カツラ、ケヤキ、クスノキ、キリの8樹種（ヒノキとスギについては植林、天然木の２種を加えた）、合計10サンプルの中から、仏師の目で選別された木彫用の木材を入手した。これらのサンプルから、九州国立博物館において、機械的に得ることのできる最高の解像度である0.5ミリボクセル分解能でCT撮影した。得られたサンプルの三次元計測データより、木材の木口面に相当する画像情報を20枚ずつ抽出して、それぞれよりテクスチャー情報を計算した。計算により得られた12種類のパラメータを用いて、主に主成分分析により、樹種別クラスターが得られるか否かを検討した。さらに、樹種の特徴を代表するパラメータの個数を12種類から6種類まで減少させた場合、クラスターがどのように変化するかなど、樹種識別の説明変数としてのパラメータについても検討した。その結果、GLCMから得られるハラリックパラメータのうち６つの情報量で樹種の特徴がかなり表現できることが明らかとなった。
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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
目的としていた画像情報の抽出と評価については、既存のソフトを利用することで達成した。パブリックドメインの画像ソフトウエアであるImageJには、ウエブ上に掲載されている有用なマクロが多数あり、その中にハラリックパラメータを計算するものが存在したため、これを流用することができた。ただし、1973年にハラリックが発表した情報量のすべてを計算するものではなく、また、その計算の過程で計算されるGLCM(グレーレベル生起行列)については見ることができないので、すべてのハラリック情報量を計算して、考察することが出来なかった。その点は今後検討を要するところである。
得られた情報量については、パブリックドメインの統計パッケージソフトRを用いて解析した。比較的自由にプログラミングが可能であり、主成分分析、判別分析、解析結果の可視化など、様々な有用なパッケージを利用可能である。既存の統計ツールを利用して、CTから抽出した画像情報が樹種の自動認識に有用であることを確認することが出来た。
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| 今後の研究の推進方策 |
ハラリックパラメータの抽出をImageJのマクロに依存すると、どうしてもその部分がブラックボックスとなることは否めない。また、機械学習と統計処理を２段階のプロセスに分けて実行することになるので、システムとしても不完全である。また、パソコンのOSに依存せず、どこでも実行できる必要がある。
そのためには、一連の画像の入力から、テクスチャー情報の抽出、機械学習、識別にいたるすべての行程を汎用性の高いひとつのプログラムにすることが重要であるので、R言語で画像処理をプログラミングすることとした。
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