公募研究
今年度は，CTで撮影されたキクタニギクやツバキの花や，アリ植物のデータに対して画像処理を行い，形質データを獲得したり，得られたデータを元に器官の周期性を求めた．また，イチリンソウとその近縁種に関して，新たな花弁の配置推定手法を提案した．まず，キクタニギクでは，花床と小花の接点を検出し，結果を3次元的に統合した．そして，花床上の3次元の接点の位置の周期性を解析した．接点検出では，CT データから縦断面のスライス画像を作成し，画像から花床のセグメンテーションと花床，小花の接点の検出を適用し，3次元的に統合することで，3次元空間上での接点の位置を推定した．この結果をもとに，接点同士の距離を計測して，花床と小花の生育時の周期の変調の解析を行っている．ツバキの花のCT画像に対して，新たに花弁のセグメンテーション手法を提案した．ツバキの花の横断面の画像の花弁の様子は，現在の画像セグメンテーション手法の多くの対象物体とは形状の特徴が異なっており，画像にセグメンテーション手法をそのまま適用すると，精度が低下する．そこで，本研究では，画像を細く切り出した画像に対してセグメンテーション手法を適用することで，精度を向上させた．実験の結果，従来手法をそのまま適用するよりも高精度にセグメンテーションが可能となり，3次元統合により，個々の花弁を識別した状態で，3次元形状を復元できた．アリ植物のデータでは，横断面画像に対して空洞部分の検出を行い，検出結果を統合して空洞の3次元形状を推定できた．空洞部分の検出では，閾値処理やモルフォロジー変換，凸包検出を用いた．イチリンソウとその近縁種の花弁の配置推定では，画像を入力とし，出力を花弁の配置とするend-to-end での推定手法を新たに提案した．学習には，花弁の順序推定が既知である合成画像を用いた．実験の結果，合成画像に対して順序推定が一部可能となった．
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件) (うち招待講演 1件)
Frontiers in Plant Science
巻: 15 ページ: 1-14
10.3389/fpls.2024.1334362
情報処理
巻: 65 ページ: 172-175
