画像中のパタンノイズ分離法と周波数スペクトルを用いたパタン成分の特徴づけ法の開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K04123
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 白井 啓一郎 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (00447723)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 自己相関 / ピーク解析 / パタン解析 / スペクトル解析

Outline of Annual Research Achievements

本研究は，あるパタンが繰り返し現れる画像において，そのパタンのサイズを検出することを目的とする．パタンサイズが検出できると，画像サイズをパタンの整数倍に切り取ることで，スペクトル解析の精度や，画像中のパタン分離の精度を高めることができる．
初年度は，いくつかの検出方法を考案・実装し，有効な方法に絞っていくことを行った．現在までの成果として，シミュレーションにおいて，テンプレート画像を繰り返し並べて作成した画像であれば，パタンサイズを検出できるようになりつつある．以下，開発した方法について述べる．
まず，試行錯誤の結果，パタンを含む画像の自己相関を解析することが，パタンサイズの求めやすさに繋がることが分かった．自己相関の計算結果として得られる数値列は，局所的に値が大きくなるピーク値を持ち，これが何通りかの規則に従って並んで現れるが，これらのピーク値のうち，傾斜の最もゆるい直線上に並ぶピークの「位置」の間隔が，パタンのサイズとなる．
次に，上記のような直線を推定しやすくする変換方法を新たに開発した．自己相関結果の数値列から，ある間隔 d で，数値を抽出した場合，d がパタンサイズと一致していると，ちょうどピーク位置の数値であるピーク値を抽出することになり，抽出した位置と数値を二次元座標 (位置,数値) としてプロットすると，きれいな直線上に並ぶ，一方，間隔 d が適切でない場合は，座標にバラツキが生じる．このことを利用し，全ての d について，試しに数値を抽出して，(位置,数値) の点群に引けそうな直線を求め，その傾きを計算する．すると，d が最適な場合に，傾きが極小となる結果が得られる．
なお，本手法は，パタンサイズの検出の前処理として，信号処理的に自己相関やピーク解析を行いやすい状態に変換し，パタン認識で必要となりがちなクラスタリング処理を避けるような方法となっている．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

テンプレート画像を繰り返し並べて作成したパタン画像を用いての理想的なシミュレーションでの動作は良好であった．
現在は，画像全体にノイズを加えた状態や，実際に画像分離の結果として得られたパタン画像のように，同じように見えてもパタンのサイズや輝度変化が微妙に変化した場合において，どのような問題が生じるかを収集している．

Strategy for Future Research Activity

「現在までの進捗状況」で述べた問題などの解決方法を検討していく．例として，シミュレーションで作成するパタン画像は，サイズが整数画素のテンプレートが並ぶため，自己相関でのピーク位置の間隔も整数となるが，一方，実際のパタン成分分離などから得られるパタン画像では，サイズが半画素ずれている場合もあり，ピーク位置解析が難しくなる．この対策としては，平滑化処理を施すか，自己相関を小数画素精度で行う必要があると考えられる．
本研究を始める前の計画書の段階においても，このような問題が生じることは想定しており記載しているため，以降も計画書の記載に沿って解析や手法の改善をすすめていく．