日浦 慎作

画像中に混在して観測される鏡面反射と拡散反射の各成分を分離するために,偏光を用いる手法や両成分の色みの違いを利用する方法,ランバート則に基づく手法など様々な方法が提案されている.しかし,これらの手法は拡散反射や鏡面反射において広く見られる側面的な性質を利用したものであり,拡散反射そのものの定義とは直接の関係がない.そこで本稿では様々な反射成分分離手法を顧みつつ,拡散反射の定義に基づく成分分離とはどのようなものか,またそれはどのように実装することが出来るのかについて考察する.

画像中に混在して観測される鏡面反射と拡散反射の各成分を分離するために，偏光を用いる手法や両成分の色みの違いを利用する方法，ランバート則に基づく手法など様々な方法が提案されている．しかし，これらの手法は拡散反射や鏡面反射において広く見られる側面的な性質を利用したものであり，拡散反射そのものの定義とは直接の関係がない．そこで本稿では様々な反射成分分離手法を顧みつつ，拡散反射の定義に基づく成分分離とはどのようなものか，またそれはどのように実装することが出来るのかについて考察する．

メタメリズムとはある光源下では 2 つの物体が異なる色として知覚されるが別の光源下では同じ色として知覚される現象である．本研究では，メタメリズムを利用したトリックアートの作成手法を提案する．与えられた光源下でメタメリズムが生起する条件を満たす油絵の具を提案手法によって計算する．実験では，2 光源・4 物体色の間で生起されるメタメリズムについて計算をおこなった．これにより擬似的な陰影を表現することができ，二次元の絵画が三次元の物体として知覚されるトリックアートを実現することができた．

メタメリズムとはある光源下では 2 つの物体が異なる色として知覚されるが別の光源下では同じ色として知覚される現象である．本研究では，メタメリズムを利用したトリックアートの作成手法を提案する．与えられた光源下でメタメリズムが生起する条件を満たす油絵の具を提案手法によって計算する．実験では，2 光源・4 物体色の間で生起されるメタメリズムについて計算をおこなった．これにより擬似的な陰影を表現することができ，二次元の絵画が三次元の物体として知覚されるトリックアートを実現することができた．

近年，実写画像に CG を合成する AR（拡張現実） が，さまざまな場面で利用されている．我々の研究室においても，原爆ドームに対して AR を用いて，戦争や原爆の悲惨さを伝える携帯端末アプリの開発を行っている．しかし，従来のアプリには文化財に対しては AR マーカを設置できない等の問題あった．本研究では，画面上のパターンを検出するテンプレートマッチング法を用いてこの問題の解決を図った．実験の結果，解像度を落とした画像を用いたテンプレートマッチングにより，タブレット端末でも実時間でのマーカレスな位置合わせが可能となった．

内視鏡診療において,腫瘍などの病変部のサイズや形状を計測することが,診断精度の向上のために重要である.我々は,通常の内視鏡にパターン投光器を取り付け,能動ステレオ法によって生体組織までの距離や形状を計測するシステムを開発中である.三次元復元を行うためには,内視鏡カメラ及びパターン投光器の内部及び外部パラメータを推定する必要がある.特に,パターン投光器の校正手法が問題となるが,本報告では,球面校正儀を利用して,パターン投光器の内部パラメータと外部パラメータの同時推定を行う手法を実装した.復元を行う現場で必要となる校正手順の簡素化が期待できる.さらに,校正,復元の手順を直感的に実行することができるユーザインタフェースを開発した.これらのシステムを用いて,人の軟口蓋の形状計測を行った.

3 次元モデル化を行う上で，密な 3 次元形状を取得することは非常に重要である．本稿にて提案する手法では，レンジセンサより得た形状を制約条件とすることで，未校正照度差ステレオ法を起点とした密な法線の推定を行う．はじめにレンジデータの制約を用いて未校正照度差ステレオ法の曖昧性を解いた後，求められた法線および光源方位，さらには入力画像から影や鏡面反射を取り除いた線形化画像を最適化するような処理を繰り返す．このようにして法線，アルベド，光源方位，線形化画像を同時に得られることが本手法の利点であり，同時に入力データが形状および画像のみであることから，計測の負担が少なく汎用性の高い手法にもなっている．

心電図同期心臓CT画像における心筋の動態解析を行う.従来研究では時相ごとに逐次的に非剛体位置合わせを行うことで心臓の変形を推定していたが,これは心筋運動の周期性を考慮しないモデルであるため,周期的でない変形や,先頭および最終時相での不連続性が生じる問題があった.本研究では時系列での変形をフーリエ級数で表し,変形モデルと入力データのCT値を最小化する係数を求めることで,周期性を考慮した運動推定を行う.これにより,周期的な連続性を有するデータで高精度な推定が可能である.

文字認識では,ピントのずれによって認識率の低下が起きるこの問題の原因は,文字の特徴か債れ,パターンが類似することにあるこの問題は符号化開口を用いてピントがすれても文字の特徴が残るようにすれば解決可能と考えられる.しかし,ほけ画像はレンスの焦点面からのずれにより変化するため,認識にはぼけの度合を推定する必要かある.1枚の画像からほけの度合を推定するには,画像に対して何かしらの仮定を設ける必要がある.そこで本研究ては,画像には予め学習されたテンプレートのいずれかの文字が写っていると仮定する前報では,予めテンプレートのぼけたパターンを用意して,認識対象とテンプレートマッチングにより認識する手法を提案した.しかし,この手法てはマッチングに用いるパターン数がテンプレートとぼけの度合の候補数の掛け算になってしまうため,その数に比例して処理時間か膨大なものとなってしまう.そこで本稿ではぼけの度合推定と文字認識の2つのプロセスに分割することで上記手法の高速化を図る.また,ぼけた文字の認識に適した開口形状について検討する.

文字認識では,ピントのずれによって認識率の低下が起きるこの問題の原因は,文字の特徴か債れ,パターンが類似することにあるこの問題は符号化開口を用いてピントがすれても文字の特徴が残るようにすれば解決可能と考えられる.しかし,ほけ画像はレンスの焦点面からのずれにより変化するため,認識にはぼけの度合を推定する必要かある.1枚の画像からほけの度合を推定するには,画像に対して何かしらの仮定を設ける必要がある.そこで本研究ては,画像には予め学習されたテンプレートのいずれかの文字が写っていると仮定する前報では,予めテンプレートのぼけたパターンを用意して,認識対象とテンプレートマッチングにより認識する手法を提案した.しかし,この手法てはマッチングに用いるパターン数がテンプレートとぼけの度合の候補数の掛け算になってしまうため,その数に比例して処理時間か膨大なものとなってしまう.そこで本稿ではぼけの度合推定と文字認識の2つのプロセスに分割することで上記手法の高速化を図る.また,ぼけた文字の認識に適した開口形状について検討する.

文字認識では，ピントのずれによって認識率の低下が起きる．この問題の原因は，文字の特徴が潰れ，パターンが類似することにある．この問題は符号化開口を用いてピントがずれても文字の特徴が残るようにすれば解決可能と考えられる．しかし，ぼけ画像はレンズの焦点面からのずれにより変化するため，認識にはぼけの度合を推定する必要がある．１枚の画像からぼけの度合を推定するには，画像に対して何かしらの仮定を設ける必要がある．そこで本研究では，画像には予め学習されたテンプレートのいずれかの文字が写っていると仮定する．前報では，予めテンプレートのぼけたパターンを用意して，認識対象とテンプレートマッチングにより認識する手法を提案した．しかし，この手法ではマッチングに用いるパターン数がテンプレートとぼけの度合の候補数の掛け算になってしまうため，その数に比例して処理時間が膨大なものとなってしまう．そこで本稿ではぼけの度合推定と文字認識の２つのプロセスに分割することで上記手法の高速化を図る．また，ぼけた文字の認識に適した開口形状について検討する．

電子情報通信学会情報・システムソサイエティパターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会では,パターン認識・メディア理解分野の若手研究者の育成および研究会活動の活性化を目的として,毎年アルゴリズムコンテストを開催している.1997年に第1回アルゴリズムコンテストが開催されて以来,今年で16回目を迎えるPRMU研究会の一大イベントである.本報告では,これまでのPRMUアルゴリズムコンテストを振り返るとともに,研究室や授業を通した本アルゴリズムコンテストの活用事例を紹介する.

長い歴史を持つ写真フィルムは,今やすっかり半導体撮像素子に置き換えられてしまった.しかしレンズが光学的な像を形作り,撮像素子はそれを忠実に記録するという役割分担は今も不変である.それに対しコンピュテーショナルフォトグラフィでは,光学像はあくまで未完成な中間生成物であり,その後の情報処理によって初めて画像が完成する.これにより従来のカメラでは不可能であった様々な機能や性能をカメラに付与することが可能となる.本稿では基礎的なコンセプトを解説し,併せて最新の研究事例を紹介する.

The JSPS Grant-in-Aid project, "Brain and Information Science on SHITSUKAN (material perception)", aims an interdisciplinary synergy with neurophysiologists, psychophysicists and engineering area researchers. In this article, we will introduce the objective of this project with current research activities and emerging achievements related to recording, analyzing and reproduction of visual aspect of SHITSUKAN which means material perception or quality sensation.

本研究では，対象物体を様々な方位から照明した画像列を可逆圧縮する方法について検討した．平行光源により照明される拡散反射物体は，一般に3枚の基底画像の線形結合により表すことが出来る．しかし，実際の画像には鏡面反射や影，相互反射などの影響が含まれる．そこで入力画像列の線形化によりこれを拡散反射成分のみの画像（線形化画像）に変換し，少数の基底画像の線形結合により表すとともに，実画像と線形化画像の差分である残差画像を生成する．残差画像は多くの画素で画素値が0に近く，エントロピー圧縮の効果が高いため，入力画像列をそのまま可逆圧縮する方法に比べ情報を失うことなく小さなデータ量で原画像を表現できる．実験では16bitHDR画像を入力とし，基底画像の枚数と各画素のビット深度を変化させた場合の圧縮率の変化について検証した．We have investigated lossless compression method for HDR images of an object illuminated under various lighting conditions. The object consists of only diffuse reflection illuminated by directional light source can be expressed by the linear combination of three basis images. However, real images include various photometric factors such as shadow and specularity. Therefore, we convert input images into ones with only diffuse factor by photometric linearization, and residual images are calculated as the difference between input images and linearized images. Since most pixel values of residual images are close to 0, high compression ratio is achieved by popular entropy compression. For 16bit HDR input images, we examined the compression ratio with various numbers and bit depths of basis images.

近年，陽電子放射断層撮影(PET:Positron Emission Tomography)ががんの早期発見に有効であるといわれ，よく用いられるようになってきている．また，高解像度CT(HRCT:High Resolution Computed Tomography)画像では結節の詳細な形態情報を得ることができる．医師はこれらの情報を総合的に使い，結節の良悪性鑑別を行っている．本研究では肺結節を対象に，PET画像の機能情報と，HRCT画像の形態情報を統合することによる良悪性鑑別の診断支援を試みた結果を報告する．良悪性鑑別の性能をROC解析を用いて評価した結果，鑑別性能を示す指標であるAUC値が向上することが確認できた．Computerized determination scheme of the likelihood measure of malignancy for pulmonary nodules on PET and HRCT images has been developed to assist radiologists for distinguishing benign from malignant nodules. Positron Emission Tomography(PET) has become to be used in diagnosis. Functional information is obtained from the PET image. On the other hand, shape information is determined from high resolution CT(HRCT) image. The performance of our method was evaluated by area under receiver operating characteristic curve(AUC). The AUC value indicated the potential usefulness of our method.

文字認識技術には，ピントのずれによる認識率低下が問題として存在する．この問題の原因は，文字の特徴が潰れパターンが類似することにある．そのため本研究では，符号化開口を用いることでピントがずれても文字がその特徴を残すようにし，ピントが合わない場合の文字認識を可能にする．しかし，ぼけの大きさはレンズの焦点面からのずれにより変化するため，認識には距離情報を既知にする必要がある．そこでパターン認識に特化した制約として，画像に写っている文字がテンプレートのいずれかであるという条件の下で距離を推定し，文字の認識を目指す．ぼけ画像はピントのあった画像とぼけ関数の畳込み積分で表現できる．前述の制約を用いれば，ピントのあった画像にテンプレートが存在するということになり，ぼけ画像とテンプレートの逆畳み込み積分により，距離を推定できると考えられる．しかし，実際は折り返し誤差などの信号処理問題やノイズの影響により，正しく距離を推定できない．本論文では逆畳み込みに代わる手法として，テンプレートを走査させて相関係数を求めることで距離を推定し，それを基にテンプレートをぼかすことで画像との比較から文字を認識した．

心筋梗塞等の虚血性心疾患の診断と治療には，心臓の動きを解析することが有効である．我々は，一心拍における心臓の3次元形状を時系列順に獲得できる心電図同期心臓CT画像を利用した心筋の動態解析を行うことを目指している．従来研究ではこのために心筋領域の境界線上の点から変形パラメータを推定し，その境界線上の点をFree-Form Deformation(FFD)によって変形することで心筋運動を表現していた．エッジ点の動きのみからパラメータを計算すると解が不安定となるため，安定化のために正則化項が必要となるが，これは同時に誤差の原因にもなる．そこで本研究では，輝度差を基準とした非剛体位置合わせを行う．データ内の輝度情報を偏りなくサンプリングし，それを基準にFFDの変形パラメータを推定することで正則化項を使わずに安定した変形推定を行うことができる．For diagnosis and medical treatment of ischemic heart disease such as myocardial infarction, analysis of a motion of the heart is effective. In our lab, we are trying to conduct dynamic state analysis of the cardiac muscle from ECG-gated cardiac CT images which represents 3D geometry of the heart of a time series in 1 cardiac beats. In the previous work, the deformation parameter was estimated from the points on the boundary of an area of heart muscle by transforming the points by Free-Form Deformation(FFD) to another time-frame. Then,the transformation parameters represent cardiac muscle movement. Since a solution will become unstable if the parameters are calculated only from motion of edge points, the regularization term is needed for stabilization. However, this causes other kind of error. Thus, in present work, the non-rigid registration on the basis of a intensty difference is performed. The intensity information in data can be sampled from all the spaces of the data, and deformation estimation can be stabilized without using the regularization term by estimating the deformation parameter of FFD, so that intensity differences at the sampled points are minimized.

デジタルカメラは従来のカメラに装填するフィルムを撮像素子に置き換えたものであり,レンズが形成する像をそのまま撮像素子により電子化することが基本となっている.それに対しコンピュテーショナルフォトグラフィ(Computational Photography)では,光学系が形成する像はあくまで対象の情報の中間表現であると考え,その後の画像処理との組み合わせにより美しい像を出力しようとするものである.この自由度の付与によって新たな機能や性能をカメラに与えることが出来ると期待されている.本稿ではISSCC2012のフォーラム"Computational Imaging"における自身の講演の流れを再現する形式で,この技術について概観する.

カメラの入力画像を用いて，人の口唇の動きを認識することで，発話の検出を行う手法を述べる．近年では，コミュニケーションの解析が盛んに行われており，言語情報を含め，表情や視線，身振りといった非言語情報を総合的に評価しなければならない．本稿では，非言語情報である口唇の動きを認識し，発話の有無を検出する．提案手法は，入力画像の口唇領域と基準画像の口唇領域を用いることで，口唇の形を分類する．この分類結果をもとに，動画像中の一定範囲のフレームでの口唇の形の変化を検出することで，発話の有無を検出する．We propose a method to detect the speech by recognizing the lip motion. Recent study of communication analysis has been done thoroughly, which comprehensively utilizes not only the verbal information but also the non-verbal information such as facial expression, gaze motion, and gesture. The proposed method detects the occurance of the speech by analyzing the lip motion. We first classify the mouth shape from the comparison between the input mouth image and the reference mouth image. We detect the occurance of the speech using the lip motion classified for last several frames of the image sequence.