微小形状に着目した非線形フィルタバンクの多段適用によるテクスチャ画像の分析

通过关注微小形状的非线性滤波器组的多级应用来分析纹理图像

• 批准号: 10780204
• 负责人: 田村 仁
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780204/
• 关键词: 非線形フィルタ; フィルタバンク; 多重解像度; テクスチャ解析; 微小形状; 形状通過型フィルタ; 形状特徴; クラスタリング

平成11年度において本研究は,グレースケールのテクスチャ画像を対象に,テクスチャに対する人間の印象の要因となる微小形状要素を同定し,それを抽出する「形状通過型フィルタバンク」の実現評価をおこなった.そして,分解能の異なった時に人間に対する印象が異なるテクスチャを,フィルタバンクを多段に適用し高次の特徴抽出によって判別した.これを通じ,人間がテクスチャ判別において何に影響を受けるのかを明らかにすることを目指した結果,次の知見を得た.階層的なテクスチャ特徴では,上位階層すなわち,形状特徴の空間配置により構成されるメタテクスチャの特徴は,周期性の有無などであり,形状通過型フィルタだけではなく,周波数領域上で動作する非線形フィルタなどと組み合わせる必要がある.研究当初想定していたような,下位の形状特徴が集まって上位の形状特徴を構成するようなテクスチャのサンプルは,あまり見受けられず,抽出するのは困難であった.研究の発端となった,人間が見てあきらかに印象が異なるものの形状通過型フィルタでは識別できないようなテクスチャ,豆が堆積したようなテクスチャと細長い雑草の群生のテクスチャなどは,多段フィルタによって特徴の空間配置を捉えるのではなく,形状特徴の大きさに着目して複数の分解能の画像から形状特徴を抽出し,「形状×大きさ」という多数の特徴量の中から有効なものを選択することで識別が可能であることが分かった.このように,本研究により人間がテクスチャの判別において何に影響を受けるのか,いくつかの要因を突き止めることができた.しかし今後さらに,本研究による微小形状要素,その大きさ,空間配置などの特定の要因を組み合わせた合成テクスチャの作成方法を考案するなどの方法で,詳細な人間の感覚量の数値的評価を進めていく必要がある.

1999年，这项研究于1999年进行，并评估了“通过形状的滤波器库”的实现，该“形状滤波器库”确定了引起人类纹理印象并提取它们的小型形状元素。通过使用多步滤器库来确定人类在纹理歧视中受到哪些影响，将滤清器库应用于不同人类印象的不同分辨率。获得了以下发现。在层次纹理特征中，由形状特征的空间布置组成的元文本的特征是周期性的，不仅是形状填充过滤器，而且是在频域中运行的非线性过滤器。与研究中的情况一样，较低的形状特征聚集在一起以形成更高形状特征的纹理样本，这是研究的第一个例子。它经常被发现且难以提取。这项研究的起源是，人类可以清楚地看到但不能用贴花的过滤器来识别纹理，诸如豆沉积的纹理和细长杂草的纹理，例如由豆沉积的纹理，以及延长的杂草的纹理，重点关注形状的大小，但要从多个分辨率图像中提取形状，并从多个分辨率图像中提取尺寸，并选择有效的特征，并选择了尺寸的尺寸，并选择了尺寸的尺寸。通过这种方式，这项研究能够识别几个因素，例如影响人类在区分纹理方面的原因。但是，将来有必要通过设计方法来创建合成纹理的方法来进一步推进对人类感觉数量的数值评估，从而结合了特定因素，例如微型元素，它们的大小和空间排列。

项目成果

田村仁: "自然なテクスチャの特徴抽出用「形状通過型」非線形フィルタバンク"電子情報通信学会論文誌D-II. 82-DII・12. 2260-2270 (1999)

Hitoshi Tamura：“用于自然纹理特征提取的形状传递非线性滤波器组”IEICE Transactions D-II 82-DII·12（1999）。

田村仁: "「形状通過型」多段非線形フィルタバンクを用いた堆積型テクスチャの判別"画像センシングシンポジウム講演論文集. 5. 303-308 (1999)

Hitoshi Tamura：“使用“形状传递”多级非线性滤波器组来区分沉积纹理”图像传感研讨会论文集 5. 303-308 (1999)。