パタ-ンの秩序性・無秩序性発見に基づく画像解析に関する基礎的研究

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本年度は画像の初期特徴抽出の新たな原理と方法の開発を目的として研究を進めた。すなわち認識、特に生物認識機構にとって最も重要な「特徴」とは、パタ-ンが最も強い秩序性を有する部分かその反対に秩序性を完全に失った部分に存在するとの仮説に立脚し、濃淡パタ-ンや両眼ステレオ画像に関してその秩序性を定量化する理論を構築し、それらを画像の特徴抽出演算子として利用する方法を提案した。具体的な成果を下記に列挙する。1)局所濃淡パタ-ンを、画像関数とそのx微分とy微分で張られる3次元空間に射影したときに生じる分布の秩序性と無秩序性をその共分散行列の固有値の振る舞いにより判定し、画像関数の構造線(尾根線、谷線、稜線、頂点)を検出する方法を確立した。2)両眼ステレオ系の左右像に含まれる秩序性と無秩序性を左右和とその視差方向微分と左右差とで張られる3次元空間分布の階数により判定し、物体表面と隠蔽境界の分離、ならびに滑らかに接続した物体表面の高精度標高分布を得る方法を確立した。3)上記の原理を既存の微分立体視システムに組み込み、ソフトウエアシミュレ-ションの段階ではあるがその有効性をおおよそ検証することができた。4)研究代表者が従来提案した画像強調法である「確率密度勾配法」の理論の中で、特徴の画像への逆写像の設計法に含まれていた未解決部分を、秩序性・無秩序性の理論に基づき解決することができ、反復回数の減少による演算処理量の大幅な低減化の見通しを得ることができた。