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遺伝的アルゴリズムによる濃淡画像の疑似濃淡表示法の開発

利用遗传算法开发灰度图像伪灰度显示方法

基本信息

批准号：
05750362
负责人：
斎藤英雄
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Keio University
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：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は,遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms:GA)を用いて,濃淡画像を疑似濃淡表示する手法を提案し,計算機シミュレーションによりその有効性を調査することである.写真のような濃淡画像を,白と黒の2値しか表現できないコピーやファックス等で扱うためには,濃淡に応じて白と黒を適切に配置することにより,疑似的に濃淡情報を2値で表現する疑似濃淡表示法が用いられる.しかし,従来の疑似濃淡表示法は,2値化のしきい値を濃淡画像の局所的濃度分布に応じて画素毎に決定するというものであり,必ずしも人間の視覚に良好な表現が行われているとは言い難かった.そこで本研究では,視覚的に良好かどうかを表す指標として,階調再現性とコントラストの度合いを定量的に評価し,この評価値を最適化する疑似濃淡表示法を提案した.階調再現性の評価には,2値画像の局所的平均濃度と濃淡画像の濃度の誤差E_tを,コントラストの評価には,原画像の局所的平均濃度と,2値画像の誤差E_cを定義した.一般に,自然画像の場合は前者のE_tが,文字などのようにコントラストが重要な場合にはE_cの評価が高くなることが望ましい.上記の評価値は,原画像のコントラストが強くなればなるほど,コントラストの再現性を示すE_cの効果が自動的に高くなるように定義されており,文字や写真が混在するような場合にも良好な疑似濃淡表示が行えるものとなっている.そして,この評価値の最適化にGAを用いて,安定にかつ効率よく視覚的に良好な疑似濃淡画像を得ることに成功した.

The purpose of this study is that the Genetic Algorithms:GA is used for the purpose of this study. It is suspected that the light portrait is used to indicate the proposal of the device, and the computer is used for the purpose of this study. The picture shows that the picture is light, the white image is black, the picture is light, the picture is black, the picture is black, the picture is light, the picture is black, the picture is white, the picture is black, the picture is light, the picture is black, the picture is In order to change the degree distribution of the picture office, it is necessary to make a decision on the distribution of the image, and it is necessary to make a good representation of the image. In this study, the quality of the table refers to the fact that it is suspected that there is a proposal for a light representation. The average degree of the portrait, the average degree of the portrait, the difference of the portrait, the average degree of the original portrait, the average degree of the original portrait, the average degree of the portrait, the In general, the natural portrait fits the former, and the text shows that it is important to look at it. In the previous image, the original portrait shows that the image is strong, and the image indicates that the auto-generated image defines the image, and the text photo is mixed in the image. It is suspected that the image is good. It is suspected that the "good", "light portrait", "good", "light portrait", "successful".