モルフォロジーにもとづくテクスチャ画像の記述に関する研究

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本研究は,モルフォロジー(mathematical morphology)にもとづき,基本微細図形(primitive),プリミティブから派生する粒子(grain),およびその配置点の3要素でテクスチャ画像を記述する手法である"primitive, grain and point configuration (PGPC) texture model"を確立するものである.本年度は,(1)primitiveを推定し,このprimitiveを用いたopeningによって,テクスチャの特徴を損なわずアーチファクトを生じないノイズ除去を行う方法,(2)あるサイズの粒子を配置する配置点と,他のサイズの粒子を配置する配置点との間の,点配置の相関関係を推定し,それを保ちながら点配置を変更することでセミローカルな特徴を保つテクスチャを生成する方法を研究し,国内外の研究集会で発表した.また,関連研究として,黒い布の画像のもつテクスチャを測定し,黒い布の視覚的印象とテクスチャ特徴量の関係を定量化することで,人の感性を画像特徴量で表現する方法を開発した.とくに,どの画像特徴量が感性に有効に働いているかを評価する手法を開発し,国内外の研究集会で発表した.