反応拡散方程式と確率共鳴現象を用いた視覚の高度な図地分離機能の定式化とその応用

利用反应扩散方程和随机共振现象提出高级视觉图地分离函数及其应用

• 批准号: 14750298
• 负责人: 長 篤志
• 金额: $ 1.86万
• 依托单位: Yamaguchi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2003
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14750298/
• 关键词: 非線形科学; 画像処理; コンピュータ・ビジョン; コンピュータ・グラフィックス; 確率共鳴現象; 領域分割; エッジ抽出; 視知覚; 反応拡散方程式; 図地分離; パターン形成; ステレオ対応問題; FitzHugh-Nagumo方程式; カメラコントロール

本研究では,以下の研究を行った.まず,反応拡散方程式に確率共鳴現象の考え方を導入し,実画像に対して処理可能であり,ノイズに強く,必要な情報だけ選択的に取得できる「図地分離機能」を,人間の視覚機能のモデルとして定式化した.実現した図地分離手法を高速化した.そして,ステレオカメラで撮影した画像に対して適用し,両眼立体視や速度場検出に応用した.テーマ1:反応拡散方程式によるモデル作成と確率共鳴現象による出力信号変化の研究・ニューロンによる信号処理をモデル化したFitz-Hugh-Nagumo方程式を拡張した非線形反応拡散方程式の数値シミュレーションを作成した.・空間パターンが安定に存在するためのパラメータ設定に関する知見を得た.・確率共鳴現象が非線形反応拡散方程式による図地分離に対して有効性を示す結果を得た.テーマ2:ステレオ対応問題と速度場推定法への応用・ステレオ対応問題を図地分離問題へ変換する仕組みを考案した.・濃淡値画像における図地分離問題へと拡張するための知見を得た.・高精度な速度場推定法を開発するとともに,速度場検出のための図地分離機能について考案した.テーマ3:カメラコントロールシステムの製作と非線形反応拡散方程式との統合・パン・ティルト・ズームが可能な雲台上にCCDが設置されたカメラと、それらをコントロールし同時に動画像を取り込むパーソナルコンピュータから構成されるカメラシステムを構築した.・構成したカメラシステムで撮影した画像に対して、非線形反応拡散方程式による図地分離を行い画像処理に応用した.・処理後の画像をコンピュータ・グラフィックスとして可視化した.

The purpose of this study is to conduct the following research. The accuracy rate of the anti-dispersion equation is similar to that of the test method, and the image recognition system may be difficult, and the image may be strong. If necessary, select the machine that can be used for local separation, and the person-to-person machine will be able to verify the custom machine. The method of separation is becoming more and more high-speed. Let's see, let's see. In this paper, we use the inverse discrete equation to make sure that the total accuracy rate is the same as that of the output signal, the signal processing, the Fitz-Hugh-Nagumo equation, the non-linear equation, the non-linear equation, the equation. There is a negative impact on the safety and security of space customers. The settings of the equipment are well received. The accuracy is similar to that of the non-linear dispersion equation. The results show that the results are satisfactory. The speed field deduction method is used to determine the speed field of the problem, the speed field method, the speed field deduction method. I don't know about the portrait, I don't know, I don't know, I don't know. The high-precision speed field deduction method is used to determine the speed and the speed of the ground separation machine. It is possible to set the CCD system on the platform to change the image of the image at the same time. This is the same time as the image acquisition system. In this way, the portraits are separated from the lines, the lines are separated from each other, and the portraits are separated from each other. The portrait of you after the job is done, and you can change it.

项目成果

Hidetoshi Miike, Atsushi Osa, Atsushi Nomura: "Optical flow detection by an extended gradient-based method"Proceedings of Science of Computer Vision. 53-59 (2002)

Hidetoshi Miike、Atsushi Osa、Atsushi Nomura：“基于扩展梯度的方法进行光流检测”计算机视觉科学论文集。

海老原麻由美, 真原仁, 桜井達成, 野村厚志, 長篤志, 三池秀敏: "反応拡散モデルによるノイズを含む画像・低コントラスト画像からの領域分割とエッジ検出"画像電子学会誌. 32・4. 378-385 (2003)

Mayumi Ebihara、Hitoshi Mahara、Satoshi Sakurai、Atsushi Nomura、Atsushi Naga、Hidetoshi Miike：“使用反应扩散模型从噪声和低对比度图像中进行区域分割和边缘检测”日本图像电子工程师学会期刊 32・4. 378 -385 (2003)