ディジタル画像中の人工物および自然物に含まれる円成分抽出に関する研究

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前年度の研究成果では、複雑な背景からの円抽出の新たな手法を提案した。提案した手法は従来手法における計算量と円抽出の精度の問題を解決し、実験からその有効性を示した。しかし、画像中の円を表す画素の配列が何らかの影響(異なる照明、雑音、障害物による隠蔽)でその円周が分割された円や複雑な同心円の場合の円は、以前の提案手法を用いて抽出することは難しい。また、以前の提案手法において、使用しているしきい値の数は四つであり、まだ十分ではなかった。このような問題を解決するために、私は以前の提案手法に改良を加えた。その改良は以下のように大きく三つに分類できる。(1)異なる拡張ディジタル直線が同一の線分をもつと円の一部として判断する。各四つの拡張ディジタル直線の領域においてこの処理を反復させ、拡張ディジタル直線を円弧までに成長させる。(2)拡張ディジタル直線から得られた円弧の中心点を用いて、内部と外部との輝度値の差による再分類を行う。その結果、以前の手法では円を8分割したが、(2)により改良手法では円を16まで分割ができる。(3)(2)から得られた円弧中の画素と最小2乗法とを用いて中心点が推定できる。次に、互いに90度異なる二つの円弧から高精度の円のパラメータが推定できる。以上の三つの改良から、上で指摘した状態の画像から円抽出の精度を以前の手法より高くした。さらに、改良手法では、しきい値を線分と線分との間を限るもののみに使用し、多様な画像にも適用できる柔軟性をもつ。最後に、改良手法において、約9割の計算量が直線抽出の処理であることも分かった。その確認から、将来、計算量を大幅に削減できると思われる。