結合MRFモデルを視覚モジュールとするマルチチップビジョンシステム

本年度の研究では、領域ベースおよび境界ベース結合MRFモデルを視覚モジュールとした並列/階層的なマルチチップピジョンシステムの実装に向けて、集積回路化に適した結合MRFモデルの導出とその数値解析による検証を行った。位相を隠れ変数として持つ領域ベース結合MRFモデルを集積回路化の観点から最適化するために、モデルの非線形関数に区分線形特性を導入し、パラメータ制御性を向上させた。また、幾何学的図形と自然画像に対する大局的領域分割の機能を数値シミュレーションにより検証し、視覚画像の領域をモデルの制御パラメータと空間解像度に応じて位相変数の作用により離散化できることを示すとともに、制御パラメータと空間解像度との関係を示した。さらに、視覚画像に含まれる空間周波数帯域に応じて、制御パラメータを変更する手法を提案した。提案手法により空間解像度の異なるモデルを階層的に制御することによって、視覚画像に広帯域の空間周波数が含まれる場合においても大局的領域分割を実現することができる。上記の結果は、マルチチップビジョンシステムを構成する視覚モジュールとして領域ベース結合MRFモデルを集積回路実装するうえでの基盤となるものであり、さらに研究を発展させることにより、本研究の目的のひとつであるロボットビジョンにおける奥行き情報の検出やオクルージョンが存在する状況下での複数の視覚物体の識別に応用することが期待できる。

本年度の研究では、領域ベースおよび境界ベース結合MRFモデルを視覚モジュールとした並列/階層的なマルチチップピジョンシステムの実装に向けて、集積回路化に適した結合MRFモデルの導出とその数値解析による検証を行った。位相を隠れ変数として持つ領域ベース結合MRFモデルを集積回路化の観点から最適化するために、モデルの非線形関数に区分線形特性を導入し、パラメータ制御性を向上させた。また、幾何学的図形と自然画像に対する大局的領域分割の機能を数値シミュレーションにより検証し、視覚画像の領域をモデルの制御パラメータと空間解像度に応じて位相変数の作用により離散化できることを示すとともに、制御パラメータと空間解像度との関係を示した。さらに、視覚画像に含まれる空間周波数帯域に応じて、制御パラメータを変更する手法を提案した。提案手法により空間解像度の異なるモデルを階層的に制御することによって、視覚画像に広帯域の空間周波数が含まれる場合においても大局的領域分割を実現することができる。上記の結果は、マルチチップビジョンシステムを構成する視覚モジュールとして領域ベース結合MRFモデルを集積回路実装するうえでの基盤となるものであり、さらに研究を発展させることにより、本研究の目的のひとつであるロボットビジョンにおける奥行き情報の検出やオクルージョンが存在する状況下での複数の視覚物体の識別に応用することが期待できる。