ウェーブレット変換の拡張とその画像処理への応用

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本研究では，従来のウェーブレット変換に別のスキームや変換等を組み合わせ，ウェーブレット変換を拡張し，画像から数学的に解釈可能な特徴量を抽出し，電子透かし法，早期がん検出法，画像改ざん検知法などの開発を通じて，ウェーブレット解析に対する新たな知見・応用を得ることを目的としている．　初年度は，主に以下のような３つの成果が得られた．一つ目は内視鏡画像からの早期大腸がんの検出法の開発である．本手法は，Dual-Tree Complex Wavelet Packet Transformと主成分分析を組み合わせたもので，既存の深層学習手法とは異なり，データが少ない場合でも有効であり，92%の精度でがんと正常領域を識別できた．また，本手法で利用する特徴量は局所解釈可能なものであるため，検出結果の理由を説明できる．二つ目は電子透かし法の開発である．電子透かしは，デジタルデータ（例えば画像や音声，動画など）に見えない形で情報を埋め込む技術で，デジタルコンテンツの不正なコピー，改ざん，盗用などに対して追跡や証拠提供が可能となる．本手法は，2重ツリー複素離散ウェーブレット変換と量子化を組み合わせたもので，幾何学的な攻撃やノイズの混入に対して強いという特徴がある．三つ目は顕微鏡画像から染色石綿を検出する手法の開発である．本手法は，ダイアディックウェーブレット変換とサポートベクターマシンを組み合わせたもので、高い精度で石綿像を分類できることを確認した．今後，アスベストを含む建材処理が増えることから，解体現場ですぐにアスベストの存在を判定できる道筋が見えたことは重要である．これらの成果は，ウェーブレット解析の可能性をさらに広げ，解釈可能性を有した新たな画像処理技術開発につながるものと期待される．