コンピュータ画像処理技術

ＡＣＣＥＳＳ ＣＯＵＮＴＳ (Since Nov.25, 2002)

2002.1.1     「ベクトル相関法」  
2001.5.16    「漫画風　立体肖像」  
2001.4.15    「ムーアの法則と画像処理」  
2001.3.31    「画像補間法」  
1998.5.10    「センサー化が進むＦＡ用画像処理装置」 
1998.1.1    「パソコン高速画像処理の時代到来」  
1997.11.3   「セグメント対応による３次元画像計測」  
1997.10.12  「画像処理基本特許と発明王レメルソン」  
1997.6.8    「新ハフ変換理論特許取得！」  
1997.5.22   「顔学会のスタート」  
1997.2.1    「にがお絵コンピュータ」  

■新ハフ変換理論特許取得！ 　 ［特許番号］特許第２６４６３６３号（取得日Ｈ９．５．９） 　　　　　　　 「簡易型ハフ変換による高速直線群検出方法」　 　　　　　　　 発明者　沼田宗敏（Lossev Technology Corporation） 　 米国のＸ線技師P.V.Houghが、霧箱中のアルファ線軌跡画像から自動的に直線を 　 検出する手法を特許として取得してから、まもなく４０年になろうとしている。 　 この間、コンピュータ技術の進展には目を見はるものがあったが、いまだに画像処 　 理でもっとも確実な直線検出方法といえば、このHoughの提案したHough（ハフ）変 　 換理論の右に出るものはない。 　　 本特許はこのHough変換理論の最大の弱点であった処理時間の遅さを、Hough曲線 　 を構成するサインカーブの代わりに、区分的な直線に置き換えたもので、６倍の高 　 速化が達成されたものである。 　●理論概要 原画像　　　　　　　　　　　　　　パラメータ平面（Hough曲線群） １．これまでのＨｏｕｇｈ（ハフ）変換は次の３つのステップにより直線を検出する。 　　�@Ｘ−Ｙ原画像の中の点群をθ−ρパラメータ平面上のHough曲線群に変換する。 　　　→Hough曲線の軌跡のセルのカウンターを＋１する。 　　　原画像の点を（Ｘ，Ｙ）とすると、Hough曲線は下式で与えられる。 　　　ρ＝Ｘ・cosθ＋Ｙ・sinθ 　　　※上図では、原画像の点Ｐnをパラメータ平面のHough曲線ｎに変換している。 　　�Aθ−ρパラメータ平面上で、Hough曲線群の交点を求める。 　　　→具体的にはセルカウンターが極大となるセルの座標（θs，ρs）を求める。 　　　※上図では交点（θ0，ρ0）で示される。 　　�B求める直線は次式で与えられる。 　　　ρs＝Ｘ・cosθs＋Ｙ・sinθs 　　　※上図では原画像の直線Ｌがこれに相当する。 　２．Ｈｏｕｇｈ変換の問題点 　　　三角関数の演算が不可避のため、演算コストが大きく、高速化に向かない。 　３．本特許の解決法 　パラメータ平面（Hough直線群） 　　「Ｈｏｕｇｈ曲線のかわりに、端点を共有する複数の区分的直線セグメント 　　　からなるＨｏｕｇｈ直線に置き換えた。」 　　�@一番簡単な例では、上図の様に０，π/2，πでＨｏｕｇｈ曲線（ピンク色） 　　　と交わる様な２本の区分直線からなるＨｏｕｇｈ直線がある。 　　�AＨｏｕｇｈ曲線の分割数（ex.４など）や分割範囲も全く任意でよい。 　　�B直線の演算は基本的に足し算だけであり、高速化が計れる。 　　�C本手法は単なる曲線を近似したものではなく、直線検出時における近似誤 　　　差を全く伴わない。 　　�D本手法で機械部品の画像から、稜線の直線を検出した例を下に示す。　　 ［例１］機械部品１から稜線１本を抽出 　　ＳＯＢＥＬ法でエッジを検出した後、各エッジ点に対し区分的Ｈｏｕｇｈ直線 　　をθ−ρパラメータ平面に生成。セルカウンターが極大となる点を抽出し、逆 　　変換式によって原画像上の直線を検出している。 原画像（機械部品１）　　　　　　エッジ画像（ＳＯＢＥＬ） θ−ρパラメータ平面　　　　　　直線検出画像 ［例２］機械部品２から直線４本を抽出 原画像（機械部品）　　　　　　処理画像（稜線抽出） 　　 　４．本理論からＷＡＲＰモデルへ 　 �@本特許は下記論文をベースとしている。 　　 輿水大和、沼田宗敏：”区分的Hough直線による高速Hough変換法ＰＬＨＴについて”， 　　 電子情報通信学会論文誌Vol.J72-D-�U No.1 PP.56-65(1989) 　　�A拡張Ｈｏｕｇｈ曲線 　　　Ｈｏｕｇｈ曲線とＨｏｕｇｈ直線は位相幾何学（トポロジー）で言う位相 　　　同型の関係に当たる。Ｈｏｕｇｈ曲線と位相同型の性質を持つ曲線または 　　　直線を、拡張Ｈｏｕｇｈ曲線という。本特許は拡張Ｈｏｕｇｈ曲線の１つ 　　　であり、初期に発見された変換群の１つでもある。 　　�BＷａｒｐモデル 　　　拡張Ｈｏｕｇｈ曲線は、Ｈｏｕｇｈ曲線が生成されるθ−ρパラメータ平 　　　面を任意にゆがませて生成する事ができる。このゆがませ方により、直線 　　　検出時に様々な有益な性質を持つ拡張Ｈｏｕｇｈ曲線を作り出す事ができ 　　　る。これをＷａｒｐモデルという（輿水、沼田、村上らが提案）。 ■ＷＡＲＰモデルの概念図 　　　 パラメータ空間をゆがませて所望の機能 　　　 を持つ拡張Ｈｏｕｇｈ関数を得る。

■クリントン大統領 （原画像） ■クリントン大統領 （にがお絵）

■にがお絵コンピュータ コンピュータ画像処理により、にがお絵を生成します。 　つくば博でにがお絵ロボットが話題になって十年が過ぎた……。 　●にがお絵くん(TM) 　　小生が開発した「にがお絵くん」は、ＴＶカメラで顔をとらえ、 　　コンピュータ画像処理でにがお絵にします。 　　’９０とやまテクノフェアに初デビューし、３日間で１，０００ 　　人のにがお絵を描き、ニュースでも放映されました。 とやまテクノフェア 原画処理画 　�@原画像：ＴＶカメラから画像を入力します。 　�A処理画：輪郭抽出処理／目抽出処理／髪強調処理をして「にがお絵」完成。 　　※「にがお絵くん」は Lossev Technology Corporation の登録商標です。

■顔学会のスタート にがお絵BYみなみ芳高 　１９９６年８月、日本顔学会の初の全国大会が開催された。「顔」に 　関する異分野間コラボレーションを創り出すことをターゲットとしてい 　る。 　●研究者のジャンル 　　人類学、電子情報工学、心理学、情報科学、化粧学、メガネデザイン、 　　警察捜査員、理工学、人間情報通信、ライフエレクトロニクス、脳神 　　経学、病院、３Ｄ計測、美術学など多岐にわたる。 　●研究テーマの一例 　　・顔と健康、化粧品、メガネ、似顔絵捜査、ＣＧと化粧肌色 　　・顔画像変形、大人子供男女の顔、表情判断と注視、鼻形態診断 　　・顔の領域抽出と画像処理、顔と声の記憶統合 　　・美容外科、歯科矯正治療、顔認知とプレコックス感 　　・にがお絵かき、能画の表情認知、心理学と表情識別 　さて、本大会の最後のプログラムとしてパネル討論「顔学への期待」が企 　画された。座長は香原会長（人類学）、パネラーとして西原克成氏（医学）、 　池田進氏（心理学）、南美希子氏（化粧学）、輿水大和氏（情報工学）が 　登壇した。動物学、免疫学は顔形態と不可分の話、なぜこれが顔と見える 　のかの心理学の話、顔に見るブランド指向の話、コンピュータは本当に似 　顔絵が描るのかの話と、どれも興味深く、今後の「顔学」への期待が分か 　りやすく描き出されたように思われた。 日本顔学会へのリンク

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