| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2013-12-09 13:25
濃淡画像における零交差線検出アルゴリズムに関する一検討
○本多健二（東京海洋大）・佐藤 誠（東工大） |
| 抄録 |
（和） |
画像処理における基本処理に，対象の境界検出がある．本稿では，境界検出手法の一つである零交差線による境界検出について検討する．画素(x,y)の濃度値f(x,y)に対して，勾配を∇f，ヘッセ行列をHとしたとき，幾何学的な対象の境界を表す零交差線としては，ラプラシアン法で用いられる trH，また，Canny法で用いられる(∇f,H∇f)の零交差線の2つが考えられるが，本稿では特に(∇f,H∇f)について検討する．(∇f,H∇f)の零交差線は，幾何学的には，曲線f(x,y)の変曲点，すなわち，画像の極大点から湧き出し，極小点へと流れ込む流線の変曲点を求めることと等しい．通常，ディジタル画像処理において(∇f,H∇f)を処理する場合には，微分を差分に置き換えた局所オペレータを用いる方法が使われる．本稿では，(∇f,H∇f)の幾何学的意味に戻り，実際に極大点から極小点へと流れる流線を定義し，流線に沿って変曲点を解析することにより，濃淡画像の零交差線を検出する手法について検討する．そして，従来の差分による手法との間に結果の差異があるかを実験的に確認する． |
| （英） |
Boundary detection is one of the most fundamental processing in image analysis. In this article, we discuss the boundary detection by the zero-crossing. Let gradient and Hessian be considered as ∇f and H. Then, the zero-crossing representing the geometric boundary are the trH zero-crossing and the (∇f,H∇f) zero-crossing. In this article, especially, we discuss the (∇f,H∇f) zero-crossing. The (∇f,H∇f) zero-crossing means the inflection point of f(x,y) or the inflection point of the line which emanates from the maximum and reaches the minimum. Usually, local difference operator is used to calculate the (∇f,H∇f) zero-crossing as a substitute for derivative in digital image analysis. In this article, we return to the geometric meaning of the (∇f,H∇f) zero-crossing and define the line which emanate from the maximum and reach the minimum. And we propose the technique for detecting the zero-crossing by analyzing the inflection point along the line and confirm if there is a difference in result between the traditional local difference operator and the proposed technique. |
| キーワード |
（和） |
濃淡画像 / 零交差線 / / / / / / |
| （英） |
Grayscale Image / Zero-cross detection / / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 37, no. 56, ME2013-120, pp. 5-8, 2013年12月. |
| 資料番号 |
ME2013-120 |
| 発行日 |
2013-12-02 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME |
| 開催期間 |
2013-12-09 - 2013-12-10 |
| 開催地（和） |
あわら温泉 まつや千千（福井） |
| 開催地（英） |
Matuyasensen |
| テーマ（和） |
画像・メディア処理技術，および一般 |
| テーマ（英） |
|
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2013-12-ME |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
濃淡画像における零交差線検出アルゴリズムに関する一検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
A study of Zero-Cross Detection Algorithm for Gray Image |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
濃淡画像 / Grayscale Image |
| キーワード(2)（和/英） |
零交差線 / Zero-cross detection |
| キーワード(3)（和/英） |
/ |
| キーワード(4)（和/英） |
/ |
| キーワード(5)（和/英） |
/ |
| キーワード(6)（和/英） |
/ |
| キーワード(7)（和/英） |
/ |
| キーワード(8)（和/英） |
/ |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
本多 健二 / Kenji Honda / ホンダ ケンジ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京海洋大学 (略称： 東京海洋大)
Tokyo University of Marine Science and Technology (略称： TUMSAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
佐藤 誠 / Sato Makoto / |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京工業大学 (略称： 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称： TITECH) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第3著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第4著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第5著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第6著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第7著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第8著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第9著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第10著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第11著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第12著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第13著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第14著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第15著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第16著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第17著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第18著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第19著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第20著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2013-12-09 13:25:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2013-120 |
| 巻番号（vol） |
vol.37 |
| 号番号（no） |
no.56 |
| ページ範囲 |
pp.5-8 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2013-12-02 (ME) |
|