適応型画像処理

〜 進化的アルゴリズム応用 〜




GAを用いた有効特徴量学習による物体認識


GAを用いて認識に有効な画像特徴量と重みを自動的に設定します。

特徴量学習
特徴量学習
 
対象物体 結果画像
対象物体 認識結果例






GAを用いたロバスト高速画像照合


画像照合に適合したテンプレートをGAによって動的に生成し、高速かつ信頼性の高いマッチングを実現します。

テンプレート画像
一部隠れていても発見できます
テンプレート画像 検出結果
マッチング率の分布
マッチング率の分布






GAによる適応型画像2値化法


GAを用いた適応型ブロック分割による画素単位の2値化処理によって、低品質画像の安定な2値化を実現します。

適応度の評価
適応度の評価
結果画像の推移
結果画像の推移






ラットX線脳血管映像からの高コントラスト画像生成


低コントラストなラットの脳血管映像から 1枚の高コントラスト画像を生成します。

処理の流れ
処理の流れ
 
全フレーム累積 適応的フレーム選択,位置合わせによる累積
全フレーム累積 提案手法






領域選択画像画像照合


人によって設定されたテンプレート画像から,照合に有効な領域をGAによって動的に設定します。
照合に使用する画素数は,約1割程度にまで削減されました。

領域選択結果
領域選択結果
進化に伴って相関値のピークが鋭くなり,ピーク周辺の相関値が低くなっていきます。
領域選択の推移
領域選択の推移
照合結果
照合結果






円環テンプレートマッチング


円形のテンプレート画像を同心の円環領域に分割し,円環領域内の回転に不変な2種類のヒストグラムを用いてマッチングを行います。

円環領域
円環領域
マッチング処理
マッチング処理
更に,GAを用いて最適な円環領域の選択を行い信頼性の向上と計算コストの削減を行いました。
円環領域選択結果
円環領域選択結果
マッチング結果
マッチング結果






有効エッジ画素選択マッチング


エッジ画素における点対のエッジ方向と曲率比を用いてマッチングを行います。

幾何学的パラメータ
幾何学的パラメータ
GAを用いて有効エッジ画素選択を行いました。
エッジ画素選択
有効エッジ画素選択
エッジ画素選択結果
エッジ画素選択結果
マッチング結果
マッチング結果






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