ハッチングを用いた色覚異常者のための画像変換手法
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開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*ハッチングを用いた色覚異常者のための画像変換手法 [#y359d...
#contents
*研究背景 [#e0d73e4a]
色覚異常とは, 網膜内の色を感じ取る視細胞の一種である「...
色覚正常者にとって別の色として識別できる色が,色覚異常者...
色覚異常者の数は日本人では男性で5 ％, 女性で0.2 ％と少...
本研究では特に,書類やWebページ等で用いられるグラフや表の...
*研究目的 [#ucdfe4f1]
本来であれば、予め色覚異常者にとっても識別しやすいカラ...
本研究では両者にとって見やすい画像を作るという観点から...
それに関して、先行研究として存在する「処理領域の選別を...
**問題点 [#q103fea8]
図1のように,全ての色領域に対してハッチングを適用すると...
#ref(example_k3.jpg,center,55%)
CENTER:図1 ハッチングの適用
*処理領域の選別 [#ye6fb9eb]
処理領域選別の条件は下の3つである.
1.グラデーションのような連続的な色の変化が無いこと
2.十分な面積を持つこと
3.色覚異常者にとってのみ識別困難となる色の組であること
**ラべリング [#c32fa339]
画像に対しラべリングを行い,色に基づく領域分割を行う.
図2の右側の画像では，同色の領域に同一のラベルが割り当て...
#ref(label1.jpg,center,50%)
CENTER:図2 ラベル画像の生成
**小領域除去 [#v7bc4ca2]
ハッチングの間隔や太さの都合上,ある程度の面積が無ければ...
図3で黒く変化した部分が破棄された領域となる.
連続的な色の変化がある領域は微細な領域として分割されて...
#ref(label2.jpg,center,50%)
CENTER:図3 小領域除去後のラベル画像
**色差に基づく除去 [#m4ba92ad]
画像内に他に混同してしまう色が無ければハッチングを適用...
また, 混同してしまう色があったとしても, 両者にとって識...
結果として,残すべき色の組み合わせは「色覚正常者にとって...
色差に基づく除去を行った結果,図4のようなマスク画像が生...
#ref(mask.jpg,center,50%)
CENTER:図4 色に基づく領域選別とマスク画像
*ハッチングの作成 [#u7514686]
**角度 [#fa985140]
画像上のx 軸正方向からの角度をθと定義し,ハッチングの角...
本手法では色覚異常者及び色覚正常者の体が受ける刺激値の差...
CENTER:θ =π/2+π/4(7.1(L - L1))
**間隔 [#ac908437]
ディスプレイ上におけるハッチングの波長をおよそ20px/cycl...
画像の左下端を原点とし，水平方向をx軸,垂直方向をy 軸とし...
直線y = (tanθ)x を計算し，この直線と現在着目している画素...
チングの明部にあたる部分か暗部にあたる部分かを判断する．
*手法適用例および問題点 [#oda56cb2]
領域選別手法を適用した結果を図5に示す.
#ref(example1.jpg,center,50%)
CENTER:図5 領域選別手法適用例
処理領域の選別を用いた手法は,図5のように概ね良好な結果...
そこで,新たにハッチングの濃度という指標を用い,視認性の...
#ref(example_k1.jpg,center,55%)
CENTER:図6 領域選別手法適用例2
*提案手法 [#h6bd5072]
**濃度変化 [#p9dc51a1]
本来, 色覚異常者, 色覚正常者両者にとって見える色が等し...
このことから, ハッチングの必要度に応じて濃度を変化させ,...
下の式はハッチングの濃度変化に関する式である.
CENTER:α＝ 0.5 * | π/2 - θ |
CENTER:RGB′= RGB * (1 - α)
αは濃度に関する係数であり, はハッチングの角度を表す. π...
RGB は色領域の画素値であり,RGB ’はハッチングの縞模様部...
RGB 表色系では,3つの値が全て0を取るとき黒となるため,RGB...
特に, 角度が90 度をとった時は濃度αが0 となり,ハッチングが...
結果として傾きが横に傾くほど濃度が濃くなり,90 °に近づく...
**提案手法適用例 [#q21b0bdb]
図7は上から順に色覚正常者が見た場合, 色覚異常者が見た場...
#ref(gradation.jpg,center,60%)
CENTER:図7 濃度変化処理の適用例
図8に濃度変化処理を加えた結果を図7に示す.
#ref(example_k2.jpg,center,55%)
CENTER:図8 濃度変化処理の適用結果
濃度変化を付加することにより, ピンク色の道路のハッチン...
また, 逆に一般道路の部分は両者にとって見える色の差が少...
*まとめ [#b7b2b77d]
本研究では, 色覚異常者にとって識別困難な色に対してハッ...
今後の展開として, グラデーションへの対応, 均等色空間を...
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*ハッチングを用いた色覚異常者のための画像変換手法 [#y359d...
#contents
*研究背景 [#e0d73e4a]
色覚異常とは, 網膜内の色を感じ取る視細胞の一種である「...
色覚正常者にとって別の色として識別できる色が,色覚異常者...
色覚異常者の数は日本人では男性で5 ％, 女性で0.2 ％と少...
本研究では特に,書類やWebページ等で用いられるグラフや表の...
*研究目的 [#ucdfe4f1]
本来であれば、予め色覚異常者にとっても識別しやすいカラ...
本研究では両者にとって見やすい画像を作るという観点から...
それに関して、先行研究として存在する「処理領域の選別を...
**問題点 [#q103fea8]
図1のように,全ての色領域に対してハッチングを適用すると...
#ref(example_k3.jpg,center,55%)
CENTER:図1 ハッチングの適用
*処理領域の選別 [#ye6fb9eb]
処理領域選別の条件は下の3つである.
1.グラデーションのような連続的な色の変化が無いこと
2.十分な面積を持つこと
3.色覚異常者にとってのみ識別困難となる色の組であること
**ラべリング [#c32fa339]
画像に対しラべリングを行い,色に基づく領域分割を行う.
図2の右側の画像では，同色の領域に同一のラベルが割り当て...
#ref(label1.jpg,center,50%)
CENTER:図2 ラベル画像の生成
**小領域除去 [#v7bc4ca2]
ハッチングの間隔や太さの都合上,ある程度の面積が無ければ...
図3で黒く変化した部分が破棄された領域となる.
連続的な色の変化がある領域は微細な領域として分割されて...
#ref(label2.jpg,center,50%)
CENTER:図3 小領域除去後のラベル画像
**色差に基づく除去 [#m4ba92ad]
画像内に他に混同してしまう色が無ければハッチングを適用...
また, 混同してしまう色があったとしても, 両者にとって識...
結果として,残すべき色の組み合わせは「色覚正常者にとって...
色差に基づく除去を行った結果,図4のようなマスク画像が生...
#ref(mask.jpg,center,50%)
CENTER:図4 色に基づく領域選別とマスク画像
*ハッチングの作成 [#u7514686]
**角度 [#fa985140]
画像上のx 軸正方向からの角度をθと定義し,ハッチングの角...
本手法では色覚異常者及び色覚正常者の体が受ける刺激値の差...
CENTER:θ =π/2+π/4(7.1(L - L1))
**間隔 [#ac908437]
ディスプレイ上におけるハッチングの波長をおよそ20px/cycl...
画像の左下端を原点とし，水平方向をx軸,垂直方向をy 軸とし...
直線y = (tanθ)x を計算し，この直線と現在着目している画素...
チングの明部にあたる部分か暗部にあたる部分かを判断する．
*手法適用例および問題点 [#oda56cb2]
領域選別手法を適用した結果を図5に示す.
#ref(example1.jpg,center,50%)
CENTER:図5 領域選別手法適用例
処理領域の選別を用いた手法は,図5のように概ね良好な結果...
そこで,新たにハッチングの濃度という指標を用い,視認性の...
#ref(example_k1.jpg,center,55%)
CENTER:図6 領域選別手法適用例2
*提案手法 [#h6bd5072]
**濃度変化 [#p9dc51a1]
本来, 色覚異常者, 色覚正常者両者にとって見える色が等し...
このことから, ハッチングの必要度に応じて濃度を変化させ,...
下の式はハッチングの濃度変化に関する式である.
CENTER:α＝ 0.5 * | π/2 - θ |
CENTER:RGB′= RGB * (1 - α)
αは濃度に関する係数であり, はハッチングの角度を表す. π...
RGB は色領域の画素値であり,RGB ’はハッチングの縞模様部...
RGB 表色系では,3つの値が全て0を取るとき黒となるため,RGB...
特に, 角度が90 度をとった時は濃度αが0 となり,ハッチングが...
結果として傾きが横に傾くほど濃度が濃くなり,90 °に近づく...
**提案手法適用例 [#q21b0bdb]
図7は上から順に色覚正常者が見た場合, 色覚異常者が見た場...
#ref(gradation.jpg,center,60%)
CENTER:図7 濃度変化処理の適用例
図8に濃度変化処理を加えた結果を図7に示す.
#ref(example_k2.jpg,center,55%)
CENTER:図8 濃度変化処理の適用結果
濃度変化を付加することにより, ピンク色の道路のハッチン...
また, 逆に一般道路の部分は両者にとって見える色の差が少...
*まとめ [#b7b2b77d]
本研究では, 色覚異常者にとって識別困難な色に対してハッ...
今後の展開として, グラデーションへの対応, 均等色空間を...
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