色情報と大津の閾値判別法を用いたエッジ検出
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[[太田研 公開用Wiki]]
* 色情報と大津の閾値判別法を用いたエッジ検出 [#p9f64c6b]
#contents
* はじめに [#rca67db7]
エッジ検出とは、物体の輪郭を検出する画像処理のことであ...
このエッジ検出を行う際は、カラー画像であってもグレース...
そこで、色の情報を用いてエッジ検出を行うことで、このよ...
#ref(edge.jpg,center,30%)
CENTER:図1：一般的なエッジ検出の流れ
* 既存研究 [#e5b8f827]
本研究は、和歌山大学の岡田大輝氏、和田俊和氏の「動的色...
** 和田氏達の手法 [#d900b7d4]
カラー画像は赤(R)、緑(G)、青(B)の三つの色で表されており...
''Step1 カラー画像をRGB成分でそれぞれ分解する''
''Step2 分解した画像をそれぞれ２値化する''
''Step3 三つの画像を統合する。''
''Step4 色の変化している部分をエッジとして判定する。''
#ref(step1.jpg,center,30%)
CENTER:図2：Step1
#ref(step2.jpg,center,30%)
CENTER:図3：Step2
#ref(step3.jpg,center,30%)
CENTER:図4：Step3
#ref(step4.jpg,center,30%)
CENTER:図5：Step4
まず、画像をRGBそれぞれの成分で分解する。分解された画像...
次にこの三つの画像をそれぞれ２値化する。
２値化とは、濃淡のある画像を白と黒の２色に完全に分ける...
今回は、閾値を決定する際に大津の閾値判別法というものを...
２値化した三つの画像を重ね合わせて再び１枚の画像にする...
そして、3bit画像から色が変化している部分をエッジとして...
また、この処理の際に、色の変化の記述を取ることで物体認...
** この手法の欠点 [#efc9cba8]
この手法の欠点は、明暗が強い画像に弱いことである。明暗...
#ref(ketten.jpg,center,30%)
CENTER:図6：この手法の欠点
* 提案手法 [#o6eabc14]
本章では、先述の既存研究での手法の問題を解決するために、...
** 手法１ 画像の平滑化 [#x67d45e3]
まず、画像全体を平滑化する。平滑化、つまりはぼかすこと...
** 手法２ 分割して適用 [#oed46e11]
次に、画像を細かく分割し、小領域ごとで3bit化、エッジ検...
しかし、これをそのまま適用すると図7のように3bit化の際に...
このノイズを除去するためには、何かしらの処理を加えて細...
#ref(teian1.jpg,center,30%)
CENTER:図7：分割して適応した結果
** 手法３ ノイズの除去 [#x35d3511]
そこで、各領域ごとの色の成分の分散を利用してノイズを除...
3bit化を行う際に、その領域でのRGBそれぞれの輝度を用いて...
さらに閾値を定め、各成分の分散と閾値を比較して小さかっ...
図8がノイズ除去の処理を加えた結果である。3bit化画像での...
#ref(teian2.jpg,center,30%)
CENTER:図8：ノイズを除去した結果
* 従来手法との比較 [#g4d1674e]
従来手法と今回提案した手法を比べると以下の図9のようにな...
#ref(compare1.jpg,center,30%)
CENTER:図9：従来手法と提案手法の比較結果
* 結果の比較 [#ga829d74]
今回作成したエッジ検出を従来のグレースケール画像を用い...
Canny法とは、現在最もよく使われる、非常に性能が良いエッ...
今回は、よく用いられる普通の感度で検出したものと、より...
** 比較結果１ [#wf3bcb79]
#ref(compare2.jpg,center,40%)
CENTER:図10：Canny法との比較１
まず、影で暗くなっている画像での比較である。
駐車禁止の標識の部分を注目してもらえればわかるとおり、...
序盤に述べたように、駐車禁止の標識はグレースケール化す...
しかし、提案手法であれば色を見ているため、このような照...
** 比較結果２ [#t72b2be4]
#ref(compare3.jpg,center,40%)
CENTER:図11：Canny法との比較２
次に、強い逆光になっている場合での比較である。
これも標識を注目してもらうと、普通の感度のCannyでは標識...
しかし、提案手法であれば完全にはではないが、どちらも検...
さらに、画像下部の道路の部分にも注目してもらいたい。高...
これは、提案手法で提示した小領域ごとで処理していること...
以上のことから、このエッジ検出は逆光などの明暗が激しい...
* 今後の課題 [#h31269f9]
** エッジ検出に関する課題点 [#ibeccce9]
本研究で駐車禁止などの標識や逆光に強いエッジ検出を作成...
このような事態を回避するために、閾値の判別式の見直す必...
** 標識検出プログラムの作成 [#pc6dcd40]
今後の展開として、この手法を用いた標識検出プログラムを...
この手法、もとい既存研究の特徴にエッジ検出の際に大まか...
わかりやすい一例をあげる。図12の原画像から止まれの標識...
#ref(kadai.jpg,center,40%)
CENTER:図12：不要なエッジを消去した結果
* まとめ [#j3236641]
本研究では、色の情報を用いたエッジ検出を和田氏達の方法...
その結果、明暗がはっきりしている画像にも対応することが...
今後は、和田氏達の手法のように色の変化の記述を用いた標...
終了行:
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* 色情報と大津の閾値判別法を用いたエッジ検出 [#p9f64c6b]
#contents
* はじめに [#rca67db7]
エッジ検出とは、物体の輪郭を検出する画像処理のことであ...
このエッジ検出を行う際は、カラー画像であってもグレース...
そこで、色の情報を用いてエッジ検出を行うことで、このよ...
#ref(edge.jpg,center,30%)
CENTER:図1：一般的なエッジ検出の流れ
* 既存研究 [#e5b8f827]
本研究は、和歌山大学の岡田大輝氏、和田俊和氏の「動的色...
** 和田氏達の手法 [#d900b7d4]
カラー画像は赤(R)、緑(G)、青(B)の三つの色で表されており...
''Step1 カラー画像をRGB成分でそれぞれ分解する''
''Step2 分解した画像をそれぞれ２値化する''
''Step3 三つの画像を統合する。''
''Step4 色の変化している部分をエッジとして判定する。''
#ref(step1.jpg,center,30%)
CENTER:図2：Step1
#ref(step2.jpg,center,30%)
CENTER:図3：Step2
#ref(step3.jpg,center,30%)
CENTER:図4：Step3
#ref(step4.jpg,center,30%)
CENTER:図5：Step4
まず、画像をRGBそれぞれの成分で分解する。分解された画像...
次にこの三つの画像をそれぞれ２値化する。
２値化とは、濃淡のある画像を白と黒の２色に完全に分ける...
今回は、閾値を決定する際に大津の閾値判別法というものを...
２値化した三つの画像を重ね合わせて再び１枚の画像にする...
そして、3bit画像から色が変化している部分をエッジとして...
また、この処理の際に、色の変化の記述を取ることで物体認...
** この手法の欠点 [#efc9cba8]
この手法の欠点は、明暗が強い画像に弱いことである。明暗...
#ref(ketten.jpg,center,30%)
CENTER:図6：この手法の欠点
* 提案手法 [#o6eabc14]
本章では、先述の既存研究での手法の問題を解決するために、...
** 手法１ 画像の平滑化 [#x67d45e3]
まず、画像全体を平滑化する。平滑化、つまりはぼかすこと...
** 手法２ 分割して適用 [#oed46e11]
次に、画像を細かく分割し、小領域ごとで3bit化、エッジ検...
しかし、これをそのまま適用すると図7のように3bit化の際に...
このノイズを除去するためには、何かしらの処理を加えて細...
#ref(teian1.jpg,center,30%)
CENTER:図7：分割して適応した結果
** 手法３ ノイズの除去 [#x35d3511]
そこで、各領域ごとの色の成分の分散を利用してノイズを除...
3bit化を行う際に、その領域でのRGBそれぞれの輝度を用いて...
さらに閾値を定め、各成分の分散と閾値を比較して小さかっ...
図8がノイズ除去の処理を加えた結果である。3bit化画像での...
#ref(teian2.jpg,center,30%)
CENTER:図8：ノイズを除去した結果
* 従来手法との比較 [#g4d1674e]
従来手法と今回提案した手法を比べると以下の図9のようにな...
#ref(compare1.jpg,center,30%)
CENTER:図9：従来手法と提案手法の比較結果
* 結果の比較 [#ga829d74]
今回作成したエッジ検出を従来のグレースケール画像を用い...
Canny法とは、現在最もよく使われる、非常に性能が良いエッ...
今回は、よく用いられる普通の感度で検出したものと、より...
** 比較結果１ [#wf3bcb79]
#ref(compare2.jpg,center,40%)
CENTER:図10：Canny法との比較１
まず、影で暗くなっている画像での比較である。
駐車禁止の標識の部分を注目してもらえればわかるとおり、...
序盤に述べたように、駐車禁止の標識はグレースケール化す...
しかし、提案手法であれば色を見ているため、このような照...
** 比較結果２ [#t72b2be4]
#ref(compare3.jpg,center,40%)
CENTER:図11：Canny法との比較２
次に、強い逆光になっている場合での比較である。
これも標識を注目してもらうと、普通の感度のCannyでは標識...
しかし、提案手法であれば完全にはではないが、どちらも検...
さらに、画像下部の道路の部分にも注目してもらいたい。高...
これは、提案手法で提示した小領域ごとで処理していること...
以上のことから、このエッジ検出は逆光などの明暗が激しい...
* 今後の課題 [#h31269f9]
** エッジ検出に関する課題点 [#ibeccce9]
本研究で駐車禁止などの標識や逆光に強いエッジ検出を作成...
このような事態を回避するために、閾値の判別式の見直す必...
** 標識検出プログラムの作成 [#pc6dcd40]
今後の展開として、この手法を用いた標識検出プログラムを...
この手法、もとい既存研究の特徴にエッジ検出の際に大まか...
わかりやすい一例をあげる。図12の原画像から止まれの標識...
#ref(kadai.jpg,center,40%)
CENTER:図12：不要なエッジを消去した結果
* まとめ [#j3236641]
本研究では、色の情報を用いたエッジ検出を和田氏達の方法...
その結果、明暗がはっきりしている画像にも対応することが...
今後は、和田氏達の手法のように色の変化の記述を用いた標...
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