第1回画像処理講義 ~ 画像処理とは? ~

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講義の流れ

□ 画像処理とは?

□ 画像処理の応用例

□ 画像処理研究の指針

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画像処理とは?

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画像処理とは?

画像を入力とし，それに対して何らかの処理を施すこと

入力画像

入力画像

モノクロ画像

輪郭の抽出

処理

処理

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画像処理で扱う画像

画像処理ではデジタル画像を扱う

デジタル画像 色付き正方形(画素)の集合

拡大

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アナログとデジタルの違い

アナログ □ 連続的な量

□ 情報を波形で表現

デジタル □ 離散的な量

□ 情報を0と1の2進数で表現

PCにとってデジタル情報は単純で扱いやすい

時間

時間

振幅

振幅

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コンピュータと画像

PCにとって画像はただのデータ

人間 コンピュータ

クマのぬいぐるみ 01100100101001001110011001001111000100100100011...

画像処理を利用すれば画像から様々な情報を抽出できる

画像

・ 輪郭 ・ 物体の位置 ・ 構成要素 ・ 色

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画像処理の応用例

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品質管理への応用

完成した針の外観検査

直径 0.80

長さ 5.10

角度 27.38

直径 0.80

長さ 5.10

角度 27.57

直径 0.79

長さ 5.09

角度 26.00

直径 0.78 長さ 5.16

角度 27.59

直径 0.78 長さ 5.16

角度 26.53

直径 0.78 長さ 5.14

角度 27.80

良品 良品 不良品

不良品 不良品 不良品

角度 27.59 角度 26.53 角度 27.80

[引用]外観検査・画像検査.com : 外観検査 – 形状検査②

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顔認識への応用

顔の認識と共に，年齢，顔の色，笑顔度を推定

[引用]中央大学 MPRG : Deep Convolutional Neural Networkを用いた顔画像の理解

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自動車への応用

車道，歩道上の様々なものを検出

歩行者，自転車 車両 車線，標識

歩行者や先行車両までの距離も推測可能

[引用]フィーチャ株式会社 : 高い精度と現実的な実装性能を持つ車載用認識ソフトウェア

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監視カメラへの応用

車上荒らしの検出

人物の姿勢，動き，位置，

車と人間との相対的な動きを基に

異常行動を検出

車と人間の中心座標を参考にする

[引用]杉本，黒木，廣瀬，沼 : Dedormable Part Models による映像中の異常行動検出

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一般物体認識への応用

画像中の物体を一般的な名称で認識

入力画像 認識結果

[引用]中部大学 藤吉 : 一般物体認識のための局所特徴量(SIFTとHOG)

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画像処理研究の指針

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画像処理研究の指針

□ 研究テーマの選定

□ 画像処理ツールの選定

□ 地道な勉強

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研究テーマの選定

画像処理を利用して何をするか?

□ 先行研究を参考にする

□ 多くの研究論文に目を通す

□ 既存の研究を引き継ぐ

テーマにより使用する画像処理ツールや言語が限定される

・ 新規性

・ 有用性

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研究テーマの選定: 杉原の場合

知識不足のため身近な対象しか思い浮かばなかった

抵抗器を画像認識するというテーマを考案

マイナーなテーマであり先行研究も少なく新規性の考案は容易

先行研究が存在するか調べる

先行研究で実現できていないことを明確にする

先行研究を参考に必要な処理を勉強してプログラミング

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画像処理ツールの選定

本研究室で使用されたツールは主に3種類

□ LabVIEW: 図形ベースのプログラミング言語

□ MATLAB: 強力なデータ分析ツールを持つ

□ OpenCV: 無料で使用可能な画像処理ライブラリ

ツールにより習得難易度や応用の幅に違いあり

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地道な勉強

新しいことだらけで積極的に勉強しないと何も進まない

□ 画像処理の手法

□ 画像処理ツールの使い方

□ プログラミング言語の基本構文

今年から院生もいないため仲間を募らないと例年より努力が必要

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地道な勉強: おすすめの書籍①

図解でわかる はじめてのデジタル画像処理

□ 鹿間教授のおすすめ書籍

□ 画像処理の基本を易しく解説

□ 杉原も初めに読んだ書籍

表紙イメージ

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地道な勉強: おすすめの書籍②

ディジタル画像処理[改訂新版]

□ 数多くの画像処理技術を網羅

□ 豊富なカラー画像

□ 杉原が最もおすすめする書籍

表紙イメージ

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第1回講義のまとめ

画像処理とは?

画像処理を利用すれば画像から様々な情報が抽出できる

画像処理の応用例

品質管理や顔認識，自動車への応用など様々な用途に利用

画像処理研究の指針

研究テーマと画像処理ツールの選定，地道な勉強が必要

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