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平成22年度 (第61回) 電気・情報関連学会中国支部連合大会

部門: セッション 0201  23. 画像処理-(1)
日時: 2010年10月23日(土) 9:00 - 10:18
部屋: 学部共通棟(西) 5107室 (→地図)
座長: 太田 寛志 (岡山理科大学)

23-1 (時間: 9:00 - 9:13)
題名静止画の電子透かしへの幾何学変換による攻撃の評価と分析
著者*山口 裕一郎, 日下 卓也 (岡山大学大学院自然科学研究科)
Pagep. 33
Keyword幾何学変換, 電子透かし, 誤り訂正符号
Abstract画像や音声などのデジタルコンテンツの不正コピーによる著作権侵害が深刻化しており, その対策として電子透かし技術が盛んに研究されている. しかし, 電子透かしが埋め込まれたデジタルコンテンツに対して攻撃と称される何らかの改ざんが行われると, 透かし情報を正確に取り出すことができなくなるという問題がある. そこで, 電子透かしの性能を向上させるために誤り訂正符号を応用した研究も多く行われている. 本研究では, 静止画の電子透かしを対象とし, 攻撃として幾何学変換を用いた場合に生じる透かし情報への影響について評価・分析を行い, 他の攻撃手法を用いた場合と画質劣化の観点から比較を行う.

23-2 (時間: 9:13 - 9:26)
題名Bi-polar Radial Reach Ccrrelationの動的しきい値決定法
著者*野田 一成 (岡山県立大学大学院), 山内 仁, 金川 明弘 (岡山県立大学)
Pagepp. 34 - 35
Keyword物体検出, 物体抽出, 背景差分, 照明変動

23-3 (時間: 9:26 - 9:39)
題名色転写によるイラストレーション画像の再配色
著者*溝上 菜見子 (山口大学/理学部), 田中 豪, 末竹 規哲, 内野 英治 (山口大学/理工学研究科)
Pagepp. 36 - 37
Keyword色転写, イラストレーション画像, カラー画像, 再配色, クラスタリング
Abstract本報告では,イラストレーション画像を対象とした再配色手法を提案する.再配色は色転写により行う.提案色転写手法では,まず,CIELAB色空間において入力・参照画像の色をクラスタリングする.次に,色転写のためのクラスタ間対応を作成する.イラストレーション画像の再配色では,大幅な色変更が効果的である.それを実現するために,提案手法では,参照画像における支配的な色を転写しやすいように設定することができる.また,入力画像における低彩度の色については転写を抑制し,自然な色転写結果を得ることも可能である.

23-4 (時間: 9:39 - 9:52)
題名最近隣補間法に基づいたディジタル画像の2倍拡大法
著者*栗谷 徹郎 (山口大学/理学部), 田中 豪, 末竹 規哲, 内野 英治 (山口大学/理工学研究科)
Pagep. 38
Keyword画像拡大, 最近隣補間法, ディジタル画像
Abstract本報告では,ディジタル画像に対する簡易な2倍拡大法を提案する.提案手法では,最近隣補間法により得た暫定の拡大画像を修正することで出力画像を得る.暫定画像の修正は,画素値の濃淡に基づいて計算した重み係数によって行う.提案手法は双3次内挿法より高性能な補間が可能であることを実験により示す.

23-5 (時間: 9:52 - 10:05)
題名単眼車載カメラによる前方車両の検出〜車両探索領域の生成方式と自動車のエッジに着目した検出方式〜
著者*藤岡 明紘 (広島工業大学 大学院工学系研究科 情報システム科学専攻), 寺田 佳和, 中村 靖 (広島工業大学 情報学部 情報工学科)
Pagepp. 39 - 40
Keyword車載カメラ, 自動車運転支援システム, 車両検出
Abstract近年、カメラの小型化、低価格化に伴い、ドライブレコーダーなどの単眼車載カメラの普及が進んでいる。そのため今後、単眼車載カメラと画像認識技術を組み合わせた高度な自動車運転支援システムが開発されていくと予想される。 自動車運転支援システムで最も重要なのは前方車両検出である。そこで本研究では車載カメラ画像における探索領域の生成方式と前方車両検出方式について述べる。

23-6 (時間: 10:05 - 10:18)
題名遺伝的プログラミングによるHaar-Like特徴の自動生成
著者*水野 公人, 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学大学院工学研究科)
Pagep. 41
Keyword遺伝的プログラミング, Haar-Like特徴, 顔識別
Abstract画像から顔の識別を行うためには, 顔の特徴を抽出する必要がある.その手法として, 近年Haar-Like特徴による抽出法が用いられており, 識別の精度をあげるための複雑な特徴が必要とされている. そこで, 特徴を遺伝的プログラミング(GP)を用いて自動生成する. あらかじめ用意された特徴から新たな特徴の生成を行い, これを用いて顔の識別を行う.