本論文では, 極少数方向投影に基づく産業分野の高速なCT手法を目指して, ウェーブレットによる標本化モデルと一様透過性を保持する投影スキャン方式と特異値分解を導入し, 11方向投影から高速に画像再構成するVSLI向きのアルゴリズムを提案している. 対象物体に多重ウェーブレット標本化モデルを設定し, X線投影ビームを一様に透過させる円弧スキャン方式を導入して, 特異値分解による部分再構成の概念を考案し, 再構成の可能性を計算機シミュレーションにより明らかにした. 本手法の特色としては, たった11方向の投影データからサイズが1024×1024の大型画像を, 通常のワークステーションにより3. 4秒で高速に再構成することができたこと. 再構成の計算構造が一様になるので, 専用VSLIの開発が可能であり, リアルタイムな画像再構成システムを手頃な価格で構成できる可能性があること. また原子炉のように装置構造上の制約から極少数方向投影しか許されない場合にも対応できる可能性があることである. 本アルゴリズムは, 手頃な価格で高速性が求められる産業分野で, リアルタイムで画像化する簡易装置の実現可能性が期待される.

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本論文では, 道路中心線の特性に着目し, 文字·記号により切断された道路の復元および交差点の接続を行いながら, 道路網の抽出を行う方法を提案する. 国土地理院発行の1/25, 000地図において記号·文字の大きさが規定されていることに着目, 入力データから文字·記号とみなされる面積を持つ連結領域を, 文字·記号としてあらかじめ削除する. また, 後の処理で文字·記号により切断された道路の復元処理を行うために, 文字·記号の除去領域を記憶しておく. 次に, 道路を表す平行線の中心線に着目し, 文字や記号により道路が切断されている場合でも, 中心線の端点を探索し接続処理を行い, 道路の復元処理と併せて道路網の自動抽出を行っている. 細線化処理によって生ずる交差点付近のひずみを道路の直線性との対応によって修正し, 更に, ノイズ除去によって, 自動的かつ高精度に道路網の抽出を行うことができる.

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TVカメラを用いた道路や建物出入口などの屋外における監視では, 降雪が監視の妨げとなる. よって, 降雪映像から降雪粒子のみを除去できれば, 降雪状況下での監視が容易になると考えられる. 本論文では, 監視映像の画素の輝度値に時間フィルタを適用して降雪粒子の除去を試みる. まず, 本論文で用いる時間フィルタについて述べ, 次にフィルタ長に依存する本フィルタの降雪粒子除去性能を, 大きさや落下速度などの降雪粒子の属性から導出される確率モデルを用いて, 理論的に推定する. また, 本フィルタが監視対象である歩行者や走行車両などの移動物体に与える影響についても考察し, 最後に本フィルタを実際に撮影した降雪映像に適用し, その有効性を確認する.

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ディジタル静止画像への電子透かし法は, 多くの研究が行われ現在実用段階に発展しているが、今までに提案されている方法は透かし画像に局所的な歪み攻撃に耐性がなく, 現在の問題点のひとつとなっている. そこで本論文では, 局所的な歪みを攻撃に対して耐性を持たせた階層構造を用いた標本値埋め込み型電子透かし法を提案する. 本手法は原画像の上位階層において埋め込む透かしを決定し, 多少の局所的歪み攻撃を加えられても透かし情報を検出することができる. また, 本手法では透かし強度を近傍画素の標準偏差をもとに決定することにより透かし画像の劣化を軽減している. 本手法を用いて透かし画像を作成し局所的な歪み攻撃を加えたところ, 正しい透かし情報が検出できた.

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コンピュータアクセス, 出入室者管理への応用を目的とした唇の形状をパスワードに用いた個人識別法を提案する. これは, 母音をパスワードとして発話してもらったときの音韻ごとの部分画像からパスワードと口の形状を抽出し, 個人識別を行なうものである. 本方式では, まず口のカラー画像から, YIQ表色系のQ成分画像に注目し, 口領域の切り出しを行う. さらに濃度変化などを参考に, 唇領域, 口内部, 舌領域, 唇の重心線を抽出する. そして各領域から9個の特徴量を求め, 部分空間法により各人の母音を認証する. 本論文では, 本方式の有効性を検証するために行なった認証実験の結果を示す.

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より自然でリアリスティックなCG画像を作成することは, CGによる景観シミュレーションなどで重要な問題である. その中で, 樹皮の自然でリアルなモデル化は, 樹木をCG表示する場合にその植物の特徴を表現するための非常に重要な要素である. 本研究では極めて多様で複雑な樹皮のリアルな3次元形状を作成することを目的とし, 特徴パラメータによって多くの樹種の樹皮をCG表示するための手法を提案している. この手法によって保存データの低容量化, 処理時間の短縮を実現し, リアリスティックな樹皮のCG画像を生成できた.

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This paper presents a Cellular Neural Network (CNN)-based algorithm to segment a texture image by combining some texture segmentation results. Due to the diversity of texture, using multiple segmentation results segmented by different algorithms is necessary for texture image segmentation problems. In this paper, a new method called Composition-Combination is proposed to combine some initial segmentation results. A new kind of CNN called Multi-objective CNN (MOCNN) is developed to improve the combination result of Composition-Combination and produce final segmentation. Different from the standard CNN, each cell of MOCNN has multiple vectors denote different features of cell, and one vector will occupy the cell against other vectors when the network gets to the equilibrium state.

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Ridge lines are useful geometric feature for image analysis, in which mountain ridge lines are important in obtaining Digital Elevation Models (DEMs). This paper presents a wavelet-based method to detect mountain ridge lines for synthetic aperture radar (SAR) images. First, ridge lines of mountains as high frequency signals are emphasized by wavelet transform; then average variance judgement and histogram analysis, which are supplement of wavelet transform, are used to extract temporal mountain areas (MA) and final MA respectively; finally, Laplacian of Gaussian (LoG) filter is used to detect ridge lines in the final MA. The method is illustrated by 550×550 ERS-1/SAR data and satisfactory results are presented.

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