著者

本谷秀堅 来海暁 安藤 繁

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1999, no.74, pp.9-16, 1999-09-16

被引用文献数

5

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我々の研究室では、画像の特徴量を直接計測することのできる固視微動型イメージセンサを開発している。固視微動型イメージセンサとは、画像を取得する際に微動することにより画像特徴を時間変調し、微動と同期した参照信号による復調により画像特徴を直接計測するセンサである。画像特徴をセンサの微動により変調しているため、量子化誤差を含むこと無く特徴量を計測することができる。また参照信号と無相関なノイズ成分も除去することができる。本稿では、センサを円運動させ、参照信号に三角関数を用いることにより、本センサが画像の微係数を直接計測できることを示す。試作した固視微動型イメージセンサを用いた実験およびシミュレーション実験により、本手法が直接画像微係数を計測できることを確認した。Our laboratory is developing a correlation image sensor which obtains time-domain correlation between an output signal of a photo-detector of the sensor and a reference signal. We proposed a feature extraction method which uses this correlation image sensor. The proposed method modulates the image features by vibrating the image, and demodulates the features with reference signals which synchronized with the sensor vibration. This method extracts image features free from quantized error and from noize which has no correlation with the reference signal. In this paper, we propose a method to extract differential coefficients by vibrating the image circularly and demodulating with trigonometric functions. Experimental results show that the proposed method detects differential coefficients successfully.

著者

本谷 秀堅

出版者

医用画像情報学会

雑誌

医用画像情報学会雑誌 (ISSN:09101543)

巻号頁・発行日

vol.34, no.2, pp.39-44, 2017-06-30 (Released:2017-06-30)

参考文献数

42

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Deep neural networks(DNNs)play important roles in medical image processing : Given a set of enough number of training data, one can construct a high-performance pattern recognition/regression machine by using a DNN. In this article, the author briefly describes a research trend of DNN in a field of medical image processing.

著者

本谷秀堅 中川 宗栄 馬場 一徳 釘宮 豊人 佐藤公春

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.88, pp.71-78, 2003-09-08

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本稿では対象をIDタグで同定し,CADデータをネットワークより取得するCAD-based visionシステムを提案する.その例として,円形のIDタグを利用した,visual trackingシステムを示す.円形のIDタグは,内部の白黒パターンがIDを表す.円形タグの画像は楕円形となる.その楕円形状からカメラと対象の相対的な姿勢を推定する.IDの認識と姿勢の推定は,時刻0においてのみおこなう.IDを認識し姿勢を推定するためには,IDタグが画像から頑健に抽出されなければならない.そこで再帰反射板でIDタグを作成し,カメラと同期して明滅する照明を併用する.照明を駆動する信号と画素値の変化の相関を計算することにより,画像から頑健にタグ領域を抽出できる.IDタグにより対象を認識できるため,画像に基づき対象を認識するCAD-based visionシステムと比べて,より多くの対象を処理することが可能となる.We propose a CAD-based vision system that identifies an object using its ID-tag, and downloads the CAD data from the computer network. A visual tracking system that uses a circular ID-tag is shown as an example. A circular ID-tag represents the unique ID number of an object. In an image, the shape of the circular tag is an ellipse. The shape of the ellipse helps to estimate the pose of the object relative to the camera. We designe a tag sensing system that robustly extracts the ID-tag from an image. We make the circular ID-tag with a retroreflector, and mount a lighting system that illuminates objects in sync with the camera. Calculating the correlation between the light and the image, the system extracts the ID-tag from an image, robustly. Because the ID-tag helps to identify objects, our system can process more objects than a system that identifies objects using only their images.

著者

本谷秀堅 柴田 潤 来海暁 安藤 繁

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.43, no.7, pp.2309-2318, 2002-07-15

被引用文献数

6

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本稿では画像の特徴抽出を,新たに開発される固視微動型イメージセンサ を用いて行う手法を提案する.抽出する画像特徴は局所的なLog-Polar対 称性である.提案手法においては,まずイメージセンサを周期的に振動させ る.振動させることにより,イメージセンサの各受光素子は周期的に時間変 化する信号を出力するようになる.イメージセンサの振動を適切に行うこ とにより,各受光素子近傍のパターンを半径方向成分と回転方向成分とに分 離し,それぞれを異なる時間周波数へと変調する.次に受光素子からの出力 信号をくし型フィルタに通し時間積分することにより,出力信号中の各成分 のエネルギーを算出する.イメージセンサは,全エネルギーに占める半径方 向成分のエネルギーおよび回転方向成分のエネルギーの割合を出力する.こ の出力値は各受光素子の位置近傍における,パターンのLog-Polar対称性を 表している.シミュレーションにより提案手法が局所的なLog-Polar対称 性を抽出できることを確認し,また,Log-Polar対称な点がエッジやコーナ, 尾根線などを含む従来の特徴点を含むことを示す.We propose a feature extraction method for a newly developed vibratory image sensor}. The proposed method extracts the local log-polar symmetry as an image feature. The principle is as follows: the periodic vibration of the image sensor modulates radial and angular components of local image pattern into separated temporal frequency components of incident light on a pixel. The comb type filters after the photo-detector decompose each component and accumulate their power in a frame time. They are read out to calculated unevenness between them as the symmetricity features. Simulations show that the extracted local symmetry corresponds with the edge, corner, ridge, and other characteristic points of an image.