著者
阿部 孝司 年代 光宏 林 貴宏 木村 春彦
出版者
一般社団法人 画像電子学会
雑誌
画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (ISSN:02859831)
巻号頁・発行日
vol.36, no.5, pp.701-709, 2007-09-25
参考文献数
21
被引用文献数
1

スポーツ中継で表示されるスコアテロップの内容解析は,放送型スポーツ 中継映像の内容解析に有効であると示唆されるが,近年のスコアテロップは,文字やマーク,その背景まで様々な色や輝度が混在し,輝度値だけに 着目して領域内に存在する多種のオブジェクトを背景と区別することは難しい.また,スコアテロップ内の各オブジェクトの表示内容を認識するには,時間経過に伴うオブジェクトの状態変化を調べる必要がある.本稿では,放送型野球中継映像のスコアテロップ領域を対象に,白黒濃淡画像の輝度値に加えRGB濃度値のヒストグラムを用いて領域内に 存在するオブジェクトの外接矩形を抽出し,試合の内容解析に 必要なキーとなる,アウトカウント,得点,ランナーの有無を示す 領域を次フレームでの同一領域との相関を求めて特定する方法を提案する.四つの野球中継映像に対し実験を行った結果,アウトカウントがマーク 表示されている映像を除き,上記の抽出項目はすべて精度良く抽出された.
著者
杉田 純一 高橋 時市郎
出版者
The Institute of Image Electronics Engineers of Japan
雑誌
画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (ISSN:02859831)
巻号頁・発行日
vol.36, no.4, pp.407-416, 2007-07-25
被引用文献数
5

本稿では二次元の入力画像から貼り絵風画像を自動生成するノンフォトリアリスティックレンダリング手法を提案する.提案手法は階層的Poisson Disk Sampling法を用いて色紙を貼る位置や大きさを決定し,千切った色紙のテクスチャを決定した位置に貼ることで貼り絵風画像を生成する.階層的Poisson Disk Sampling法を用いることにより,色紙の間隔や大きさを容易に制御できる利点がある.更に,色紙の厚みや重なりによって生じる影を表現することも可能である.また,和紙のように均質ではないむらのある紙や,模様のある紙など,貼り絵特有の表現を実現する手法を提案し,その有効性を検証した.
著者
岩崎 慶 柳田 哲一 土橋 宜典 西田 友是
出版者
一般社団法人 画像電子学会
雑誌
画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (ISSN:02859831)
巻号頁・発行日
vol.33, no.4, pp.515-522, 2004-08-25
参考文献数
12
被引用文献数
2

コンピュータグラフィクスによる景観表示において,空は欠かせない要素のひとつである.空の色をより写実的に表現したい場合,天空光の輝度計算を多重散乱まで考慮して行う必要があるが,この多重散乱の計算は非常に複雑であり,膨大な計算コストがかかってしまう.そこで本稿では,この複雑な計算を効率よく行うために,大気を仮想的な層(サンプリングシェル)に分割し,それらの層上での微粒子による散乱光の輝度分布を散乱マップと呼ぶテクスチャとして扱うことで,グラフィクスハードウェアを効果的に使用した手法を提案する.さらに,視点高度や太陽高度が変化した場合でも高速かつ少ない記憶量で画像を生成するため,特異値分解を用いた計算およびレンダリングの手法を提案する.
著者
青木 工太 長橋 宏
出版者
The Institute of Image Electronics Engineers of Japan
雑誌
画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (ISSN:02859831)
巻号頁・発行日
vol.35, no.4, pp.286-295, 2006-07-25

画像分割は画素の分類問題と解釈できる.分類は画素ごとにラベルを割り当て,帰属すべきクラス(部分領域)を指示す ることで達成される.分割ラベルの推定とともに,最適なモデルパラメータを決定することは容易ではない.本稿で提案するモデルはパラメータの事前分布に対して,データに関する 「最小限」の仮定を反映するような階層構造を導入することにより,情報が不 十分である状況において有効であると考えられる.観測された画像の下で,ギブスサンプリングにおけるマルコフ連鎖は分割ラベ ルおよび,パラメータに対する同時事後分布を効率的に探索する.この連鎖をシミュレートして得られる標本列を用いてベイズの定理に基づく推定を行う.また,人間が領域分割を行ってラベリングした画像データベースと比較することによって,アルゴリズムによる分割結果の定量的な評価を試みる.