画像中のパタンノイズ分離法と周波数スペクトルを用いたパタン成分の特徴づけ法の開発

图像中模式噪声分离方法和使用频谱的模式成分表征方法的发展

基本信息

批准号：
22K04123
负责人：
白井啓一郎
金额：
$ 1.58万
依托单位：
Shinshu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は，あるパタンが繰り返し現れる画像において，そのパタンのサイズを検出することを目的とする．パタンサイズが検出できると，画像サイズをパタンの整数倍に切り取ることで，スペクトル解析の精度や，画像中のパタン分離の精度を高めることができる．初年度は，いくつかの検出方法を考案・実装し，有効な方法に絞っていくことを行った．現在までの成果として，シミュレーションにおいて，テンプレート画像を繰り返し並べて作成した画像であれば，パタンサイズを検出できるようになりつつある．以下，開発した方法について述べる．まず，試行錯誤の結果，パタンを含む画像の自己相関を解析することが，パタンサイズの求めやすさに繋がることが分かった．自己相関の計算結果として得られる数値列は，局所的に値が大きくなるピーク値を持ち，これが何通りかの規則に従って並んで現れるが，これらのピーク値のうち，傾斜の最もゆるい直線上に並ぶピークの「位置」の間隔が，パタンのサイズとなる．次に，上記のような直線を推定しやすくする変換方法を新たに開発した．自己相関結果の数値列から，ある間隔 d で，数値を抽出した場合，d がパタンサイズと一致していると，ちょうどピーク位置の数値であるピーク値を抽出することになり，抽出した位置と数値を二次元座標 (位置,数値) としてプロットすると，きれいな直線上に並ぶ，一方，間隔 d が適切でない場合は，座標にバラツキが生じる．このことを利用し，全ての d について，試しに数値を抽出して，(位置,数値) の点群に引けそうな直線を求め，その傾きを計算する．すると，d が最適な場合に，傾きが極小となる結果が得られる．なお，本手法は，パタンサイズの検出の前処理として，信号処理的に自己相関やピーク解析を行いやすい状態に変換し，パタン認識で必要となりがちなクラスタリング処理を避けるような方法となっている．

这项研究的目的是检测图像中重复出现的图案的大小。一旦可以检测到图案尺寸，就可以通过将图像尺寸切割为图案的整数倍来提高图像中光谱分析和图案分离的准确性。第一年，我们设计并实施了多种检测方法，并将其缩小到有效的范围。根据当前的结果，可以在通过重复排列模板图像创建的图像的模拟中检测图案尺寸。所开发的方法描述如下。首先，通过反复试验，我们发现分析包含图案的图像的自相关性可以更容易地确定图案大小。自相关计算的结果得到的数值序列具有局部增加的峰值，并且这些峰值按照几种规则排列出现，但在这些峰值中，斜率最平缓的直线是“位置”之间的间隔峰值是图案的大小。接下来，我们开发了一种新的转换方法，可以更轻松地估计上述直线。当从自相关结果的数值序列中按一定间隔d提取数值时，如果d与模式大小匹配，则会提取峰值，即峰值位置处的数值，并且提取出如果将数字绘制为二维坐标（位置、数字），它们将排列在一条干净的直线上，但如果间隔 d 不合适，坐标就会发生变化。利用这个事实，我们尝试提取所有 d 的数值，找到一条可以绘制到（位置，数值）处的点群的直线，并计算其斜率。那么，当 d 最优时，结果是斜率最小。此外，该方法将信号转换为有利于信号处理中自相关和峰值分析的状态，作为检测模式大小的预处理，并避免了模式识别中经常需要的聚类处理。