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画像からの情報抽出・解析手法の開発・研究

分野
情報工学、画像処理
キーワード
テクスチャ、領域分割,パターン認識、リモートセンシング
情報工学部 情報システム工学科

講師 山本 貴弘

研究概要

1.画像認識に関する基礎的研究

 画像に含まれる情報を抽出・認識するためには、まず画像をテクスチャ(パターン模様)特徴の一様性に基づいて領域分割する必要がある。
 本研究室では、テクスチャが周期的な繰り返しパターンであることが多いことから、空間-周波数領域でその特徴を捉えることを目的として、ウェーブレットフレーム分解とGMRFモデル(確率モデル)を応用した領域分割手法の開発を行っている。

図.テクスチャ画像の領域分割

2.リモートセンシング画像処理手法の開発

 人工衛星画像は物質の分光特性に基づくデータなので、観測地域の詳細な環境情報が得られる。
 本研究室では、人工衛星画像から効率良く環境情報を抽出・解析する手法の開発を行っている。例として、多時期に同じ地域を観測した複数枚の画像からの時間変化領域の抽出手法を開発した。この手法では、雑音成分の影響を受けずに効率良く時間変化の領域を抽出することができる。

図.東京多摩地域の環境変化領域の抽出結果

利点・特徴 精度良く、効率良く画像に含まれる情報を抽出することができる。
応用分野
  • リモートセンシングを用いた陸域の環境解析
  • 画像認識・理解システムの開発

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