JP6292911B2 - 画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置 - Google Patents
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- 第1の画像を第2の画像に変換する画像処理方法であって、
辞書学習により生成された複数の第1の辞書および該複数の第1の辞書のそれぞれに対応する複数の第2の辞書を用意し、
前記第1の画像を前記第1の辞書の要素の線形結合により近似して線形結合係数を生成する処理を前記複数の第1の辞書のそれぞれについて行って複数の線形結合係数を求め、
前記複数の線形結合係数のそれぞれに対して、絶対値が2番目に大きな係数要素に対する絶対値が最大の係数要素の比の値を算出して、該比の値が最大となる特定線形結合係数を選択し、
前記複数の第2の辞書のうち、前記特定線形結合係数が生成された前記第1の辞書に対応する特定辞書を選択し、
前記特定線形結合係数と前記特定辞書の要素との線形結合を用いて前記第2の画像を生成することを特徴とする画像処理方法。 - 前記第1および第2の辞書を用意するために、
前記第1の画像と前記第2の画像のそれぞれに応じた訓練画像である第1の訓練画像と第2の訓練画像を用意し、
前記第1の訓練画像から複数の第1の訓練部分画像を抽出し、
前記第2の訓練画像のうち、前記複数の第1の訓練部分画像のそれぞれに対応する複数の場所から複数の第2の訓練部分画像を抽出し、
前記複数の第1および第2の訓練部分画像のそれぞれの画素値の分布から該画素値の平均値を減算してAC成分を生成し、
前記各第1の訓練部分画像の前記AC成分および前記各第2の訓練部分画像の前記AC成分をそれぞれベクトルに変換してACベクトルを生成し、
互いに対応する前記第1および第2の訓練部分画像の前記ACベクトル同士を連結して訓練ベクトルを生成する処理を前記複数の第1および第2の訓練部分画像に対して行って複数の訓練ベクトルを生成し、
前記複数の訓練ベクトルをクラスタリングして、それぞれ類似の訓練ベクトルを含む複数のクラスタを生成し、
前記クラスタから辞書学習アルゴリズムによって辞書行列を生成する処理を前記複数のクラスタに対して行って複数の辞書行列を生成し、
前記複数の辞書行列のそれぞれから前記第1および第2の辞書を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記第2の画像は、前記第1の画像に含まれる複数種類の物体像を分類した結果を示す画像であり、
前記第1の画像に対応する第1の訓練画像と前記複数の物体像のそれぞれの種類を表す第2の訓練画像としての複数のベクトルデータとを用いた辞書学習により生成された前記複数の第1および第2の辞書を用意し、
前記複数の線形結合係数を、前記第1の画像から抽出した部分画像を前記第1の辞書の要素の線形結合により近似して線形結合係数を生成する処理を前記複数の第1の辞書のそれぞれについて行うことにより求め、該複数の線形結合係数から前記特定線形結合係数を選択し、
前記特定線形結合係数と前記特定辞書の要素との線形結合を用いて分類ベクトルを生成して、該分類ベクトルを用いて前記部分画像における物体像の種類を判別し、
前記特定線形結合係数の選択および前記分類ベクトルと前記複数のベクトルデータとを用いた前記物体像の種類の判別を前記第1の画像の全域から抽出した複数の前記部分画像のそれぞれに対して行い、
前記複数の部分画像において判別された前記物体像の種類に応じて前記第2の画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記物体像の種類の判別において、前記複数のベクトルデータのうち前記分類ベクトルの類似度が最も高いベクトルデータが表す種類と判別することを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。
- 前記第1および第2の辞書を用意するために、
前記第1の訓練画像から複数の訓練部分画像を抽出し、
前記複数の訓練部分画像のそれぞれの画素値の分布から該画素値の平均値を減算した成分であるAC成分を生成し、
前記各訓練部分画像のAC成分をベクトルに変換してACベクトルを生成し、
前記ACベクトルと該ACベクトルを生成した前記訓練部分画像の前記物体像の種類を示す前記ベクトルデータとを連結して訓練ベクトルを生成する処理を前記複数の訓練部分画像に対して行って複数の訓練ベクトルを生成し、
前記複数の訓練ベクトルをクラスタリングして、それぞれ類似の訓練ベクトルを含む複数のクラスタを生成し、
前記クラスタから辞書学習アルゴリズムによって辞書行列を生成する処理を前記複数のクラスタに対して行って複数の辞書行列を生成し、
前記複数の辞書行列のそれぞれから前記第1および第2の辞書を生成することを特徴とする請求項3または4に記載の画像処理方法。 - コンピュータに、第1の画像を第2の画像に変換する画像処理を実行させるコンピュータプログラムとしての画像処理プログラムであって、
前記画像処理は、
辞書学習により生成された複数の第1の辞書および該複数の第1の辞書のそれぞれに対応する複数の第2の辞書を用意し、
前記第1の画像を前記第1の辞書の要素の線形結合により近似して線形結合係数を生成する処理を前記複数の第1の辞書のそれぞれについて行って複数の線形結合係数を求め、
前記複数の線形結合係数のそれぞれに対して、絶対値が2番目に大きな係数要素に対する絶対値が最大の係数要素の比の値を算出して、該比の値が最大となる特定線形結合係数を選択し、
前記複数の第2の辞書のうち、前記特定線形結合係数が生成された前記第1の辞書に対応する特定辞書を選択し、
前記特定線形結合係数と前記特定辞書の要素との線形結合を用いて前記第2の画像を生成する処理であることを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記第2の画像は、前記第1の画像に含まれる複数種類の物体像を分類した結果を示す画像であり、
前記画像処理は、
前記第1の画像に対応する第1の訓練画像と前記複数の物体像のそれぞれの種類を表す第2の訓練画像としての複数のベクトルデータとを用いた辞書学習により生成された前記複数の第1および第2の辞書を用意し、
前記複数の線形結合係数を、前記第1の画像から抽出した部分画像を前記第1の辞書の要素の線形結合により近似して線形結合係数を生成する処理を前記複数の第1の辞書のそれぞれについて行うことにより求め、該複数の線形結合係数から前記特定線形結合係数を選択し、
前記特定線形結合係数と前記特定辞書の要素との線形結合を用いて分類ベクトルを生成して、該分類ベクトルを用いて前記部分画像における物体像の種類を判別し、
前記特定線形結合係数の選択および前記分類ベクトルと前記複数のベクトルデータとを用いた前記物体像の種類の判別を前記第1の画像の全域から抽出した複数の前記部分画像のそれぞれに対して行い、
前記複数の部分画像において判別された前記物体像の種類に応じて前記第2の画像を生成する処理であることを特徴とする請求項6に記載の画像処理プログラム。 - 第1の画像を第2の画像に変換する画像処理を行う画像処理装置であって、
辞書学習により生成された複数の第1の辞書および該複数の第1の辞書のそれぞれに対応する複数の第2の辞書を用意する用意手段と、
前記第1の画像を前記第1の辞書の要素の線形結合により近似して線形結合係数を生成する処理を前記複数の第1の辞書のそれぞれについて行って複数の線形結合係数を求める係数算出手段と、
前記複数の線形結合係数のそれぞれに対して、絶対値が2番目に大きな係数要素に対する絶対値が最大の係数要素の比の値を算出して、該比の値が最大となる特定線形結合係数を選択する係数選択手段と、
前記複数の第2の辞書のうち、前記特定線形結合係数が生成された前記第1の辞書に対応する特定辞書を選択する辞書選択手段と、
前記特定線形結合係数と前記特定辞書の要素との線形結合を用いて前記第2の画像を生成する画像生成手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記第2の画像は、前記第1の画像に含まれる複数種類の物体像を分類した結果を示す画像であり、
前記用意手段は、前記第1の画像に対応する第1の訓練画像と前記複数の物体像のそれぞれの種類を表す第2の訓練画像としての複数のベクトルデータとを用いた辞書学習により生成された前記複数の第1および第2の辞書を用意し、
前記係数算出手段は、前記複数の線形結合係数を、前記第1の画像から抽出した部分画像を前記第1の辞書の要素の線形結合により近似して線形結合係数を生成する処理を前記複数の第1の辞書のそれぞれについて行うことにより求め、
前記画像生成手段は、
前記特定線形結合係数と前記特定辞書の要素との線形結合を用いて分類ベクトルを生成して、該分類ベクトルを用いて前記部分画像における物体像の種類を判別し、
前記特定線形結合係数の選択および前記分類ベクトルと前記複数のベクトルデータとを用いた前記物体像の種類の判別を前記第1の画像の全域から抽出した複数の前記部分画像のそれぞれに対して行い、
前記複数の部分画像において判別された前記物体像の種類に応じて前記第2の画像を生成することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
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