JP6570698B1 - 設定装置、設定方法及び設定プログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】識別モデルにより画像を識別した結果をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる設定装置、設定方法及び設定プログラムを提供する。【解決手段】設定装置は、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定する設定装置であって、画像を識別モデルに入力した場合に、画像を構成する複数の画素に対して識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定する第1設定部と、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定する第2設定部と、を備える。【選択図】図1

Description

本発明は、設定装置、設定方法及び設定プログラムに関する。
従来、1枚の画像に写された複数の対象が占める領域を識別するセグメンテーションや、同じ場面を異なる位置から撮影した2枚の画像の視差を識別するステレオマッチングといった画像処理の技術が研究されている。
例えば、下記非特許文献1には、CNN(Convolutional Neural Network)による画像セグメンテーションの結果を、条件付き確率場(Conditional Random Fields;CRF)によって精緻化する技術が記載されている。非特許文献1に記載の技術によれば、高精度な画像セグメンテーションを従来のコンピュータによって0.2秒程度で実行可能である。
また、下記非特許文献2には、CNNによるステレオマッチングの結果を、CRFによって精緻化する技術が記載されている。非特許文献2に記載の技術によれば、高精度なステレオマッチングを従来のコンピュータによって4秒程度で実行可能である。
P.Krahenbuhl and V.Koltun, "Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials", 2011, Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) J.Zbontar and Y.LeCun, "Stereo matching by training a convolutional neural network to compare image patches", 2016, Journal of Machine Learning Research, Volume 17, Issue 1
非特許文献1及び非特許文献2では、従来のノイマン型コンピュータを用いてCRFの最大事後確率(Maximum A Posteriori;MAP)推定を行うことで、CNNによる識別結果を精緻化している。これらの技術によって高い識別精度が達成されるが、例えば自動運転のために画像セグメンテーションやステレオマッチングを用いる場合、処理速度をさらに速める必要がある。
近年、非ノイマン型コンピュータの一種であり、組合せ最適化問題の高速処理に適したイジングマシンに関する研究が進められている。イジングマシンは、二値変数を引数とする目的関数について、目的関数を最小化する二値変数の値を求める装置である。ここで、目的関数を解くべき問題に対応するものに設定することで、イジングマシンによってその問題の解を高速に求めることができる。
しかしながら、イジングマシンによる処理を実行するためには、問題毎に目的関数を設定する必要があり、識別モデルにより画像を識別した結果を精緻化するための目的関数はこれまで知られていない。
そこで、本発明は、識別モデルにより画像を識別した結果をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる設定装置、設定方法及び設定プログラムを提供する。
本発明の一態様に係る設定装置は、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定する設定装置であって、画像を識別モデルに入力した場合に、画像を構成する複数の画素に対して識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定する第1設定部と、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定する第2設定部と、を備える。
この態様によれば、識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することで、画像を構成する画素に対して識別モデルにより出力された識別値をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
上記態様において、第2設定部は、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合に0となり、2つの画素について識別値が異なる場合に2つの画素の画素値に関する関数となるように、2次関数の係数を設定してよい。
この態様によれば、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合に、識別値を変化させず、複数の画素のうち2つの画素について識別値が異なる場合に、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
上記態様において、目的関数は、二値変数に関する拘束条件を与える項を含んでよい。
この態様によれば、二値変数が満たすべき条件を拘束条件として与えることができ、目的関数を最小化又は最大化し、さらに拘束条件を満たすような二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定することができる。
上記態様において、識別モデルは、画像に写された複数の対象を識別するセグメンテーションモデルであり、複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを識別値として出力してよい。
この態様によれば、セグメンテーションモデルによる画像のセグメンテーションをより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
上記態様において、第1設定部は、複数の画素にラベルが付される確率となるように、1次関数の係数を設定し、第2設定部は、複数の画素のうち2つの画素についてラベルが等しい場合に0となり、2つの画素についてラベルが異なる場合に2つの画素の画素値に関する関数となるように、2次関数の係数を設定してよい。
この態様によれば、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合に、複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを変化させず、複数の画素のうち2つの画素について識別値が異なる場合に、ラベルが複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
上記態様において、複数の画素の番号をi又はj(i,j=1〜N)と表し、複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルをk又はk’(k,k’=1〜K)と表し、0又は1の値を取る二値変数をxikと表し、画像のi番目の画素の画素値をfiと表し、i番目の画素の画素値fiとj番目の画素の画素値fjの関数をk(fi,fj)と表すとき、第1設定部は、1次関数の係数aikを、識別モデルによって画像のi番目の画素にラベルkが付される確率aikとなるように設定し、第2設定部は、2次関数の係数bikjk'を、画像のi番目の画素にラベルkが付され、i番目の画素の近傍N(i)に属するj番目の画素にラベルk’が付され、k=k’の場合にbikjk'=0となり、k≠k’の場合にbikjk'=k(fi,fj)となるように設定してよい。
この態様によれば、識別モデルによって画素にラベルが付される確率を再現するように、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合にラベルを変化させず、複数の画素のうち2つの画素について識別値が異なる場合に、ラベルが複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
上記態様において、目的関数をE(x)と表すとき、E(x)=−Σi=1 NΣk=1 Kikik+Σi=1 NΣjN(i)Σk=1 KΣk'=1 Kikjk'ikjk'+αP(x)であり、αは定数であり、P(x)は、P(x)=Σi=1 N(Σk=1 Kik−1)2と表される拘束条件を与える項であってよい。
この態様によれば、複数の画素が、複数の対象のいずれか1つに対応するように拘束条件を課して、セグメンテーションモデルにより出力されたラベルをより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
上記態様において、識別モデルは、同じ場面を異なる位置から撮影した2枚の画像の対応点を識別するステレオマッチングモデルであり、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との相関を表す数値を識別値として出力してよい。
この態様によれば、ステレオマッチングモデルによる2枚の画像の相関算出をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
上記態様において、第1設定部は、相関を表す数値となるように、1次関数の係数を設定し、第2設定部は、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に0となり、視差が異なる場合に2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素の画素値に関する関数となるように、2次関数の係数を設定してよい。
この態様によれば、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に、視差を変化させず、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が異なる場合に、視差が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
上記態様において、複数の画素の番号をi又はj(i,j=1〜N)と表し、2枚の画像における複数の画素の視差をk又はk’(k,k’=1〜K)と表し、0又は1の値を取る二値変数をxikと表し、画像のi番目の画素の画素値をfiと表し、i番目の画素の画素値fiとj番目の画素の画素値fjの関数をw(fi,fj)と表すとき、第1設定部は、1次関数の係数aikを、識別モデルによって2枚の画像の一方の画像のi番目の画素と他方の画像のi+k番目の画素との相関を表す数値aikとなるように設定し、第2設定部は、2次関数の係数bikjk'を、一方の画像のi番目の画素の2枚の画像における視差がkであり、一方の画像のj番目の画素であって、i番目の画素の近傍N(i)に属する画素の2枚の画像における視差がk’であり、k=k’の場合にbikjk'=0となり、k≠k’の場合にbikjk'=w(fi,fj)となるように設定してよい。
この態様によれば、識別モデルによって2枚の画像の画素の相関を表す数値を再現するように、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に、視差を変化させず、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が異なる場合に、視差が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
上記態様において、目的関数をE(x)と表すとき、E(x)=−Σi=1 NΣk=1 Kikik+Σi=1 NΣjN(i)Σk=1 KΣk'=1 Kikjk'ikjk'+αP(x)であり、αは定数であり、P(x)は、P(x)=Σi=1 N(Σk=1 Kik−1)2と表される拘束条件を与える項であってよい。
この態様によれば、複数の画素が、複数の視差のいずれか1つに対応するように拘束条件を課して、ステレオマッチングモデルにより出力された2枚の画像の画素の相関をより高速に精緻化し、視差を算出するイジングマシンを設定することができる。
本発明の他の態様に係る設定方法は、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定する設定方法であって、画像を識別モデルに入力した場合に、画像を構成する複数の画素に対して識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定することと、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することと、を含む。
この態様によれば、識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することで、画像を構成する画素に対して識別モデルにより出力された識別値をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
本発明の他の態様に係る設定プログラムは、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を少なくとも確率的に求めるイジングマシンを、設定装置により設定する設定プログラムであって、設定装置に備えられたコンピュータを、画像を識別モデルに入力した場合に、画像を構成する複数の画素に対して識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定する第1設定部、及び識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、二値変数の2次関数の係数を設定する第2設定部、として機能させる。
この態様によれば、識別モデルにより出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することで、画像を構成する画素に対して識別モデルにより出力された識別値をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
本発明によれば、識別モデルにより画像を識別した結果をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる設定装置、設定方法及び設定プログラムが提供される。
本発明の実施形態に係る画像処理システムの概要を示す図である。 本実施形態に係る設定装置の機能ブロックを示す図である。 本実施形態に係る設定装置の物理的構成を示す図である。 本実施形態に係る画像処理システムにより実行される画像処理のフローチャートである。 本実施形態に係る設定装置により実行される2次関数の係数の設定処理のフローチャートである。
以下、本発明の一側面に係る実施の形態(以下、「本実施形態」と表記する。)を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
図1は、本発明の実施形態に係る画像処理システム100の概要を示す図である。画像処理システム100は、設定装置10と、イジングマシン20と、ユーザ端末30と、画像処理装置40とを備える。設定装置10、イジングマシン20、ユーザ端末30及び画像処理装置40は、互いに通信ネットワークNを介して接続される。なお、同図に示す構成は画像処理システム100の一例であり、設定装置10、イジングマシン20、ユーザ端末30及び画像処理装置40は必ずしも別体の装置でなくてもよく、これらの一部が1つの装置により構成されてもよい。
設定装置10は、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を確率的に求めるイジングマシン20を設定する。設定装置10は、従来のコンピュータ、すなわちノイマン型コンピュータで構成されてよい。本明細書では、設定装置10によって、二値変数を引数とする目的関数を最小化する二値変数の値を確率的に求めるイジングマシン20を設定する場合について説明する。しかしながら、目的関数全体の符号を逆にすれば、二値変数を引数とする目的関数を最大化する二値変数の値を確率的に求めるイジングマシン20を設定することもできる。
イジングマシン20は、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を確率的に求める装置であってよく、二値変数は、古典ビットや量子ビットで実現されてよい。イジングマシン20は、目的関数がイジングモデルの形式でハードウェアによって実装された非ノイマン型コンピュータであってよく、自然計算(natural computing)を実行する計算機であってもよい。イジングマシン20は、量子アニーリングマシンやFPGA(Field-Programmable Gate Array)によって構成されてよく、二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値を確率的に求めるものであればどのようなハードウェアによって構成されるものであってもよく、目的関数の最小又は最大を求める過程において量子現象を利用していてもよいし、利用していなくてもよい。目的関数は、二値変数の1次関数と2次関数とを含んでよく、設定装置10は、用途に応じて1次関数の係数と2次関数の係数とを設定してよい。
ユーザ端末30は、従来のコンピュータ、すなわちノイマン型コンピュータで構成されてよく、例えばパーソナルコンピュータやスマートフォンで構成されてよい。ユーザ端末30は、画像処理装置40及びイジングマシン20による処理の対象となる画像の指定を行ったり、設定装置10によりイジングマシン20に設定する目的関数の種類の指定を行ったり、イジングマシン20による演算結果を確認したりするために用いられてよい。
画像処理装置40は、画像の入力を受け付けて、識別モデルによって、画像を構成する複数の画素に関する識別値を出力する。画像処理装置40は、従来のコンピュータ、すなわちノイマン型コンピュータで構成されてよい。
識別モデルは、例えば、画像に写された複数の対象を識別するセグメンテーションモデルであり、複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを識別値として出力するものであってよい。セグメンテーションモデルは、CNNを含んでよい。設定装置10によって、セグメンテーションモデルから出力される識別値を精緻化する目的関数をイジングマシン20に設定することで、画像のセグメンテーションをより高速に精緻化するイジングマシン20を設定することができる。
また、識別モデルは、同じ場面を異なる位置から撮影した2枚の画像の対応点を識別するステレオマッチングモデルであり、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との相関を表す数値を識別値として出力するものであってもよい。ステレオマッチングモデルは、CNNを含んでよい。設定装置10によって、ステレオマッチングモデルから出力される識別値を精緻化する目的関数をイジングマシン20に設定することで、ステレオマッチングモデルによる2枚の画像の相関算出をより高速に精緻化するイジングマシンを設定することができる。
図2は、本実施形態に係る設定装置10の機能ブロックを示す図である。設定装置10は、第1設定部11、第2設定部12及び拘束条件設定部13を備える。
第1設定部11は、画像を識別モデル41に入力した場合に、画像を構成する複数の画素に対して識別モデル41により出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定する。例えば、識別モデル41が、複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを識別値として出力するセグメンテーションモデルの場合、第1設定部11は、複数の画素にラベルが付される確率となるように、1次関数の係数を設定してよい。また、識別モデル41が、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との相関を表す数値を識別値として出力するステレオマッチングモデルの場合、第1設定部11は、相関を表す数値となるように、1次関数の係数を設定してよい。
第2設定部12は、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定する。このように、識別モデル41により出力される識別値に基づいて、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することで、画像を構成する画素に対して識別モデル41により出力された識別値をより高速に精緻化するイジングマシン20を設定することができる。
第2設定部12は、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合に0となり、2つの画素について識別値が異なる場合に2つの画素の画素値に関する関数となるように、2次関数の係数を設定してよい。これにより、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合に、識別値を変化させず、複数の画素のうち2つの画素について識別値が異なる場合に、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
拘束条件設定部13は、目的関数に含まれる二値変数に関する拘束条件を与える項を設定する。拘束条件設定部13により、二値変数が満たすべき条件を拘束条件として与えることができ、目的関数を最小化又は最大化し、さらに拘束条件を満たすような二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定することができる。
識別モデル41が、複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを識別値として出力するセグメンテーションモデルの場合、第2設定部12は、複数の画素のうち2つの画素についてラベルが等しい場合に0となり、2つの画素についてラベルが異なる場合に2つの画素の画素値に関する関数となるように、2次関数の係数を設定してよい。これにより、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合に、複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを変化させず、複数の画素のうち2つの画素について識別値が異なる場合に、ラベルが複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
より具体的には、画像を構成する複数の画素の番号をi又はj(i,j=1〜N)と表し、複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルをk又はk’(k,k’=1〜K)と表し、0又は1の値を取る二値変数をxikと表し、画像のi番目の画素の画素値をfiと表し、i番目の画素の画素値fiとj番目の画素の画素値fjの関数をk(fi,fj)と表すとき、第1設定部11は、1次関数の係数aikを、識別モデル41によって画像のi番目の画素にラベルkが付される確率aikとなるように設定してよい。ここで、ラベルは、複数の対象物のいずれかに一対一に対応するものであってよく、異なる対象物の数を表すKは任意である。二値変数xik=1は、i番目の画素がラベルkの対象物に対応することを表し、二値変数xik=0は、i番目の画素がラベルkの対象物に対応しないことを表してよい。なお、二値変数は、必ずしも画素毎に設定されなくてもよく、隣接する複数の画素をひとまとまりとして、それらの画素が複数の対象物のいずれに対応するものであるかを二値変数によって表してもよい。
また、第2設定部12は、2次関数の係数bikjk'を、画像のi番目の画素にラベルkが付され、i番目の画素の近傍N(i)に属するj番目の画素にラベルk’が付され、k=k’の場合にbikjk'=0となり、k≠k’の場合にbikjk'=k(fi,fj)となるように設定してよい。ここで、画素値fiは、画素のRGB値Iiであったり、画素の画像における位置を表す値piであったりしてよい。そして、k(fi,fj)=w(1)exp(−|pi−pj2/2θα 2−|Ii−Ij2/2θβ 2)+w(2)exp(−|pi−pj2/2θγ 2)であってよい。ここで、w(1)、w(2)、θα、θβ及びθγはパラメータである。また、i番目の画素の近傍N(i)は、例えば、i番目の画素に隣接する画素の集合であってよい。関数k(fi,fj)は、2つの画素の画素値が近いほど大きな値となる関数である。そのため、近傍の2つの画素に異なるラベルが付され、それらの画素の画素値が近い場合に、目的関数の値が大きくなり、そのようなラベル付けでは目的関数の最小が実現できず、ラベルの変更が促されることとなる。一方、近傍の2つの画素に異なるラベルが付され、それらの画素の画素値の差がパラメータと比較して十分に大きい場合、目的関数の値はほとんど大きくならず、そのようなラベル付けで目的関数の最小が実現できることとなる。このように、識別モデル41によって画素にラベルが付される確率を再現するように、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、複数の画素のうち2つの画素について識別値が等しい場合にラベルを変化させず、複数の画素のうち2つの画素について識別値が異なる場合に、ラベルが複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
また、目的関数をE(x)と表すとき、E(x)=−Σi=1 NΣk=1 Kikik+Σi=1 NΣjN(i)Σk=1 KΣk'=1 Kikjk'ikjk'+αP(x)であってよい。ここで、αは定数である。また、P(x)は、P(x)=Σi=1 N(Σk=1 Kik−1)2と表される拘束条件を与える項である。拘束条件は、二値変数xikがいずれか1つのラベルについて1であり、他のラベルについて0であるという条件であり、1つの画素に1つのラベルが付されることを保証する。このように、複数の画素が、複数の対象のいずれか1つに対応するように拘束条件を課して、セグメンテーションモデルにより出力されたラベルをより高速に精緻化するイジングマシン20を設定することができる。このような目的関数E(x)をイジングマシン20に設定することで、目的関数を最小化する二値変数の値を確率的に求めることができる。なお、上記の目的関数E(x)全体にマイナスを掛けたものをイジングマシン20に設定することで、目的関数を最大化する二値変数の値を確率的に求めることができる。
また、識別モデル41が、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との相関を表す数値を識別値として出力するステレオマッチングモデルの場合、第2設定部12は、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に0となり、視差が異なる場合に2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素の画素値に関する関数となるように、2次関数の係数を設定してよい。これにより、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に、視差を変化させず、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が異なる場合に、視差が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
より具体的には、複数の画素の番号をi又はj(i,j=1〜N)と表し、2枚の画像における複数の画素の視差をk又はk’(k,k’=0〜K−1)と表し、0又は1の値を取る二値変数をxikと表し、画像のi番目の画素の画素値をfiと表し、i番目の画素の画素値fiとj番目の画素の画素値fjの関数をw(fi,fj)と表すとき、第1設定部11は、1次関数の係数aikを、識別モデル41によって2枚の画像の一方の画像のi番目の画素と他方の画像のi+k番目の画素との相関を表す数値aikとなるように設定してよい。ここで、視差は、離散的な値であってよく、視差の最大値を表すKは任意である。二値変数xik=1は、i番目の画素の視差がkであることを表し、二値変数xik=0は、i番目の画素の視差がkでないことを表してよい。また、第1設定部11は、係数aikを、aik=−exp(<φi 0,φi+k 1>)/Σj=0 K-1exp(<φi 0,φi+j 1>)によって設定してよい。ここで、φi 0は、1枚目の画像をCNN(Convolutional Neural Network)等のモデルに入力して得られるi番目の画像の特徴量であり、φi+k 1は、2枚目の画像をCNN等のモデルに入力して得られるi+k番目の画像の特徴量である。また、記号<,>は、特徴量の内積を表す。なお、二値変数は、必ずしも画素毎に設定されなくてもよく、隣接する複数の画素をひとまとまりとして、それらの画素の視差を二値変数によって表してもよい。
また、第2設定部12は、2次関数の係数bikjk'を、一方の画像のi番目の画素の2枚の画像における視差がkであり、一方の画像のj番目の画素であって、i番目の画素の近傍N(i)に属する画素の2枚の画像における視差がk’であり、k=k’の場合にbikjk'=0となり、k≠k’の場合にbikjk'=w(fi,fj)となるように設定してよい。ここで、画素値fiは、画素のRGB値Iiであってよい。そして、w(fi,fj)は、|k−k’|=1の場合、P1×exp(−α|Ii−Ij2)であってよく、それ以外の場合(k=k’でなく、|k−k’|=1でもない場合)、P2×exp(−α|Ii−Ij2)であってよい。ここで、P1、P2及びαはパラメータである。また、i番目の画素の近傍N(i)は、例えば、i番目の画素に隣接する画素の集合であってよい。
関数w(fi,fj)は、2つの画素の画素値が近いほど大きな値となる関数である。そのため、近傍の2つの画素に異なる視差が対応付けられ、それらの画素の画素値が近い場合に、目的関数の値が大きくなり、そのような対応付けでは目的関数の最小が実現できず、視差の変更が促されることとなる。一方、近傍の2つの画素に異なる視差が対応付けられ、それらの画素の画素値の差がパラメータと比較して十分に大きい場合、目的関数の値はほとんど大きくならず、そのような対応付けで目的関数の最小が実現できることとなる。このように、識別モデル41によって2枚の画像の画素の相関を表す数値を再現するように、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定し、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に、視差を変化させず、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が異なる場合に、視差が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定することができる。
また、目的関数をE(x)と表すとき、E(x)=−Σi=1 NΣk=1 Kikik+Σi=1 NΣjN(i)Σk=1 KΣk'=1 Kikjk'ikjk'+αP(x)であってよい。ここで、αは定数である。また、P(x)は、P(x)=Σi=1 N(Σk=1 Kik−1)2と表される拘束条件を与える項である。拘束条件は、二値変数xikがいずれか1つの視差について1であり、他の視差について0であるという条件であり、1つの画素に1つの視差が対応付けられることを保証する。このように、複数の画素が、複数の視差のいずれか1つに対応するように拘束条件を課して、ステレオマッチングモデルにより出力された2枚の画像の画素の相関をより高速に精緻化し、視差を算出するイジングマシン20を設定することができる。このような目的関数E(x)をイジングマシン20に設定することで、目的関数を最小化する二値変数の値を確率的に求めることができる。なお、上記の目的関数E(x)全体にマイナスを掛けたものをイジングマシン20に設定することで、目的関数を最大化する二値変数の値を確率的に求めることができる。
設定装置10により、イジングマシン20の目的関数の1次関数の係数及び2次関数の係数が設定されると、イジングマシン20によって、目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値が求められ、その値がユーザ端末30に送信される。従来、識別モデル41により識別値を出力する処理は高速に行えているが、識別値を精緻化する処理に数秒程度要することがあった。イジングマシン20により目的関数を最小化又は最大化する二値変数の値として識別値を精緻化する値を求めると、数ミリ秒程度で全ての処理を終えることができる。このように、設定装置10によりイジングマシン20の設定を行うことで、画像を構成する画素に対して識別モデル41により出力された識別値を精緻化した値をより高速に得ることができる。また、イジングマシン20は、従来のコンピュータと比較して消費電力が少ない場合があり、処理の高速化のみならず省電力化を達成することもできる。
図3は、本実施形態に係る設定装置10の物理的構成を示す図である。設定装置10は、ノイマン型コンピュータで構成されてよく、演算部に相当するCPU(Central Processing Unit)10aと、記憶部に相当するRAM(Random Access Memory)10bと、記憶部に相当するROM(Read only Memory)10cと、通信部10dと、入力部10eと、表示部10fと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では設定装置10が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、設定装置10は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図2で示す構成は一例であり、設定装置10はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
CPU10aは、RAM10b又はROM10cに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。CPU10aは、イジングマシン20の目的関数を設定するプログラム(設定プログラム)を実行する演算部である。CPU10aは、入力部10eや通信部10dから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部10fに表示したり、RAM10bやROM10cに格納したりする。
RAM10bは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。RAM10bは、CPU10aが実行する設定プログラム等のデータを記憶してよい。なお、これらは例示であって、RAM10bには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
ROM10cは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ROM10cは、例えば設定プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
通信部10dは、設定装置10を他の機器に接続するインターフェースである。通信部10dは、イジングマシン20、ユーザ端末30及び画像処理装置40と有線又は無線通信により接続されて、種々のデータを送受信してよい。また、通信部10dは、インターネット等の通信ネットワークに接続されてもよい。
入力部10eは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。
表示部10fは、CPU10aによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)により構成されてよい。表示部10fは、例えばイジングマシン20に設定する目的関数やその係数を表示したりしてよい。
設定プログラムは、RAM10bやROM10c等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部10dにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。設定装置10では、CPU10aが設定プログラムを実行することにより、図1を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、設定装置10は、CPU10aとRAM10bやROM10cが一体化したLSI(Large-Scale Integration)を備えていてもよい。
図4は、本実施形態に係る画像処理システム100により実行される画像処理のフローチャートである。はじめに、ユーザ端末30より受け付けた画像を画像処理装置40の識別モデル41によって解析する(S10)。
その後、設定装置10によって、識別モデル41により出力された識別値に基づき、目的関数に含まれる二値変数の1次関数の係数を設定する(S11)。また、設定装置10によって、識別値が複数の画素にわたって平滑化されるように、目的関数に含まれる二値変数の2次関数の係数を設定する(S12)。なお、2次関数の係数を設定する処理については、次図を用いてより詳しく説明する。また、設定装置10によって、二値変数の拘束条件を設定する(S13)。
設定装置10により目的関数の設定が終了した後、イジングマシン20により、目的関数を最小化する二値変数の値を特定する(S14)。なお、イジングマシン20は、目的関数を最大化する二値変数の値を特定してもよい。また、イジングマシン20は、目的関数を最小化する二値変数の値を確率的に求めてよい。
最後に、イジングマシン20により、目的関数を最小化する二値変数の値をユーザ端末30に送信する(S15)。目的関数を最小化する二値変数の値は、画像を構成する複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベルであったり、2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差であったりしてよい。以上により、画像処理が終了する。
図5は、本実施形態に係る設定装置10により実行される2次関数の係数の設定処理のフローチャートである。同図に示す処理は、図4の処理S12をより詳しく説明するものである。
設定装置10は、画像を構成する複数の画素のうち、2つの画素の識別値が等しいか否かを判定する(S121)。ここで、2つの画素は、近傍画素であってよく、隣り合う画素であったり、1つの画素を隔てて位置する画素であったりしてよい。
2つの画素の識別値が等しい場合(S121:YES)、設定装置10は、目的関数に含まれる2次関数の係数を0に設定する(S122)。これにより、識別値が等しい場合には、識別値が変化しないように設定することができる。
一方、2つの画素の識別値が等しくない場合(S121:NO)、設定装置10は、目的関数に含まれる2次関数の係数の係数を、2つの画素の画素値に関する関数に設定する。ここで、2つの画素の画素値に関する関数は、画素値の差が大きいほど大きな値となるような関数であってよい。また、画素値とは、画素のRGB値であったり、画素の画像における位置を表す値であったりしてよい。以上により、設定処理が終了する。
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
10…設定装置、10a…CPU、10b…RAM、10c…ROM、10d…通信部、10e…入力部、10f…表示部、11…第1設定部、12…第2設定部、13…拘束条件設定部、20…イジングマシン、30…ユーザ端末、40…画像処理装置、100…画像処理システム

Claims (12)

  1. 二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する前記二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定する設定装置であって、
    画像を識別モデルに入力した場合に、前記画像を構成する複数の画素に対して前記識別モデルにより出力される識別値に基づいて、前記目的関数に含まれる前記二値変数の1次関数の係数を設定する第1設定部と、
    前記識別値が前記複数の画素にわたって平滑化されるように、前記目的関数に含まれる前記二値変数の2次関数の係数を設定する第2設定部と、
    を備え
    前記目的関数を最小化又は最大化する前記二値変数の値は、前記複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベル又は前記画像の画素と他の画像の画素との視差に対応し、前記識別値を精緻化した値であり、
    前記第1設定部は、前記複数の画素に前記ラベルが付される確率となるように前記1次関数の係数を設定するか又は前記画像の画素と前記他の画像の画素との相関を表す数値となるように前記1次関数の係数を設定し、
    前記第2設定部は、前記複数の画素のうち2つの画素について前記識別値が等しい場合に0となり、前記2つの画素について前記識別値が異なる場合に前記2つの画素の画素値が近いほど大きな値となるように、前記2次関数の係数を設定する、
    定装置。
  2. 前記目的関数は、前記二値変数に関する拘束条件を与える項を含む、
    請求項に記載の設定装置。
  3. 前記識別モデルは、前記画像に写された複数の対象を識別するセグメンテーションモデルであり、前記複数の画素が前記複数の対象のいずれに対応するか表すラベルを前記識別値として出力する、
    請求項1又は2に記載の設定装置。
  4. 前記第1設定部は、前記複数の画素に前記ラベルが付される確率となるように、前記1次関数の係数を設定し、
    前記第2設定部は、前記複数の画素のうち2つの画素について前記ラベルが等しい場合に0となり、前記2つの画素について前記ラベルが異なる場合に前記2つの画素の画素値が近いほど大きな値となるように、前記2次関数の係数を設定する、
    請求項に記載の設定装置。
  5. 前記複数の画素の番号をi又はj(i,j=1〜N)と表し、前記複数の画素が前記複数の対象のいずれに対応するか表す前記ラベルをk又はk’(k,k’=1〜K)と表し、0又は1の値を取る前記二値変数をxikと表し、前記画像のi番目の画素の画素値をfiと表し、i番目の画素の画素値fiとj番目の画素の画素値fjの関数であって、画素値f i と画素値f j が近いほど大きな値となる関数をk(fi,fj)と表すとき、
    前記第1設定部は、前記1次関数の係数aikを、前記識別モデルによって前記画像のi番目の画素に前記ラベルkが付される確率aikとなるように設定し、
    前記第2設定部は、前記2次関数の係数bikjk'を、前記画像のi番目の画素に前記ラベルkが付され、前記i番目の画素の近傍N(i)に属するj番目の画素に前記ラベルk’が付され、k=k’の場合にbikjk'=0となり、k≠k’の場合にbikjk'=k(fi,fj)となるように設定する、
    請求項に記載の設定装置。
  6. 前記目的関数をE(x)と表すとき、
    E(x)=−Σi=1 NΣk=1 Kikik+Σi=1 NΣjN(i)Σk=1 KΣk'=1 Kikjk'ikjk'+αP(x)であり、
    αは定数であり、
    P(x)は、P(x)=Σi=1 N(Σk=1 Kik−1)2と表される拘束条件を与える項である、
    請求項に記載の設定装置。
  7. 前記識別モデルは、同じ場面を異なる位置から撮影した2枚の画像の対応点を識別するステレオマッチングモデルであり、前記2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との相関を表す数値を前記識別値として出力する、
    請求項1又は2に記載の設定装置。
  8. 前記第1設定部は、前記相関を表す数値となるように、前記1次関数の係数を設定し、
    前記第2設定部は、前記2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素との視差が等しい場合に0となり、前記視差が異なる場合に前記2枚の画像の一方の画像の画素と他方の画像の画素の画素値に関する関数となるように、前記2次関数の係数を設定する、
    請求項に記載の設定装置。
  9. 前記複数の画素の番号をi又はj(i,j=1〜N)と表し、前記2枚の画像における前記複数の画素の視差をk又はk’(k,k’=1〜K)と表し、0又は1の値を取る前記二値変数をxikと表し、前記画像のi番目の画素の画素値をfiと表し、i番目の画素の画素値fiとj番目の画素の画素値fjの関数であって、画素値f i と画素値f j が近いほど大きな値となる関数をw(fi,fj)と表すとき、
    前記第1設定部は、前記1次関数の係数aikを、前記識別モデルによって前記2枚の画像の一方の画像のi番目の画素と他方の画像のi+k番目の画素との前記相関を表す数値aikとなるように設定し、
    前記第2設定部は、前記2次関数の係数bikjk'を、前記一方の画像のi番目の画素の前記2枚の画像における視差がkであり、前記一方の画像のj番目の画素であって、前記i番目の画素の近傍N(i)に属する画素の前記2枚の画像における視差がk’であり、k=k’の場合にbikjk'=0となり、k≠k’の場合にbikjk'=w(fi,fj)となるように設定する、
    請求項に記載の設定装置。
  10. 前記目的関数をE(x)と表すとき、
    E(x)=−Σi=1 NΣk=1 Kikik+Σi=1 NΣjN(i)Σk=1 KΣk'=1 Kikjk'ikjk'+αP(x)であり、
    αは定数であり、
    P(x)は、P(x)=Σi=1 N(Σk=1 Kik−1)2と表される拘束条件を与える項である、
    請求項に記載の設定装置。
  11. 二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する前記二値変数の値を確率的に求めるイジングマシンを設定する設定方法であって、
    画像を識別モデルに入力した場合に、前記画像を構成する複数の画素に対して前記識別モデルにより出力される識別値に基づいて、前記目的関数に含まれる前記二値変数の1次関数の係数を設定することと、
    前記識別値が前記複数の画素にわたって平滑化されるように、前記目的関数に含まれる前記二値変数の2次関数の係数を設定することと、を含み、
    前記目的関数を最小化又は最大化する前記二値変数の値は、前記複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベル又は前記画像の画素と他の画像の画素との視差に対応し、前記識別値を精緻化した値であり、
    前記1次関数の係数を設定することは、前記複数の画素に前記ラベルが付される確率となるように前記1次関数の係数を設定するか又は前記画像の画素と前記他の画像の画素との相関を表す数値となるように前記1次関数の係数を設定し、
    前記2次関数の係数を設定することは、前記複数の画素のうち2つの画素について前記識別値が等しい場合に0となり、前記2つの画素について前記識別値が異なる場合に前記2つの画素の画素値が近いほど大きな値となるように、前記2次関数の係数を設定する、
    定方法。
  12. 二値変数を引数とする目的関数を最小化又は最大化する前記二値変数の値を少なくとも確率的に求めるイジングマシンを、設定装置により設定する設定プログラムであって、
    前記設定装置に備えられたコンピュータを、
    画像を識別モデルに入力した場合に、前記画像を構成する複数の画素に対して前記識別モデルにより出力される識別値に基づいて、前記目的関数に含まれる前記二値変数の1次関数の係数を設定する第1設定部、及び
    前記識別値が前記複数の画素にわたって平滑化されるように、前記二値変数の2次関数の係数を設定する第2設定部、として機能させ、
    前記目的関数を最小化又は最大化する前記二値変数の値は、前記複数の画素が複数の対象のいずれに対応するか表すラベル又は前記画像の画素と他の画像の画素との視差に対応し、前記識別値を精緻化した値であり、
    前記第1設定部は、前記複数の画素に前記ラベルが付される確率となるように前記1次関数の係数を設定するか又は前記画像の画素と前記他の画像の画素との相関を表す数値となるように前記1次関数の係数を設定し、
    前記第2設定部は、前記複数の画素のうち2つの画素について前記識別値が等しい場合に0となり、前記2つの画素について前記識別値が異なる場合に前記2つの画素の画素値が近いほど大きな値となるように、前記2次関数の係数を設定する、
    定プログラム。
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