大阪大学　大学院基礎工学研究科　飯国研究室

画像のスパース分解と特徴抽出
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多くの画像解析手法では，画像を構成する要素をあらかじめ仮定し，決められた要素を画像から抽出することが基本となる．例えばエッジ検出では，抽出したいエッジの形状に合わせてフィルタを設計する．ウェーブレット解析では，画像の構成要素がウェーブレット基底と類似することが前提となっている．それらに対して，飯國研究室では，画像の特徴を表す構造が，"まばら"に発生することを仮定するだけで，事前情報を用いずに構成要素を学習するアルゴリズム:シフト不変スパースコーディングの研究を行っている．上図は，テクスチャ画像の中から特徴的な構造を自動的に抽出した例である．下図は，欠損の発生した画像から，繰り返される構造を推定し，劣化前の画像を復元した例である．人間の知覚では，原画像のテクスチャを類推できない領域が発生しているにもかかわらず，繰り返される画像構造を劣化画像から推定することで，良好な欠損の復元を達成している．

モルフォロジ演算を用いた画像形状処理とその応用

マスマティカルモルフォロジと呼ばれる集合演算に基づく図形処理の研究を行っている．図に示した例では，画像中の輪郭がステップ上の輝度変化で近似できることを利用することで，モルフォロジ演算により拡大画像の輝度変化を強調した例である．双三次補間法では補うことのできない画像の高周波成分を生成することが可能であり，さらに，アンシャープマスキング等の画像強調で発生する輝度のオーバーシュート，アンダーシュートを抑えつつ画像拡大を実現している．