オブジェクト削除を伴う非線形画像縮小に関する研究 1032065 佐瀬敏暁（指導教員八島由幸教授） 1.研究の目的と背景近年，スマートフォンなどの爆発的な普及により，リサイズ技術に求められる収縮サイズが増大すると予測できる．しかし，Seam Carving では，画像内の重要領域の大きさや数によって収縮後サイズが制限されてしまう．そこで本研究では，画像内の重要領域に注目し，縮小の妨げとなる重要領域を故意に削除することで，縮小サイズが制限されてしまう問ことなどが考えられる． [参考文献] [1] Shai Avidan, Ariel Shamir, "Seam carving for content-aware image resizing", ACM Transactions on Graphics, Vol.26, No.3, Article 10, Jul. 2007 [2] 竹内綾香,“顕著性マップを用いた非線形画像縮小に関する研究”2011 年度千葉工業大学情報科学部情報ネットワーク学科卒業論文,2012.2 題を緩和することを目的とする． 2.オブジェクト削除を伴う Seam carving Seam Carving は重要領域の低い所を優先的に削除していく性質をもつ[1]．そこで，その性質を利用して，削除したい領域の重要度を故意に低い値に設定することを考える．処理手順としては，まず原画像に対する重要度マップとマスク画像を作成する．マスク画像とは，図 1 に示すように，原画像において，削除するオブジェクトを白で塗りつぶし，それ以外を黒で塗りつぶした 2 値画像のことである．そして，図 2 に示すように，重要度マップとマスク画像を重ねあわせ，マスク画像の白い領域と同じ座標の重要度を-10000 に設定し， Seam Carving を行うことで削除を図った．設定値を-10000 図 1.マスク画像の作成手順にするのは，オブジェクトの削り残しを防ぎ，確実に削除するためである． 3.実験結果と考察実験では，削除する Seam 数を変化させ，従来手法と提案手法の処理結果の画質を比較した．処理結果を図 3 に示す．これを見ると，従来手法では，オブジェクトが歪み，視覚的に違和感のある画像となってしまっているが，提案手法ではオブジェクトは保持され自然な画像になっていることが分かる．このことから，オブジェクト削除により違和感を伴うことなく縮図 2.オブジェクトの削除手順小後のサイズをより小さくできることがわかった．また，削除するオブジェクトの数を増やすことで，更に収縮後のサイズを小さくすることができることも分かった． 4.まとめ縮小サイズが制限されてしまう問題に対して，オブジェクト削除は有効である．今後の課題としては，オブジェクト削除後に違和感が残った場合に，その領域を補間する最適な方法の模索や，収縮によってオブジェクトが，どの程度密集した時にオブジェクト削除を行うかの判定方法と，その際に指標とする値などを導き出し，オブジェクト削除の自動化を図る図 3.処理結果の比較（左：従来手法，右：提案手法）