一次元化MORPHOLOGICAL画像処理アーキテクチャ
著者 小島 昭二
雑誌名 静岡大学大学院電子科学研究科研究報告
巻 18
ページ 221‑223
発行年 1997‑03‑29
出版者 静岡大学大学院電子科学研究科
URL http://hdl.handle.net/10297/1234
氏名・(本 籍
)
小島
昭
。二 (静岡県
)
学位 の種 類
博
士
(工
学)
学位 記 番 号
工博 甲第
131
号 学位授与の日付平 成
8年
3月 23日 学位授与の要件学位規則第4条第 1項 該当 研究科導攻の名称
電子科学研究科
電子応用工学
学位論文題目
一次元化
MORPHOLOGICAL画
像処理アーキテクチャ論 文 審 査 委 員 (委員長)
教 授 大 坪 順 次
教 授 阿 部 圭 一 教 授 中 谷 広 正
助教授 浅 井 秀 樹
論 文 内 容 の 要 旨
数学的mOrphologyは 画像処理における論理的演算の基礎 を提供するという意味において重要であ り、
ノイズ除去、輪郭の平滑化、形状記述、テクスチャ解析、フラクタル次元の解析等、従来 より様 々な 応用が考え出されている。MOrphdogy処理は集合理論にその基礎 を置 くため、フーリエやコンボリュー ションなどによるフイルタリングとは、 また異った種類の論理の体系 を持 っているが、局所的な画像 情報 に対するプローブとも言 うべ き「構造要素」という概念 を用いることにより、数学的体系 を形作 っ ている。Morphologyを 用いる事 により、様 々な画像処理 を式 として記述で きることに加え、演算の結 果得 られた画像の持つ性質があらか じめわかると言つた論理的な見通 しの良さが保証 される。
このMorphology演 算 を高速に実行するため、従来 より専用ハー ドウエアが研究 されて きた。一例 と してCytocomputtrで は3×3マスクによる画像処理を高速に実行する事がで きる。 しか しこの方法で大 き な構造要素(例えば16×16画素)を実現 しようとするハー ドウエアの複雑化が さけ られず、また
gray―
scJe morphologyに このアーキテクチ ャを適用 した場合、κ bitの
gray―
scJeの 深 さに対 し2・に比例する量 のデバイスが必要になって しまい、実現が困難 となる。また、Cyt∝ omputer型 アーキテクチャのために 構造要素の分解手法が提案 されているが、 これらの手法 を用いる場合、 目的の構造要素の形状 を記述 するためにしばしば多数の縦列処理が必要になった り、構造要素が必ず凸型でなければいけないといっ た制限が生ずる。そこで本研究では高速なmOrphology処 理 を実現するための新たなアーキテクチ ャを提案する。この アーキテクチャの考え方において重要な点は2つあ り、一つはmOrphology処 理 を1次元で行 う事であ り、
もう一つは画像データの縦・横 を変換 して2回走査 を行 うことである。この方法により高速な計算 と、
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ハー ドウエアの規模の大幅な削減が可能 となった。そして本研究では目的ごとに3つのアーキテクチャ を提案 し、それぞれにおいて試作機 を製作 した。
第1番目のアーキテクチ ャはbinary morophologyの 実時間処理装置である。そこではまずmOrphologyの アルゴリズムを1次元化、並列化する方法を論 じ、次にそのアルゴリズムを用いて構造要素の大 きさに 制限がな く、ビデオ信号 を実時間で処理することを可能 とするハー ドウェアを示す。 また応用 として
B」ght eyc(赤外線の網膜反射像)の画像補正にこの装置を組み込んだ例 を示す。この例ではビデオ信号 として取 り込んだBHghteycの 輪郭の明確化 とノイズ除去 を実時間で実行することを目的 としている。
第2番 目はgray̲scale morphoЮ gyのための計算機であ り、これは先 に述べたBinaryア ーキテクチ ヤの
gray¨
scJe版 と位置付けることがで きるが、その実現方法はgray̲scJe morphologyにあわせて大幅に変更されたものとなっている。このアーキテクチャの心臓部 ともいえる「1次元Dilationプロセ ッサ」は縦・横 に2回走査 された画像 に対 して1次元方向にDilation演算 を施 して出力するパイプライン式のプロセ ッサ である。 この1次元Dilationプロセ ッサの有利性に関 して、Cytocomputer型 アーキテクチ ャとの比較にお いて、回路規模や回路のスピー ドとぃった点で詳 しく比較する。 また1次元化アーキテクチャによつて 構造要素の形状が受ける制限や、その回避方法に関 しても議論 を行 う。
第3番 目のアーキテクチ ャは計算幾何学に適用するための機能を持った
gra.y―
scJe morphdogy計 算機で ある。これは第2番目のアーキテクチャを含む形で発展 させたものであ り、Dilationプロセ ッサの部分に コー ド変換機(RAMを含むロジック)を組み込むことにより、図形の距離変換に適用範囲を広げたもの である6またここでは、画素の輝度を表すgray―
scale方向のbit数と誤差の関係、さらに誤差の影響 を少 なくするためのnose型構造要素を提案する。 さらにこのアーキテクチ ャの もう一つの特長 として、ボロ ノイ図を求める際に必要 となる母点の座標 を保持するために付加 したロジックがある。 この部分の論 理はmOrph010gyの演算 とは建前のうえでは独立 したものであるが、morphology演 算を計算幾何学的なア プリケーションに適用 しようとした場合、ぜ ひ必要な機能 となる。 またこのようなアプリケーシヨン に使用する場合gray―
scaleの bit数をどれだけ取る必要があるかについて も議論 を行 う。本論文 を総括する部分では、本論文に述べた3つのアーキテクチャが どのような場面で用いられるべ きか といった役割に関 して述べる。 また固定構造要素の1次元
gray―
scaleアーキテクチャとコー ド変換機 を用いたアーキテクチ ャとで、適用可能な構造要素の形状の種類が どのように決 まるかを詳 しく述べ る。論 文 審 査 結 果 の 要 旨
Morphologyは 画像処理における論理的演算の基礎 を提供するという意味 において重要であ り、従来 よ り様 々な応用が考 え出 されてい る。 このMorphology演算 を高速 に実行するため、一例 として Cytocomputerの ような専用アーキテクチ ャも考えられて来た。 しか しこの方法では大 きな構造要素の実 現が難 しく、 また、
Gray―
scJc Morphologyに このアーキテクチャを適用 した場合、輝度の深 さが8bit以 上の画像 を扱 うことは、実装上の制約か ら困難 となる。そこで本研究では大 きな構造要素 によるMOr―phology処理 を高速に実行するためのアーキテクチ ャを提案する。このアーキテクチャにおいて重要な
点に処理の1次元化があ り、これによ り高速な計算 と、ハー ドウェアの大幅な小規模化が可能 となっ た。
本論文の第1章では、Morphdogy全般 に関する経緯や問題提起などを行 った。
第2章 ではBinary Morphologyの 実時間処理 に用いるアーキテクチ ャに関 して述べた。そこではまず Morphologyのアルゴリズムを1次元化、並列化する方法 を論 じ、次に構造要素の大 きさに制限がな く、
ビデオ信号 を実時間で処理することを可能 とするハー ドウェアを示 した。 また応用 として赤外線の網 膜反射像の画像処理にこの装置 を組み込んだ例 を示 した。
第3章 ではGray―scale Morphologyの ためのアーキテ クチ ャを示 した。 これは先に述べたアーキテク
チャの
Gray―
scJe版 と位置付けることがで きる。このアーキテクチャの心臓部 ともいえる「1次元Dilatioll
プロセ ッサ」は縦横 に走査 された画像 に対 して1次元方向にDilation演算 を施すパイプライン式のプロ セ ッサである。この1次元Dilationプロセ ッサの有利性に関 して、Cytocomputer型 のアーキテクチャとの 比較において、回路規模や回路の動作スピー ドといった点で詳 しく比較 した。
第4章で示すアーキテクチ ャはさらに汎用的な機能 を持 った
Gray―
scale Morphology計 算機である。 こ れは第3章に示 したアーキテクチャを発展 させたものであ り、Dilatiorlプロセ ッサの部分にテーブル変換 器 を組み込むことにより、図形の距離変換 に適用範囲を広げたものである。 またここでは距離変換の 際、誤差の影響が生 じにくいnOse型構造要素 を提案 した。第5章では、本論文に述べた三つのアーキテクチャが どのような場面で用いられるべ きか、 といった 役割に関 して述べ ることで総括 とした。
以上の成果は画像処理分野 を中心 とし、工学的分野 において価値 を持ち、博士の学位(工学)を与え るにふ さわ しい と認定する。
