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公開番号2025078377
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-20
出願番号2023190895
出願日2023-11-08
発明の名称処理装置、処理方法、及び、処理プログラム
出願人日本電信電話株式会社,NTTテクノクロス株式会社
代理人個人,個人
主分類G06T 7/11 20170101AFI20250513BHJP(計算;計数)
要約【課題】高精度に対象物領域を判別可能なセグメンテーション技術を提供する。
【解決手段】処理装置1は、高次元の画像を低次元の画像に圧縮するセグメンテーション前処理部(前処理部)11と、前記低次元の画像から対象領域を抽出するセグメンテーション処理部(処理部)12と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
高次元の画像を低次元の画像に圧縮する前処理部と、
前記低次元の画像から対象領域を抽出する処理部と、
を備える処理装置。
続きを表示（約 390 文字）【請求項２】
前記前処理部は、１ｃｈ以上の情報を表現可能な画像フォーマットを用いて、前記低次元の画像を変換する請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記画像フォーマットは、少なくとも１つ以上のｃｈの情報量が他のｃｈの情報量よりも多い画像フォーマットである請求項２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記前処理部は、前記低次元の画像において画像構成への寄与度の高い１つ以上の成分を前記１つ以上のｃｈに割り当てる請求項３に記載の処理装置。
【請求項５】
処理装置で行う処理方法において、
高次元の画像を低次元の画像に圧縮し、
前記低次元の画像から対象領域を抽出する、
処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれかに記載の処理装置としてコンピュータを機能させる処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、処理装置、処理方法、及び、処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
ハイパースペクトル画像を用いて植物等の対象物を分析する技術がある。その際、分析精度を向上させるため、画像内の対象物を背景から取り出すトリミングが行われる。トリミングでは、画像内の領域を対象物領域と背景領域とに分類するセグメンテーションが行われる。
【０００３】
ハイパースペクトル画像のセグメンテーション方法としては、K-means clustering法がある（非特許文献１）。しかし、クラスタ数を予め指定する必要があるため、画像毎に領域数が異なる場合には上手く利用できない。そこで、クラスタ数を予め指定しなくともよいセグメンテーション方法として、レベルセット（Level-set）法がある（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Katherine Meacham-Hensold、外10名、“Plot-level rapid screening for photosynthetic parameters using proximal hyperspectral imaging”、Journal of Experimental Botany、Vol.71、No.7、2020年、p.2312-p.2328、Available at: https://doi.org/10.1093/jxb/eraa068
倉爪亮、“レベルセット法とその実装法について”、社団法人情報処理学会研究報告、2006-CVIM-156(17)、p.133-p.145
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
レベルセット法は、まとまった領域の輪郭を識別するのに有効な手法である。しかしながら、ハイパースペクトル画像は高次元データであるため、個々の次元でレベルセット法をそれぞれ適用すると計算量が膨大になってしまう。
【０００６】
本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、高精度に対象物領域を判別可能なセグメンテーション技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様の処理装置は、高次元の画像を低次元の画像に圧縮する前処理部と、前記低次元の画像から対象領域を抽出する処理部と、を備える。
【０００８】
本開示の一態様の処理方法は、処理装置で行う処理方法において、高次元の画像を低次元の画像に圧縮し、前記低次元の画像から対象領域を抽出する。
【０００９】
本開示の一態様の処理プログラムは、上記処理装置としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、高精度に対象物領域を判別可能なセグメンテーション技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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