電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-30
ニューラルネットを用いた内視鏡画像からの形状復元精度の改善
◎津田誠也・岩堀祐之(中部大)・春日井邦夫(愛知医大)
点光源・透視投影の元で形状復元を行う手法として,VBW (Vogel-Breus-Weickert) モデルが提案されている.しかし,VBWモデルで復元される形状は相対的なものであり,正確な大きさが求まらない.そこで本論文では,まず様々なカラー反射率からなる対象の実画像をもとに,反射率一様な白黒Lambert化画像(グレースケール画像)に変換した後に,ニューラルネットワークを用いて球を対象として,VBWモデルで復元される傾きを入力,対応する点の傾きの真値を出力として,その入出力の関係を学習することで,傾き分布の修正を行うとともに,正確な高さ分布を復元する手法を提案する.シミュレーション画像及び内視鏡の実画像を対象に実験評価した結果,復元精度が向上することが確認できた.