2007年度 長岡技術科学大学オープンハウス 半透明人間 2007年度 長岡技術科学大学オープンハウス 半透明人間 小山高等専門学校 電気・情報工学科 ４年 PHAN TUAN TAI
実習内容 Matlabの基本的な使用法。 Matlabを使用して半透明人間プログラムの作成。 半透明画像の応用。
プログラムの作成手順 背景、人物の取り込み 人物画像の抽出 関数autothを用いて閾値の決定 二値化 ノイズ除去 人物画像と背景画像の合成
背景、人物画像の取り込み Fig.2 背景画像 Fig.1 人物画像
人物画像の抽出 （差分画像）＝（人物画像）－（背景画像） Fig.3 差分画像
二値化 関数autothを用いて閾値で二値化。 Fig.4 二値化
ノイズ除去 Medianフィルタとクローズ処理を使い、人物領域のノイズを除去する。 Fig.5 ノイズ除去前 Fig.6 ノイズ除去後
半透明画像の作成 二値画像で0ではないところの人物画像を1/2、背景画像を1/2にして合成する。 Fig.7 半透明画像
発展課題 １．透明度の変化。 ２．伝送量の比較。
透明度の変化
伝送量の比較１ 撮影画像と比べて、人物画像のサイズが小さいである。 伝送量が減らし。
伝送量の比較２ 透明度が大きいほど人物画像のサイズが大きくになる。
2007年度 長岡技術科学大学オープンハウス 画像からの顔領域の摘出 2007年度 長岡技術科学大学オープンハウス 画像からの顔領域の摘出 小山高等専門学校 電気・情報工学科 ４年 PHAN TUAN TAI
実習内容 Matlabの基本的な使用法。 Matlabを使用して顔抽出プログラムの作成。
プログラムの動作内容 ある画像から肌色の画素を抜き出す（HSVとYCbCr色空間を使って、肌色部分を抽出）。 つながっている画素を１つ塊としてまとめる。(ラベリング作業）。 それぞれの塊を形、大きさなどにより顔領域を選別する。
処理I：肌色領域の摘出 肌色領域認識： HSV色空間に変換。 Hの値の6°～38°で収まる「肌色」 を保存 ->hadaHSVfilter YCbCr色空間に変換。 Y,Cb,Crの値を変えながら肌色部分を抽出するのに最も適した値の範囲を決定。 ->hadaYCbCrfilter hadafilter = hadaHSVfilter & hadaYCbCrfilter
処理１：肌色領域の摘出 撮影画像 HSV肌色領域 HSV画像 YCｂCr肌色領域 合成画像 YCｂCr画像
処理２：ラベリング ラベリング変換前 ラベリング変換後 (L,N)=bwlabel(A)という関数を使い、連結された領域の数をNに出力する。
処理３：顔領域の摘出 ラベリングされた塊の中で一番大きい塊を見つければ、それが顔領域であることが多い。 ラベリング変換後 顔領域画像
処理４：画像抽出 顔領域だけを２値（0,1）で表した結果を用いて、元画像から顔領域を抜き出す。 撮影画像 顔領域 顔領域画像
顔摘出の結果
まとめ Matlabを使って、画像処理のテクニットを学び、とても有意義でした。 この研修は先輩が優しいし、丁寧に教えて頂きました、楽しかった。