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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-11-08 15:00 特定物体認識とマルコフ確率場によるモノクロ画像の自動彩色法 ○松尾 恒・牧野貴樹（東大）  IBISML2012-83 |
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| 抄録 | （和） | 特定物体認識手法を利用して、多数のカラー画像の色情報をもとに、与えられたモノクロ画像に色情報を付加（自動彩色）するための計算法を提案する。従来行われていた彩色法は、ヒストグラムなど大域情報量ベースの単一画像ソースを利用した自動彩色法(色転送法)であったが、正確に領域ごとに色が着かない、彩色対象のモノクロ画像と物体の構成が完全に一致した参照画像が必要であり、誤って着いた色を補正する手段があまりないという問題があった。ここで提案する手法では、多数のカラー画像ソースから抽出した特徴点のSIFT 特徴量を計算しておき、モノクロ画像の特徴点との対応を検出して局所領域で色情報を転送することで部分的な彩色情報を生成するため、画面全体が一致した画像を必要としない。さらに、モノクロ画像にグラフベースの領域分割を適用し、領域単位の色情報をマルコフ確率場モデルに基づいて推定する手法を組み合わせることで、正確に領域ごとの着色ができ、物体認識結果を利用して色情報の補完と補正が同時に行うことができる。動画の一部等、彩色対象のモノクロ画像と同一カテゴリーのカラー画像が利用できる場合には、良好な彩色画像を得ることができた。 |
| （英） | We introduce a new auto-colorization method which appends color information to a monochrome picture based on a training set of various color images using specific object recognition technique. The conventional color-transferring method was based on the global information of a single color picture (e.g. a color-histogram), which had some problems like 1) it is unable to append color to proper region, 2) it requires the color data whose composition exactly matches the original monochrome picture, and 3) it has little ways to correct the wrongly-colored image. Our new auto-colorization method does not require the fully-matched picture of the whole image, because it 1) calculates SIFT features of the feature points from a training set of color images, 2) finds the match between the SIFT features of a training set and those of the monochrome picture, 3) transfers the color information at the matched features and thus 4) generates the partial coloring information. Further, we applied the Markov random field model to the color information of the monochrome picture, by which each unit corresponds to a region of the monochrome image obtained by a graph-based image segmentation method. In this way we can append color to proper region, complementing and adjusting the color information at one time based on the results by the specific object recognition technique. When a training set of color images is in the same category as that of the original monochrome picture, such as a part of movie, the resulting colored images were sufficiently consistent. | |
| キーワード | （和） | 画像彩色 / 特定物体認識 / マルコフ確率場 / / / / / |
| （英） | Auto-Colorization / Object Recognition / Markov Random Field / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-83, pp. 351-358, 2012年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2012-83 | |
| 発行日 | 2012-10-31 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2012-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2012-11-07 - 2012-11-09 |
| 開催地（和） | 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 |
| 開催地（英） | Bunkyo School Building, Tokyo Campus, Tsukuba Univ. |
| テーマ（和） | 第15回情報論的学習理論ワークショップ |
| テーマ（英） | the 15th Information-Based Induction Sciences Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2012-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 特定物体認識とマルコフ確率場によるモノクロ画像の自動彩色法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Auto-Colorization of Monochrome Images using Object Recognition and Markov Random Field |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像彩色 / Auto-Colorization |
| キーワード(2)（和/英） | 特定物体認識 / Object Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | マルコフ確率場 / Markov Random Field |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松尾 恒 / Hitoshi Matsuo / マツオ ヒトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牧野 貴樹 / Takaki Makino / マキノ タカキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-11-08 15:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2012-83 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.279 |
| ページ範囲 | pp.351-358 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2012-10-31 (IBISML) |
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