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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-19 17:45 Haar階層二分木による局所画像エントロピーマップの近似高速計算法 ○百瀬陽太（名工大）・前田慶博（芝浦工大）・福嶋慶繁（名工大）  ITS2025-63 IE2025-78 |
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| 抄録 | （和） | 画像エントロピーは，画素値分布に基づいて画像の情報量を定量化する基本指標であり，局所画像エントロピーマップはタスク非依存な前処理として有用である． しかし，スライディングウィンドウ内でのヒストグラム構築と階調数に比例した計算を要するため，計算コストが高いという課題がある． 本稿では，シャノンエントロピーを条件付き二値エントロピーの和として階層的に分解し，Haar二分木構造と名付けた構造に基づいて逐次的に評価する近似高速計算法を提案する． 提案手法では，各階層の寄与が非負項として表現されるため，打ち切り計算がエントロピー近似に直接対応する． また，必要な係数はヒストグラムのHaar係数として画像から直接計算可能であり，ヒストグラムを明示的に構成することなく処理を実装できる． これにより，近似精度を制御しながら計算量を削減可能であることを示す． |
| （英） | Image entropy is a fundamental metric that quantifies the information content of an image based on pixel value distributions, and local image entropy maps are useful as task-independent preprocessing. However, they face the challenge of high computational cost due to the need for histogram construction within sliding windows and computations proportional to the number of grayscale levels. This paper proposes an approximate fast computation method that hierarchically decomposes Shannon entropy as the sum of conditional binary entropies and evaluates them sequentially based on a structure named the Haar binary tree structure. In the proposed method, the contribution at each level is expressed as a non-negative term, so truncation directly corresponds to entropy approximation. Furthermore, the required coefficients can be computed directly from the image as Haar coefficients of the histogram, enabling implementation without explicitly constructing the histogram. This demonstrates that computational load can be reduced while controlling approximation accuracy. |
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| キーワード | （和） | 画像エントロピーマップ / Haarウェーブレット変換 / 2値エントロピー / Haar階層二分木 / / / / |
| （英） | Image Entropy Map / Haar Wavelet Transform / Binary Entropy / Haar Hierarchical Binary Tree / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 356, IE2025-78, pp. 135-140, 2026年2月. | |
| 資料番号 | IE2025-78 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) | |
| ISSN | 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 | ITS2025-63 IE2025-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Haar階層二分木による局所画像エントロピーマップの近似高速計算法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Approximate Computation of Local Image Entropy Maps by Haar Hierarchical Binary Tree |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像エントロピーマップ / Image Entropy Map |
| キーワード(2)（和/英） | Haarウェーブレット変換 / Haar Wavelet Transform |
| キーワード(3)（和/英） | 2値エントロピー / Binary Entropy |
| キーワード(4)（和/英） | Haar階層二分木 / Haar Hierarchical Binary Tree |
| 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） | 百瀬 陽太 / Yota Momose / モモセ ヨウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 慶博 / Yoshihiro Maeda / マエダ ヨシヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福嶋 慶繁 / Norishige Fukushima / フクシマ ノリシゲ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-19 17:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2025-63, IE2025-78 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.355(ITS), no.356(IE) |
| ページ範囲 | pp.135-140 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) |
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