鳥取環境大学紀要
第 5 号（2007. 3）pp. 41 −52

SOM による道路標識内部領域の抽出処理に関する研究〜道路標識の自動認識に向かって〜
A Study on Road Sign Internal Area Extraction Method
using Self-Organizing Map

植田 拓也・鷲見 育亮・薮木 登＊・松前 進・福本 善洋・築谷 隆雄 **・副井 裕 ***UETA Takuya, SUMI Yasuaki, YABUKI Noboru, MATSUMAE Susumu,
FUKUMOTO Yoshihiro, TSUKUTANI Takao, FUKUI Yutaka

和文要旨：本論文では、ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップを用いた新たな輪郭線検出の手法について提案する。すでに提案されているカラー画像中から任意の特定色を抽出する代表的な手法である色分布関数と SOM アルゴリズムを統合し、カラー画像に対応した輪郭線抽出のアルゴリズムについて検討を行っている。また、提案手法の有効性を確認するため、道路標識画像に対して提案手法を適用し実験を行っている。最後に提案手法の優位性を示すために、代表的な従来手法であるアクティブネッ
トと比較し、安定的な輪郭線抽出を行うことができることを示す。
【キーワード】道路標識検出、輪郭線抽出、特徴抽出、自己組織化マップ
Abstract : In this paper, we have proposed the new contour line detection method by Self-Organizing Map which is akind of the neural network. We have integrated the SOM algorithm and the color distribution function that is proposedalready and a representative technique to extract arbitrary specification color from all over the color image. We haveexamined our algorithm of contour line extraction corresponding to a color image. In addition, we have applied our

proposal and tested to a road sign image in order to confirm the effectiveness. It has been shown that our proposal can
extract contour line more stable than the ActiveNet as the representative conventional technique.

【Keywords】road sign detection, contour line extraction, feature extraction, SOMを支援する分野に大きな期待がある。自動車安全運転支１．はじめに近年、道路交通システムは、インテリジェント化に援システムとは、運転者を補助し、安全にかつ効率的に向けて高度道路交通システム（ITS: Intelligent Transport

車両の運転を行うことをコンセプトとしており、各所でSystems）への移行が強く期待されている。この ITS とは、積極的に研究開発が行われている。これに関連する技術

情報通信や電子制御などの技術を駆使することで、事故の中でも、重要となるものに走行環境認識技術がある。

や渋滞、環境汚染といった交通に起因する諸問題を解決

車両走行中の環境を認識することができれば、その情報しようという新しいシステムである。これらの問題を解によりドライバーが行っている前方環境の認識、及び運決するための取り組みの一例として、自動車の安全運転

転操作を一部でも機械が肩代わりしてくれれば、ドライ

津山工業高等専門学校
松江工業高等専門学校＊＊＊
鳥取大学工学部＊＊＊− 41 −

鳥取環境大学紀要

第5号

バーの負担を軽減することができると思われる。例えば、いた輪郭画像を得る手法よりは、動的輪郭モデルやアクドライバーが他のことに気を取られて前方不注意のよう

ティブネットの手法のように輪郭そのものを得ることがなことにより、標識を見落とした場合でも、機械が自動できるものの方が適していると考えた。

的に検出・認識するシステムができれば、ドライバーの負担軽減につながる。

しかし、動的輪郭モデルやアクティブネットでは、抽出にあたり、画像の濃度による制約と抽出対象の輪郭形

このような、風景画像から道路標識のような対象物

状に関する制約のバランスを決定づけるパラメータが、

体認識・理解できるためには、風景画像から道路標識認抽出対象画像毎に微妙な調整が必要とするという問題が識のための手がかりになる特徴が理解できそれを抽出である。

きなければならない。そのためには、風景画像から道路したがって、アクティブネットや動的輪郭モデルによ標識の対象物体が存在する領域の抽出処理が必要になる。

る抽出方法は画像中から対象物体を捕らえる方法として画像から対象物体の領域を抽出する手法は様々な方法がは優れているが、輪郭形状を抽出するという用途に対し検討されており、そのための輪郭検出の手法は主に、以ては適しているとは考えにくいと理解している。

下の 2 つの手法に大きく分かれる。

また、N.N. を用いて輪郭そのものを抽出する手法とし

A. 動的輪郭モデル 1）やアクティブネット 2）を用いる手法。

B. ニューラルネットワーク（N.N.）を用いる手法。

4）-18）ては、ニューラルエッジ検出器を用いるものがある。この手法では、あらかじめ、抽出したい形状を N.N. に学習させ所望の形状を抽出することができる。しかし、事前に対象物体の形状を学習させる必要がある上に、輪郭線

動的輪郭モデルやアクティブネットは、本来現れるエッ抽出精度が N.N. に入力する特徴量とネットワークの構成ジが欠損や途切れている場合であっても、これらを修復（中間層ユニットの数）に依存することから抽出対象となしながら輪郭を抽出することができる利点があり、様々る画像毎の設定を必要とするという問題がある。

な改良案が提案されている 3）。
一方、N.N. を用いた手法としては、セルラ N.N. を用いたもの 4）-7）、ニューラルエッジ検出器 7）、Hopfield ネット
ワーク、自己組織化マップ 13）-18）を用いたものなど様々

9）-12）

以上のような状況のなか、本論文では、ニューラル
ネットワークの一種である自己組織化マップ（SOM: Self-

Organizing Map）を用いた画像認識への応用に向けて、風景画像から道路標識を自動的に検出・認識する画像認識な手法が提案されている。また、N.N. を用いた手法で得応用システムについて述べている。自己組織化マップでられる輪郭線抽出結果は大きく分けて 2 種類に分かれる。

風景画像から道路標識抽出・認識を自動的に行わせるため、風景画像から道路標識の輪郭線抽出に適用する手法

1. 力画像中に含まれるエッジを抽出し、輪郭画像を得る手法を提案している。特に、風景画像から道路標識を抽出するために、色分布関数

2. 力画像中に含まれる物体の輪郭そのものを検出する
手法

19）

によって生成される特定色抽出結果である濃淡画像を従来手法では 2 値化のみに利用していたため、特定色の類似度情報を捨て去ることになり色分布関数の有効性を十分に活かすことができていな

本研究では、風景画像から道路標識抽出・認識を自動かった。そこで、本論文では色分布関数の有効性に焦点的に行わせるため、風景画像から道路標識抽出・認識す

をあて、濃淡画像に対して直接適用してターゲットを抽るためには、最初に道路標識の種類を分類するため標識出するために検討・提案したことについて述べている。

の形状情報が必要になると考え、道路標識の輪郭線抽出に適用する手法を検討している。そこで、上記 A. 方式の動的輪郭モデルやアクティブネットを用いる手法を採用するかまたは、上記 B. 方式のニューラルネットワーク（N.N.）を用いる手法を採用するか検討を行った。
輪郭画像を得る手法として、一般的に N.N. を用いた手法はノイズに対して比較的頑健であるが、処理の結果得られる領域が必ずしも対象物体と確定していないため、多くの場合に後処理が必要になる。そのため、N.N. を用− 42 −

植田・鷲見・薮木・松前・福本・築谷・副井SOM による道路標識内部領域の抽出処理に関する研究

この式で求められた参照ベクトル m（c t）を持つユニッ

２．自己組織化マップ
２−１

自己組織化マップの概要

トを勝者ユニットという。次に、この勝者ユニットを中心とする近傍範囲に存在するユニットに含まれる参照ベクトルを以下の式（2.2）により学習させ、より入力ベクトルに近づける。
（2.2）
関数 h ci は近傍関数で、学習の初期では近傍のサイズを大きくとっておき、学習が進むにしたがって単調減少させる。近傍の内側では h ci ＝ α（t）で、近傍の外側では h ci ＝0である。この α（t）の値を学習率係数と呼び、学習が進むにしたがって単調減少させていく。勝者ユニットを中心とした近傍関数によって定義された近傍範

図 1 自己組織化マップの構成
Fig. 1 Self-Organizing Map.

囲内にあるユニットに対しては学習が行われ、近傍範囲外にあるユニットに対しては学習が行われない。

自己組織化マップ（SOM: Self-Organizing Map）20）とはニューラルネットワークの一種で、教師なし強化学習と近傍学習により、多次元ベクトルを 2 次元マップなど（1次元などの場合もある）に写像したものである。図 1 に示すように、SOM は競合層と入力層の 2 層からなり、競合層にはユニットが格子状に並んでいて、入力層はすべての競合層ユニットと結合している。入力層と競合層ユニットとの結合の様子をわかりやすくしたものを図 2 に示す。競合層にあるそれぞれのユニットは、n 次元の参照ベクトルを持っていて、入力層のベクトルと同じ次元

図 2 SOM における入力層と競合層の結合
Fig. 2 Connection of input layer and competitive one by SOM.

である。この 2 次元マップにあるユニットに含まれる参照ベクトルに対して入力ベクトル群を SOM アルゴリズム
により学習させると、類似度の高い参照ベクトルを持つユニット同士がマップ上で自動的に分類されていくものである。さらに、SOM には位相保持マッピングやノイズ
21）に対する頑健性などの特徴がある 。

２−１

２−３

SOM の順序づけと入力ベクトル群の可視化

SOM の学習過程を示すため、2 次元 SOM に対して一様分布の入力ベクトル群を学習させたときの SOM の振る舞いを図 3 に示す。それぞれの図において矩形で囲まSOM アルゴリズム

まず、マッピングの対象となる入力ベクトル群からラれた領域が入力ベクトル空間である。したがって、入力x t）とする。
ンダムに取り出したベクトルを入力ベクトル （ベクトルは 2 次元のベクトルである。また、入力ベクト

れる参照ベクトルとのユークリッド距離｜ x − m i｜が最一様分布している。学習回数 0 回目では、SOM の競合層

この入力ベクトル x（t）とマップ上にあるユニットに含ま小になるユニット i を探し、それに添え字 c をつけると、以下の式（2.1）で定義される。

ルは多数存在し、各々の入力ベクトルは矩形内の領域に上の参照ベクトルは乱数によって初期化されているので、図に示すように参照ベクトルの順序づけはなされていない。その参照ベクトルは、補助線が交差している点や終（2.1）

点に相当し、矩形の領域内にある競合層ユニットの位置
関係は、参照ベクトルの間に引かれた補助線によって可視化される。学習初期段階では、近傍関数によって定義− 43 −

鳥取環境大学紀要第5号される近傍範囲は広く設定する。一般的には競合層全体に応じた濃淡値を持つ画像を得る。これで得られる濃淡が範囲に含まれるようにするため、参照ベクトル群に対

画像では標識が存在する場所では濃淡値が大きい領域として大まかな順序づけがなされる。さらに学習が進行す

して存在するので、この画像に対して、2 値化処理を行い、るにしたがって、徐々に近傍範囲が狭まる。学習の中期標識が存在すると思われる領域を検出する。

から終期にかけては局所的に参照ベクトルの順序づけがなされ、微調整が行われる。このように SOM では、相３−２対的な位相順序が可視化される。

色分布関数

色分布関数

19）

とは、抽出対象にする物体の色分布をあらかじめ標本色として採取し、共分散行列を求め、後述
するように色分布関数として定義したものである。具体的には、あらかじめ標本色として調べた道路標識のカラー
画像の特定色の色分布と入力画像に含まれる画素の色を比較し、どの程度、類似しているかを表す尺度になる。
これを求める事により、色を手がかりとして入力画像か
ら、色分布関数上の特定色領域に類似している画素のみを取り出すことができる。色分布関数 h（x , y）は、式（3.1）
で定義される。
（3.1）
ここで、各変数は以下の通りである。

図３ SOM の学習過程
Fig. 3 Learning process of SOM.

（3.2）

３．自己組織化マップを用いた標識の内部領域・輪郭の

（3.3）

抽出処理
３−１

入力画像中からの色抽出

カラー画像中から所望の特定色を持つ画素を抽出する（3.4）には、その所望の特定色をモデル化する必要がある。すなわち、対象物体の色の本質的な特徴（頻度、ばらつき、分布）のモデル化を行うことにより、所望の特定色の抽（3.5）

出を行う。このような画像から所望の色を持つ画素の抽出を行う手法として、色分布関数を用いる手法

19）

が提案

されている。所望の色に関する多くのサンプルデータ（色標本画像）からその色を表現するモデル（色分布関数）を構築することにより、画像中の所望の色を抽出することができる。また、色標本画像を作成するため、抽出対象になる物体の色空間上における色の分布を考慮した特定色抽出処理ができる。また、色の類似度の応じた濃淡値を得ることができるため、汎用性が高い手法である。
本研究では入力画像から標識を抽出するために、特定色の抽出を行っている。そのため、本手法は色抽出においl はオペレータ半径、σ 2 は分散とし、入力データの全画素数を N 、色標識画素ベクトルを an=[xn ,yn] で表わしており、x n , y n は n 番目の画素を xy 色度座標に変換

した座標である。また、a =[x , y ] であり、分布関数作成
Tのための標本画像の全画素平均ベクトルを μ 、共分散行

列を K としている。

以下に、本稿で用いる各色標本データから求めた μ 、K を示す。また、xy 色度座標平面における各色分布関数を図 4 に示す。図 4 において、x 軸、y 軸が xy 色度

座標平面を表し、z 軸が h（x ,y ）を表している。

て有効な手段と考えられるので、本研究でも採用する。
入力画像に対して、色分布関数を適用し標識色の類似度− 44 −

植田・鷲見・薮木・松前・福本・築谷・副井SOM による道路標識内部領域の抽出処理に関する研究

（3.6）

（3.7）

（3.8）

図５ カラー入力画像
Fig. 5 Full color input image.

図４ 色標本画像から得た色分布関数
Fig. 4 The color distribution function obtained from the color specimen
image.

３−３

類似度マップ類似度マップ18）

図６ 図 5 から得られた類似度マップ
Fig. 6 The similarly map obtained from Fig. 5.

とは、道路情景画像の各画素に対して

色分布関数を適用し、標本色にどれだけ類似しているかを示す「対象物の色らしさ度」に置き換えた濃淡画像である。図 5 に対して赤色分布関数を適用して得られた類

３−４領域の絞り込み

似度マップを図 6 に示す。図 6 において、黒に近い画素

図 6 に示す画像に 2 値化処理を適用し、2 値化画像をほど所望の色である赤色標識色に近いことを示している。

得るが、2 値化処理によって得られた画像には、ノイズや、

また、白色に近い画素ほど赤色標識色から遠いことを示

小さい連結成分が多数存在する。そのため、このままでしている。入力画像の各画素 e i,j の色らしさ度は式（3.9）
で表される。ここで、画素 e の添え字 i,j は入力画像における座標値を表している。

は標識が存在する領域を推定することは難しい。そこで、画像中の画素の分布を利用して、領域の絞り込みを行う。
標識が存在する領域は、ある程度画素が他の領域と比べて密集していると期待できるからである。領域の絞り込（3.9）

みは、図 7 に示すように、画像の縦方向と横方向の黒画
素の出現頻度を調べて、出現頻度がある閾値 t を超えて

なお、xf（ei,j）、yf（ei,j）は画素 ei,j を XYZ 色空間における xy 色度座標に変換したものである。

いる領域で、かつ、ある程度の幅のある領域を抽出し、さらに、縦方向と横方向で重なる領域を何らかの物体が存在する領域として抽出する。図 8 に示すように、枠で囲った領域が何らかの物体が存在する領域である。

− 45 −

鳥取環境大学紀要

第5号

性を輪郭抽出に応用できるのではないかと考えた。具体的には、SOM に入力する入力ベクトル群として、画像中から標識領域と特定された領域内に存在する黒画素（2 値）の座標値を用いた。実験に用いた SOM は、2 次元マップ
でユニット数は 10 × 10 のものを用いた。それぞれの領域特定された画像中に存在する黒画素の座標値（x , y）を
SOM に入力し、学習させることによって、標識内部領域と輪郭の抽出を行わせる。
３−６

2 次元自己組織化マップ

本論文では図 9 に示すような 2 次元 SOM を用いている。
2 値化画像とヒストグラム

この図は競合層を上から見たものであり、多数の灰色のFig. 7 Binarized image and histogram.

円形は競合層に配置されているユニットを表している。

図７

これらのユニットを線分で結ぶことで、一種のネットと見立てることができる。このようにネット状に見立てることができるのは、競合層ユニットが持つ参照ベクトルが 2 次元だからである。

図8

領域特定の結果

Fig. 8 Result of detected areas obtained from input image.

３−５

図9

自己組織化マップを用いた標識内部領域と輪郭抽出処理に用いる 2 次元 SOM

Fig. 9 Two dimension SOM for contour line extractionの抽出
3 − 2 で述べたように、色分布関数とは各画素における対象物の色らしさを独立に画素ごとに数値化するもの

３−７

で濃淡値を表す。その結果、目標となる標識内の画素で提案手法 1：2 値化画像に対する 2 次元 SOM を用いた抽出処理あっても対象物の色らしくなければ類似度マップにおい

ここでは、SOM の特徴である位相保持マッピングとノてはその画素の濃淡値は低い値となり、欠損してしまう。

イズに対する頑健性を輪郭抽出に応用した提案手法を示

また、影や逆光などの要因で標識内の画素集合においてす。2 値化した入力画像から領域特定の結果に基づいて切対象物の色らしさが失われてしまった場合にはそれらすり出した標識領域を図 10 に示す。それぞれの画像に対しべてが欠損してしまう。交通標識の認識において一部分が欠損することは、認識処理手順において大きな妨げになる。

て 2 次元 SOM による輪郭抽出処理を適用する。図 11 に示すように、ネット状の 2 次元 SOM が標識の枠にとりつくように覆っていることが確認できる。このようになるの19）

そこで、本研究では標識の輪郭抽出と、標識の内部領

は、SOM の特長である位相保持マッピングによるもので域の抽出処理を行うために画素の欠損が存在していた場ある。したがって、もっとも外側のユニットは標識の枠に合でも、正しく輪郭を抽出することができる手法を検討

とどまり、SOM の内部に位置するユニットは、標識内部した。すでに 2 − 3 で述べた SOM の特長である位相保持にとどまることになる。図 12 は、SOM の抽出結果に基づマッピングと、後述の実験で述べるノイズに対する頑健

いて、改めて入力画像から抽出を行った結果である。

− 46 −

植田・鷲見・薮木・松前・福本・築谷・副井

図 10

SOM による道路標識内部領域の抽出処理に関する研究

領域特定により切り出された標識領域

Fig. 10 Detected sign image from squeezed one.

図 13
図 11

カラー入力画像

Fig. 13 Full color input image.

2 次元 SOM による抽出結果

Fig. 11 Result of contour line extraction by two dimension SOM.

図 12

提案手法 1 により抽出された標識内部領域

Fig. 12 Extracted sign inner area by first proposal method.

３−７−１

色抽出の結果が不完全な画像への適用例

3 − 5 に述べたように従来方式では輪郭線抽出において画素の欠損は認識処理において大きな妨げになる。こ

図 14

図 13 から得られた類似度マップ

Fig. 14 The similarly map obtained from Fig. 13.

のようなものに対して、我々の提案方式が有効であることを以下に述べる。
色抽出処理の結果が不完全な場合への本手法の適用例を示す。例として図 13 に示すような入力画像を用いる。
この画像に対して、色分布関数を適用し、生成した類似度マップを図 14 に示す。この画像は色抽出処理が不完全であり、図 15 に示すように、標識の部分は画素の欠損が多く見受けられる。それぞれの標識領域に対して 2 次元

図 15

SOM による抽出結果を図 16 に、2 次元 SOM による抽出

Fig. 15 Detected sign image from squeezed one.

領域特定により切り出された標識領域

結果に基づいて入力画像に対して再抽出処理を行った結果を図 17 に示す。実験結果から、図 16 のような黒画素が多く欠損している 2 値化画像に対しても、正しく輪郭と標識内部領域を抽出できていることが確認できる。このように本手法の特長は、画素の欠損が多く見受けられるノイズが多数含まれる画像に対しても正しく輪郭を抽出できることにある。

図 16

2 次元 SOM による抽出結果

Fig. 16 Result of contour line extraction by two dimension SOM.

− 47 −

鳥取環境大学紀要

図 17

第5号

提案手法 1 により抽出された標識内部領域

Fig. 17 Extracted sign inner area by first proposal method.

次に、重み関数にどのようなものを用いるかが問題になるが、予備実験の結果、式（3.12）の重み関数を用い

３−８

提案手法 2：濃淡画像への応用

ることで正しく輪郭線抽出を行えることがわかった。式提案手法 1 では濃淡画像を 2 値化してから適用してい（3.12）の重み関数を適用した結果を図 20 に示す。図にた。提案手法 2 では、2 値化処理を行わず、直接、濃淡示すように、画像（a）、画像（b）の輪郭線抽出結果では、画像に対して適用できる輪郭抽出手法を示す。

輪郭線を忠実に捉えていることが確認できるため、正し

われわれの提案手法の特徴は前処理としてカラー画像

く輪郭線を抽出できていることになる。一方、画像（c）

に対して色分布関数を適用し特定色抽出を行う方式を採は入力画像にノイズが多かったために、白色に近い画素用している。本手法では、色の類似度に応じた濃淡画像が多数含まれている画像である。このようなノイズが多を得ることができるため、直接、濃淡画像に対して適用

い濃淡画像でも輪郭線抽出を行うことができている。こできる輪郭抽出処理を用いることが望ましい。そこで、のように、提案手法 2（DCDAM）はノイズに対する頑健本研究では SOM を用いて、輪郭抽出手法を濃淡画像に適性が高い輪郭線抽出手法であると言える。

応できるように、具体的には、SOM アルゴリズムにおける学習率係数に着目して適応的に変化させる方式を検討し、その方式（DCDAM: Direct Color Distribution Applying
Method）を開発した。
３−９

SOM アルゴリズムへの色分布関数の導入

すでに提案手法 1 で示した 2 値化画像への適用では、入力層に黒画素のみの座標値を入力することで、輪郭線抽出を行った。一方、濃淡画像は階調画像であるので、入力層に画素の座標値を入力するかどうかを 2 値化画像のように判断することができない。そのため、濃淡画像に対して適用する場合、画像に含まれる全ての画素の座標値を入力層から入力する必要がある。しかし、この方法では競合層におけるマッピングに濃淡値を反映させることができない。そこで、着目したのが学習率係数である。SOM アルゴリズムにおける学習率係数 α（t）は、マッ

プ上の各ユニットが持つ参照ベクトルを入力ベクトルにどれだけ近づけるかを決定するパラメータである。学
習率係数を用いて、高い画素値を持つ画素に対しては積極的に学習し、低い画素値を持つ画素に対しては消極的な学習を行う仕組みを導入する。そこで、入力カラー
画像に色分布関数を適用し得られる濃淡画像に含まれ図 18

提案手法 2（DCDAM）

Fig. 18 Second proposal method（DCDAM: Direct Color Distribution
Applying Method）.

る画素の濃淡値に対して、式（3.11）に示すように学習率係数 α（t）に画素値に応じた重みを出力する関数 w（x）

を導入し、適応的に学習率係数を変化させる方式を開発した。提案手法の仕組みを図示したものを図 18 に示す。

− 48 −（3.12）

植田・鷲見・薮木・松前・福本・築谷・副井

図 19

SOM による道路標識内部領域の抽出処理に関する研究

式（3.12）のグラフ

Fig. 19 Graph of equation（3.12）.

図 21

青色標識を含む入力画像

Fig. 21 Input image with a blue sign.

図 20

提案手法 2 による輪郭線抽出結果

Fig. 20 Result of contour line extracted by second proposal method.

３− 10

その他の色・形状を持つ標識への適用例

以上ここまで示してきた適用例は赤色かつ円形の標識の場合である。ここでは、さらに他の色、他の形状を持
つ標識にも本手法が適用できることを示す。標識の色によって形状が異なっている。青色標識に対して適用した結果を図 21 〜図 23 に示し、黄色標識に対して適用した結果を図 24 〜図 26 に示す。ここで、図 21 は青色標識を

図 22

図 21 から得られた類似度マップ

Fig. 22 The similarly map obtained from Fig. 21.

含む入力画像で、図 22 は図 21 から得られた濃淡画像であり、図 23 は 2 次元 SOM の適用結果と抽出された標識
内部領域である。また、図 24 は黄色標識を含む入力画像
で、図 25 は図 24 から得られた濃淡画像であり、図 26 は
2 次元 SOM の適用結果と抽出された標識内部領域である。
各々の実験結果に示すように、それぞれの色と形状を持
つ標識に対しても正しく輪郭線を捉えることができていることが確認できる。
黄色標識に対する適用結果では、図 25 に示す画像のように標識が正しく抽出されているが、標識以外の物体も抽出されている。この物体は前方を走行する車のナンバープレートである。このように標識の色と似ている物体が存在する場合、標識領域として抽出されるおそれがある。
しかし、このような場合には、標識内部の画像とのパター
ンマッチングなどの処理を行うことで標識の候補から容易に削除できる。

− 49 −

図 23

提案手法の適用結果（a）と抽出された
標識内部領域（b）

Fig. 23 Applied result by proposal method and sign
inner area extracted.

鳥取環境大学紀要

第5号

実験例に示すように、アクティブネットでは反復演算
回数が 400 回付近に達したとき、対象物体の輪郭を捉えているが、アクティブネットでは反復演算停止条件が確立していない。反復演算回数が 2000 回に達するまでに、対象物体の輪郭から外れてしまい、正しく輪郭を抽出することができていない。このように、アクティブネット
では反復演算回数やパラメータの設定によっては、対象
物体の輪郭から外れてしまうことがあるため、あらかじ
め、適切な反復演算回数を指定することは難しい。
次に、提案手法による輪郭抽出の様子を示す。学習回
黄色標識を含む入力画像

数を 2000 回、8000 回とした場合の結果を図 28 に示す。

Fig. 24 Input image with a yellow sign

実験の結果、学習回数が 2000 回の場合、8000 回の場合

図 24

ともに正しく輪郭を抽出できていることが分かる。アクティブネットでは、あらかじめ、適切な演算回数を指定しなければ、正しい結果を得ることが難しいが、提案手
法では、対象物体の輪郭を捉えた後、学習が進行しても輪郭から外れてしまうことがなく、アクティブネットと比較して有効性が高いと言える。

図 25

24 から得られた類似度マップ

Fig. 25 The similarly map obtained from Fig. 24

図 27

アクティブネットによる輪郭抽出

Fig. 27 Contour line extraction by an Active Net

図 26

提案手法の適用結果（a）と抽出された
標識内部領域（b）

Fig. 26 Applied result by proposal method and sign
inner area extracted.

４．提案手法の有効性確認
本提案手法の有効性を確認するため、従来手法の一つであるアクティブネットとの比較を行った。一例として、
反復演算回数を 2000 回としてアクティブネットを輪郭線抽出に適用した結果を図 27 に示す。

図 28

提案手法による輪郭抽出

Fig. 28 Contour line extraction procession by proposal method− 50 −

植田・鷲見・薮木・松前・福本・築谷・副井SOM による道路標識内部領域の抽出処理に関する研究

2） 坂上勝彦、山本和彦、 動的な網のモデル Active Net

５．まとめとその領域抽出への応用、 テレビジョン学会誌、本論文では、自己組織化マップの画像認識への応用に

vol.45, No.10, pp.1155-1163, 1991.

ついて述べ、具体的なアプリケーションとして道路標識の認識を取り扱った。色分布関数を用いて特定色の抽出

3） 村木茂、喜多泰代、 3 次元画像解析とグラフィックを行うことで道路標識の検出を行い、この道路標識の形

ス技術の医学応用に関するサーベイ 、信学論、Vol.

状情報を得るために、自己組織化マップを用いた新しい輪郭線抽出手法を提案した。まず、カラー画像に対して

J87-D-II, No.10, pp.1887-1920, 2004.

4） C.Rekeczky, A.Schults, I.Szatmari, T.Roska, and L.O.

Chua, "Image segmentation and edge detection via

色分布関数を適用して得られた濃淡画像を 2 値化したもconstrained diffusion and adaptive morphology: A CNNのに対して、自己組織化マップを用いて輪郭線抽出を行っapproach to bubble/debris image enhancement", Proc. Int.

た（提案手法 2）。その結果、自己組織化マップの競合層

Sympo. Nonlinear Theory & Appli., pp.209-212, Hawaii,の最外郭ユニットの参照ベクトルが輪郭線の離散的な座標値に収束したことで、輪郭線抽出を行うことができる
ことを示した。また、ノイズに対する頑健性を検証する

1997.
5） I.N.Aizenberg, N.N.Aizenberg, and J.Vandewalle,

Precise edge detection: Representation via Boolean

ため、色抽出が不完全でノイズが多数含まれる画像に対functions, implementation on the CNN ", Proc. IEEE Int.

して実験を行い、ノイズの部分を修復しながら輪郭線抽Workshop Cellular N.N. and Their Appli., pp.301-306,

出を行えることを示した。
次に提案手法 2 である DCDAM においては、色分布関数を自己組織化マップの競合層におけるマッピングを積

London, UK, 1998.

6） C.Rekeczky, T.Roska, and A.Ushida, "CNN based

difference-controlled adaptive nonlinear image filters", Int.

極的に制御するための関数として位置づけ、色分布関数と基本 SOM アルゴリズムとの統合を図ることで濃淡画像に対して適用できることを示した。

J. Circuit Theory & Appli., vol.26, pp.375-423, 1998.

7） 大橋剛介、大矢晃久、名取道也、中島真人、 超音波
エコー画像の 3 次元表示のためのニューラルネット

提案手法の有効性を確認するため、代表的な従来手法

ワークを用いた輪郭抽出法 、信学論、 Vol.J76-D-II、の一つであるアクティブネットとの比較を行った。その結果、提案手法では、対象物体の輪郭を捉えた後、学習が進行しても輪郭から外れてしまうことがなく、安定し

No.2, pp.368-373, 1993.

8） 鈴木賢治、堀場勇夫、杉江昇、南木道生、 ニューラ
ルエッジ検出器を利用した DSA における左心室の輪た輪郭線抽出を行うことができることを示した。

郭抽出 、信学論、Vol.J83-D-II, No.10, pp.2017-2029,
2000.

６．今後の課題
本論文で述べている輪郭抽出法は 2 次元 SOM を用いる

9） M.S.Bhuiyan, M.Sato, H.Fujimoto, and A.Iwata, Edge

detection by neural network with line process", Proc. Int.

手法であり、SOM アルゴリズムに基づいて演算を行っている。PC などの汎用計算機を用いて SOM アルゴリズムを実行する場合、競合層上の演算を逐次処理で行う必要

Joint Conf. N.N., pp.1223-1226, 1993.

10）M.S.Bhuiyan, M.Sato, H.Fujimoto, and A.Iwata, "An

improved neural network based edge detection method",があり処理に時間がかかる。実際の道路標識の認識を行

Proc. Int. Conf. Neural Info. Proc., vol.1, pp.620-625,

うシステムはリアルタイム性を持つことが要求される。
そこで、SOM の競合層上における演算を並列に行う
ハードウェアを用いることにより、大幅に演算時間を減少させる手法が提案されている

Seoul, Korea, 1994.

11）H.Iwata, T.Agui, and H.Nagahashi, "Boundary detectionof color images using neural networks", Proc. IEEE ICNN,。このような手法を、220）

次元 SOM を用いた輪郭抽出法に適用することで、リアルタイム性を確保できると考えられ、今後の検討課題であpp.1426-1429, 1995.

12）M.Muneyasu, K.Hotta, and T.Hinamoto,

Imagerestoration by Hopfield networks considering the lineる。

process", Proc. IEEE ICNN, pp.1703-1706, 1995.

13）H.Nagai, Y.Miyanaga, and K.Tochinai, An edge detection

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18）L . G u a n , S . W. P e r r y, R . R o m a g n o l i , H . Wo n g , a n d15） P. J . To i v a n e n , J . A n s a m a k i , S . L e p p a j a r v i , a n d

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16）Peter Doucette, Peggy Agouris, Anthony Stefanidis, and20）山川烈、堀尾恵一、田向権、 高速 WTA アルゴリズ

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2003.
21）T.Kohonen, Self-Organizing Maps

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（2007 年 3 月 7 日受理）

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