DEIM Forum 2014 F5-5

ROU(Region Of Uninterest) の提案と地図・画像への応用
宮脇

茄那†

黄

宏軒††

川越 恭二††† 立命館大学大学院情報理工学研究科 〒 525-8577 滋賀県草津市野路東１丁目 1-1†† 立命館大学情報理工学部 〒 525-8577 滋賀県草津市野路東１丁目 1-1
E-mail: †miyawaki@coms.ics.ritsumei.ac.jp, ††huang@fc.ritsumei.ac.jp, † † †kawagoe@is.ritsumei.ac.jp
あらまし

画像検索や画像処理の発展により, 医療やスポーツビデオ等の分野での画像内領域利用についての関心が高まっている. 画像内領域の中でも関心領域（Region Of Interest,ROI) に関する研究が数多く行われている. しかし,現在は利用されていない領域 (ROI ではない領域) への関心は低い. しかし,ROI ではない領域を求めることは ROI の
偽陰性 (False Negative) を減少するためには重要である. また, 利用者にとって現在は関心がない領域が将来利用可能な領域であるという有用性の高い領域であるとする分野も考えられる. そこで, 本稿では, 普段利用されることが少な
いが, 領域として重要な役割を果たす可能性がある領域として, 無関心領域 ROU(Region Of Uninterest) を提案する.

ROU の活用例として, 地図への応用と画像への応用を取り上げ, その分野での ROU への適用例を論ずる.
キーワード

ROI 抽出, 領域分割, 画像図形処理, 地図応用

ROU(Region Of Uninterest) and its Applications for
Geographical data and Image Processing
Kana MIYAWAKI† , Hung-Hsuan HUANG†† , and Kyoji KAWAGOE††† Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University
Nojihigashi 1-1-1, Kusatsu, Shiga, 525-8577 Japan†† Colledge of School of Science and Engineering, Ritsumeikan University
Nojihigashi 1-1-1, Kusatsu, Shiga, 525-8577 Japan
E-mail: †miyawaki@coms.ics.ritsumei.ac.jp, ††huang@fc.ritsumei.ac.jp, † † †kawagoe@is.ritsumei.ac.jp
Abstract There are many research activities on Region Of Interest (ROI) in the research ﬁelds of image recognition, used for medical treatments and sport video analysis. Many researches on an area of interest (Region Of
Interest, ROI) have been conducted in the research area on image processings. It’s important to extract a region
which isn’t an interest area in order to avoid the false negative of an area of interest. It is much meaningful to consider that an currently-uninteresting area is one of the useful areas in future. Therefore, in this paper, the concept
of Region Of Uninterest(ROU) is proposed as a area which may play a role in future. As practical applications ofROU, geographical information systems and image/video management systems are discussed.
Key words ROI extraction, Domain decomposition, Picture graphics processing, Map application

1. は じ め にり, このことから,ROI には様々な利用価値が存在することは明確である.

近年, 画像検索や画像認識技術の発展により, 医療やスポーツ

しかし, 一方で現在利用されていない領域, すなわち,ROI でビデオ等の分野での画像内領域利用についての関心が高まってはない領域には利用価値がないとは言い難い. 利用者にとっている. 画像内領域利用には, 類似領域情報利用や, カラー領域,突出して関心がないからこそ, 利用可能な領域と考えられるこ

画像領域特徴抽出など様々な研究テーマが存在する [1] [2] [3].

とも容易に想像可能である. このような領域を 1 つの利用可能

その中でも現在特に注目されているものは, 関心領域（Region

領域として位置づけることで, 利用価値を明確にすることが可Of Interest, ROI) [4] であり，これらに関する研究が数多く行能であると予想できる. そこで, 本稿では普段利用されることわれている [5] [6]. これらの分野以外にも ROI は利用されておが少ないが, 領域として重要な役割を果たす可能性がある領域

図 2 ROU

例

3. ROU 概念および ROU 検出
図 1 SROI のフレームワーク

3. 1 ROU の提案
を ROU として提案する. ROU(Region Of Uninterest, 無関心

本稿で提案する Region Of Un-interest(ROU) の説明を行う.

領域）を定義・抽出を行ったのち, 地図や画像への応用を行う.

ROU は画像もしくは画面内に存在する関心のない複数の特定

まず, 2 章では, 従来研究として医療分野での ROI 利用とス領域である．ROI は画像解析の中で焦点をおきたい画像をグ

ポーツ科学分野での ROI の利用について述べる．3 章では，ラフィカルに選択された領域を指す．これに対して，ROU は

ROU 概念および ROU 抽出について述べ，ROU の提案や有用

ROI では選択されない領域の中から，利用者が直接関心を持た性，適用例について詳細に述べる．最後に ROU の抽出方法にないことを理由に利用価値を生み出すための領域検索であり，ついて述べ，評価実験について述べる.

いわば第二の ROI である．
このように「利用者にとって興味・関心が少なく，通常，利用

2. 従 来 研 究されることかは少ないが，領域として重要な役割を果たす可能

ROI について説明を行う. ROI とは, 利用者がある特定の領性がある領域」となるものが ROU なのである．このような領域を使用するために必要な領域を効率的に取得する方法である.

域に当てはまる部分は様々なものが考えられるが，今回 ROU

また, 利用者が無意識ながらも特定の場所に関心を寄せる, もしとして定義されるものは以下のいずれかに当てはまるものとす

くは寄せやすい領域でもある. 以下に ROI における応用例としる．また、ROU の画像内での例を図 2 に示す．

て医療分野とスポーツ分野を示す.

（ 1 ） 256 段階のグレースケールモードに変換を行った際，

2. 1 医療分野での ROI 利用

0 - 64（黒もしくは黒に近い数値）に当てはまる領域

Yamamoto ら [5] は, pulsed continuous ASL(pcASL) を用（ 2 ） ピントが合わず基準となるものが存在しない領域

いて得られた MR 灌流画像による軸外脳腫瘍上の 放射線治療（ 3 ） オブジェクトが存在しない領域の分布方法に ROI を利用した. 本研究は, SN 比の向上につな（ 4 ） 動画の場合，変化の著しく少ない領域

がる CASL のラべリングの技術として考案されたものである.

ROU は例えるならば，自動車の走行中に遭遇する道端の宣

pcASL によるラべリング時間の後, 頸部からの血流に乗ったス

伝用看板のようなものである．自動車に乗車中の人物，特に運ピンが ROI に分布するのを待ち, spiral SE 法で収集を行う.

転手は，車線や前後の車，信号，道路標識など運転に必要不可

本研究以外にも ROI は, 医療現場でガン細胞の摘出場所や脳欠なオブジェクトに注意を向けながら自動車の走行を行う．こ

細胞の測定など様々な場所に利用されており, 非常に医療に密れら必要不可欠なオブジェクトを ROI とすると，道路脇に添え接に関わっている.

られている宣伝用看板は，ROI のように運転手に最重要項目と2. 2 スポーツ科学分野での ROI の利用しては必要とされなかったり，注目されなかったりするが，目Kim ら [6] は, スポーツ番組中に存在する ROI を元に TV 内に入る部分にあることによって，ふとした瞬間にその情報が必のフレームワークによってスポーツ番組の分析を行った. 本研究

要になることもある．

は, スポーツビデオの分析を行うために,Motion Vector Space3. 2 ROU の有用性

(MVF) に基づいた Semantic Region Of Interests (SROI) を

3. 2. 1 ROU の必要性と ROI との相違定義し, 競技場内のプレーヤー及びボールを重要なオブジェク
トとして検知した.

ROU は先ほど 3. 1 で述べたように第 2 の ROI であるといっても過言ではない．しかし，今回本稿では単純な ROI としてさらに,SROI によるフレームワークの提案より有効なアーキ

ではなく，新たな領域として ROU を提案している．ROU とテクチャーが複数個設計することが可能となったため, スポーツ

して ROI ではない領域を求めることで，ROI の偽陰性 (False

ビデオのためのデータ管理を促進した. SROI のフレームワー

Negative) を減少するためには重要である．では，なぜ ROU

クを図 1 に示す．

を ROI として抽出することが不可能なのか．それは，3. 1 で述
べたような領域を ROI として抽出を行うとするといくつかの

弊害が生じるためである．

1 つは ROU を抽出するためには本来必要となる ROI の存在が必要，ということともう 1 つは ROI に焦点を置かなければ，
不必要だと考えられる領域を導き出すことが困難だからである．

ROU は通常では利用されることが少ないが，領域として重要な役割を果たす可能性がある領域を指す．そのため，対象画像
もしくは対象画面に ROI として利用価値が明確な部分の存在が必要となり，さらに利用価値が明確な領域情報がなければ，全体に対してどの領域が非注目領域なのかということを導き出すことができない．よって，この領域が見つからなければ，第二の ROI，つまり ROU を導き出すことは不可能なのである．

3. 2. 2 ROU の効果
ROU の一番の優れた点は ROI を考慮しているため，ROI に

図3

地図応用例

重なることがない，ROI の邪魔をしない，という点である．例
えば，テレビ番組を視聴している際，視聴者はバラエティ番組

な適用場所に ROU 抽出の応用可能となることも大きな利点ででは出演者，スポーツ番組では選手やボールなど中心となるオ

ある．さらに，適用システム作成の簡略化を促すことが可能とブジェクトを視聴していることが大半である．そして，これらなる．

のようなテレビ番組にはテロップやワイプという付加情報がでてくることが多い．

3. 4 ROU の抽出
ROU の基本的な抽出方法は，以下のような手順で行う．ましかし，現在におけるテロップやワイプの出現場所はある特ず，ある一定の範囲のデータを用意し，ROU 抽出システムに定の領域に限られていることがほとんどである．そのため，番よって抽出可能なデータとなるように変換を行う．この変換は組を視聴していると，重要なオブジェクトに重なってしまい，

使用するデータによって変換が異なるが，最終的なデータとし情報の取得が困難になることも少なくはない．このような場合てはグレースケール画像となり，同様の処理を行うことが可能が生じるということは，テロップやワイプの出現場所が的確でとなる．次に，変換を行ったデータを利用しいくつかの方法のあるとは言いがたい．

中から ROU 抽出を行う．これを繰り返すことで ROU の複数

そこで，テレビ番組を作成する際に視聴者が閲覧する際に注抽出が可能となる．ROU の抽出は ROI と異なり 1 つの特徴

目するオブジェクト，つまり ROI を邪魔しないために効果を発量や条件から見つけることが困難である．処理量が大幅に増加揮するものが ROU である．ROU を利用することで，視聴者すると考えられる．さらに，動画で ROU を抽出する場合，リが注目する重要なオブジェクトに重なることなく，テロップやアルタイム性が要求される．ROU 抽出には Naı̈ve 方法と，よワイプなどを出現させることが可能となる．

り効率的なグリッド分割による抽出方法，さらに効率化を伴う

3. 3 ROU の適用例

ROU 方法 (LR 法) を提案する．これらを 4 章で詳しい解説を

ROU は現在 ROI で利用されている様々な分野での応用が可行う．

能である．例えば，医療現場での投薬方法やテレビ番組での情報提示，地図における応用，スポーツの場面では選手の指導への応用などである．

4. ROU 抽出方法
以下に，ROU 抽出する方法を説明する．なお，あらかじめ

例えば，地図の場合，画像のように直接グレースケールに落変換により生成された M ∗ N の P 値グレイスケールの画像とし込むことは不可能なため, まず, ランドマークや地図記号

Gi,j を対象とする. G は画像のビットデータを示し，i, j は画などを中心とする円を作成する. 円の半径はランドマークや地像の座標値である．

図記号の重要度によって変更する. 道路や河川の場合も同様の

4. 1 Naı̈ve 法

作業を行うことで, 地図全体の値が積み重なる. 円の重なりにNaı̈ve 法について説明する．この方法は ROU のもっとも単より, 値が次々と積み重なり, グレースケール画像となっていく

純な検索方法であり，2 次元の各点について，その点から右方ため, 先程の 3. 4 で示したシステムで検索が可能となる. 地図

向に p と下方向に q の領域が ROU かどうかを求める方法であ

応用例を図 3 に示す．この応用により, 開発されていない領域

る．また，Gi,j から右方向に p と下方向に q の領域を ROU とが ROU として出現可能となり, 都市開発準備などに利用可能

したとき，ROU は (i, j, p, q) とする．Algorithm1 に Naı̈ve 法となる.

のアルゴリズムを示す．

これらの適用例に対して 1 つ 1 つ個別に行うよりも，ROU

4. 2 グリッド分割による抽出方法という領域に対し定義化を行うことで，様々な利点が生まれる．

最も単純な Naı̈ve 法に加え，更に効率化を目指したグリッド

それは，ある 1 つの領域から導き出すことが可能となるデー

分割による抽出方法について説明する．この方法は画像を大まタの収集・処理時間の削減できることである．また，根本とな

かなグリッドに分割し，そのグリッドごとに ROU の検索を行っるシンプルな ROU 検索システムが 1 つ存在することで，様々

Algorithm 1 Naı̈ve

Algorithm 3 Grid divisionR ← {}

INPUT : Coordinate Objct LE, RE ,Threshold ffor i = 1, N do

Grid averagefor j = 1, M dofor p = 1, N − i dofor q = 1, M − j do
if all Gi+s,j+t for 0 <=t<= q are in ROU=s<= p, 0 <then

R ← {}for y = 1 , q do
for x = 1 , p do
if 0 <= gx,y <= f thenif LE is empty thenLE ← (x, y)

if (i, j, p, q) is not included in any ROU in R thenif f < gx+s,y f or0 <=s<= p − x then(i, j, p, q) is added in R

RE ← (x + s − 1, y)

if there exist ROUs in R included in (i, j, p, q)

end ifthen
all such ROUs are deleted from R
end ifelse if x is x of LE thenif f < gx+s,y for 0 <=s<= p − x thenif x + s − 1 is x of RE thenend ifif (LE,RE,(x, y), (x + s − 1, y)) is not included in

end ifany ROU in R thenend for(LE,RE,(x, y), (x + s − 1, y)) is added in R

end forif

end forthere exist ROUs in R included in(LE,RE,(x, y), (x + s − 1, y)) thenend forall such ROUs are deleted from R
end ifAlgorithm 2 Grid averageend if

INPUT : int sum

else if x + s − 1 < x of RE thenfor x = 1 , p do

LE and RE ← empty

for y = 1 , q doelse if x + s − 1 > x of RE thenfor i = 1 + M(x − 1), M
dopp
for j = 1 + N(y − 1), N
doqq

if (LE,RE,(x, y),(x of RE, y)) is not included insum ← sum + Gi,jany ROU in R then
(LE,RE,(x, y),(x of RE, y)) is added in R

end forend forif

gx,y ← sum( M
∗N
)
p
q

(LE,RE,(x, y),(x of RE, y)) thenthere exist ROUs in R included inall such ROUs are deleted from R

end forend ifend forend ifend ifていく方法である．この方法は，ひとつひとつビットを抽出していく方法よりも大きな塊で抽出が可能となるため，効率的にend ifelse if all gx+s,y for 0 <=s<= p − x is f < gx+s,y then
LE and RE ← empty

ROU の抽出を行うことが可能となる．また，本方法では，ROUとなるグリッドの四隅を a, b, c, d とすると，(a, b, c, d) と表される．画像の場合を例に Algorithm2 と Algorithm3 を用いてグ
リッド分割による抽出方法のアルゴリズムを示す．Algorithm2
は【Step2】までのグリッド内の平均を求めるアルゴリズムでend ifend ifend forend forある．また，それを元に Algorithm3 でグリッド分解による抽出方法を示す．

の値は本稿では，α = 64 とする．その LE から 1 つずつ右へ

まず, 対象画像をグレースケールに変換し, ビットデータを P進めていくと, 連続した対象矩形が存在する場合がある. この段階で表示する【Step1】. 次に, グレースケール化した画像を

対象矩形が終了する部分を Right End(RE) とする.【Step4】．

p ∗ q 個の大まかなグリッド (400 マス) に分解する (グリッド更に, 右に進めていくと, 対象となるグリッドが存在する場合が単位は g とする。g = 20）グリッド座標を gx,v と示す．(x, y)

あるが, その場合も同じように LE と RE を定める. 画像の右はグリッド単位での座標値である．
【Step2】. 大まかなグリッ

端に到達したとき, 次の段を開始する【Step5】. 先程と同様にドに分けられた画像を左から右へ各グリッドごとに抽出を行

グリッドの抽出を行うが, 対象グリッドが発見され, 上段に LEう. その際,ROU の定義値 f を全て満たす最初のグリッドをを発見した場合, 上段の RE まで到達したところまでを対象矩Left End(LE) とする【Step3】. この ROU の定義値 f とは，形とし, これを ROU 候補とする【Step6】. この作業を何度もグレースケール変換を行った際のビットデータの値である．こ行うことで,ROU 候補となる矩形が様々な大きさで抽出されるの値は，3. 1 で定義した 0 から α までの値である．なお，こ【Step7】.

Algorithm 4 LR
INPUT : Coordinate Objct LE, RE , Threshold f
Grid averageR ← {}for y = 1 , q do
for x = 1 , p do
if 0 <= gx,y <= f thenif LE is empty thenLE ← (x, y)
if f < gx+s,y f or0 <=s<= p − x thenRE ← (x + s − 1, y)
図4< p, 0 <if all Gi+s,j+t for 0 <=s==t<= q are in ROU

グリッド分割による抽出方法の流れ

then
if all Gi+s,j+t for 0 <=s<= p, 0 <=t<= q are in

以上で, グリッド分割による抽出方法によって ROU を複数

ROU then

個発見することが可能となる. 図 4 に抽出方法の流れを示す．

if s = t then

4. 3 効率化を伴う ROU 抽出方法：LR 法

if (LE,RE,(x of LE, y + s),(x of RE, y + t)))4. 1 や 4. 2 の方法でも ROU を検出することは可能であるが，is not included in any ROU in R then
(LE,RE,(x of LE, y + s),(x of RE, y + t))

どちらもまだ非効率的であると考えられる．例えば，4. 2 の場

is added in R

合，ROU が対象の中心部分に存在したとすると，それ以前に

if there exist ROUs in R included in

行う検出, またはその周辺部分の検出は ROU という領域にとっ(LE,RE,(x of LE, y + s),(x of RE, y + t)))て不要であると考えられ，抽出対象外と考えられる．

then

そこでより効率化した ROU 抽出方法として，LR 法を説明

all such ROUs are deleted from R
end if

する. この方法はこれまで順に見ていた画像情報を LR に着

end if

目して行う方法である．この画像情報とは，今まで 4. 1 や 4. 2

else if s < t thenの方法でも用いた画像のビットデータである．4. 2 では，全て

if (LE,RE,(x of LE, y + s),(x of RE, y + s)))のグリッドを右方向に検出していたが，LR 法では，最初に出

is not included in any ROU in R thenてきた LE と RE を下方向に検出を行う．今回，LE と RE を

(LE,RE,(x of LE, y + s),(x of RE, y + s))

下方向に検出を行った際，進むグリッドを z とした．これによis added in R

り，最小限の抽出を行うことが可能となり，尚且つ，矩形のまif there exist ROUs in R included in

ま ROU を検索することが可能となる．

(LE,RE,(x of LE, y + s),(x of RE, y + s)))then

また，LR 法の場合 4. 2 とは違い，先に矩形を発見可能とな

all such ROUs are deleted from R

るため，矩形周辺領域の抽出が不要となる．よって，効率の良end if

い ROU 抽出が実現可能となる．Algorithm4 に LR 法のアル

end if

ゴリズムを示す．アルゴリズム内の α は LE，RE から y 方向

else if s > t then

ROU 抽出のための閾値である．

if (LE,RE,(x of LE, y + t),(x of RE, y + t)))is not included in any ROU in R then

5. 評 価 実 験(LE,RE,(x of LE, y + t),(x of RE, y + t))

5. 1 評 価 方 法

is added in R

提案した ROU 抽出方法の有効性を確認するために評価実験

if there exist ROUs in R included in(LE,RE,(x of LE, y + t),(x of RE, y + t)))を行う．評価実験では 4. で提案した 3 つの方法に対して，それthen

ぞれの ROU 抽出効率と抽出精度を求める．今回テストデータ

all such ROUs are deleted from R

として，30 枚の地図と 30 枚の風景画像を利用する．これら 60

end if枚の画像は各々50 件と 50 件の中からランダムに選択したもの

end ifである．テストデータは全て 800∗800 ビットサイズの画像を用

end ifend if

いる．本実験で使用した閾値ｆは 65 とし，グリッドサイズはend if20*20 のグリッドに分解した．さらに評価実験で使用した地図
は，3.3 で明記した変換方法によって画像をグレースケール変換を行う．その際，ランドマークや地図記号によって重要度を設定した．重要度の振り分け方は表 1 のように定義した．カッコ内の数値は地図記号等を中心とした円を書く際の半径の大

end ifend ifend ifend forend forことから, LR 法は有効であるといえる.

重要度 2(50m)

駅，学校，工場，アミューズメントパーク等の公共性がある大型重要施設
コンビニ，サービスエリア，神社，寺院，
高速道路の IC, 保育所，銀行等の中型重要区域

る. また，今回 ROU の抽出を行った際に間違った ROU が抽出

重要度 1(25m)

バス停，ポスト，信号機等のポイント重要部分される場合が存在した．ROU が検索されないことよりも ROU

重要度 3(100m)

表 1 重要度の振り分け

今後はより最適な閾値や他の特徴量の導入の検討が必要であが間違って抽出される場合のほうが ROI との関係性として問題であると考えられるため，さらに，画像によって特徴量が異きさである．実際の距離を用いるため，地図の縮尺によってなると考えられる．そのため，客観的な指標として重要なため

半径のサイズが異なる．本実験では，地図の縮尺を 1/2000 とグリッド数を画像に応じて適応化することが今後の課題である．

し，半径の大きさを重要度 1 の場合 0.5cm，重要度 2 の場合

1cm, 重要度 3 の場合，2cm とする．また，円の濃淡はグレー
スケール 256 段階の 130 とした．

6. お わ り に今回, 無関心領域の提案を行い, 地図・画像への応用を提案しテストデータとなる画像を，3 つの方法で ROU の抽出を行た. 提案手法により,ROU の有効性を示した. 今後の課題としい，抽出所要時間，ROU の正解率，ROU 抽出個数を元に評価て, より詳細な評価実験を行うことが第一であると考えている．

を行った．抽出所要時間は，作成したグレースケール画像からまた，動画を対象にした ROU の検討，これに伴い ROU の効

それぞれの方法で，ROU 全ての抽出が終わるまでの地図，風率化，さらに動画対象 ROU の応用を視野に研究を進めていく．

景画像各々の平均時間を示す．ROU の正解率は，ROU を目視による ROU 抽出を行った場合と比較した平均正解率を示す．
目視による ROU 抽出結果は，地図の場合 3.6 個，風景画像は

1.8 個である．ROU 抽出個数は各抽出方法における地図，風景
画像での平均個数の値を示す．

謝

辞

本研究の一部は文部科学省私立大学戦略的研究基盤形成支援事業（2013 年〜2017 年）の助成を受けたものである．

5. 2 評価結果・考察
抽出所要時間 [ms]ROU 正解率 [%]Naı̈ve 法

68.8

50

グリッド分割法

108.2

53

LR 法

44.1

88

表2

各抽出方法における評価結果（地図）文
抽出所要時間 [ms]ROU 正解率 [%]Naı̈ve 法

69.4

41

グリッド分割法

105.8

49

LR 法

47.9

69

表 3 各抽出方法における評価結果（風景画像）

地図 風景画像

Naı̈ve 法

7.2

4.3

グリッド分割法

6.7

2.6

LR 法

3.2

1.1

表 4 各抽出方法における ROU 抽出数 [個]表 2,3 に示すように, LR 法の抽出所要時間と ROU 抽出正解率が高い. この理由として,LR 法の特徴である矩形発見を先に行う方法が大きな要因であると考えられる．矩形周辺領域の抽出が不要となることで，無駄を省いた効率の良い ROU 抽出が実現可能となった．これに対して，Naı̈ve 法やグリッド分割法
は表 4 に示すように ROU の抽出数は LR 法に比べ，多く検出された．しかし，検出されたデータの中には ROU とはみなすことができないデータも存在するため，表 2,3 のように ROUの正解率が下がった．これにより，評価実験の結果, LR 法がその他二つの手法に比べ，抽出時間，ROU 正解率共に上回った

献[1] 山登 一輝, 篠田 一馬, 長谷川 まどか, 類似領域情報の埋め込みを利用した画像修復, 電子情報通信学会技術研究報告, 113(135),
221-226, 2013-07-18[2] 阿部 真之, 芦口 友章, 矢口 貴也, 石田 真之助, 坂本 洋介, 道路
画像からの所定の幅の領域抽出による白線検出, 電気学会論文
誌, [音声画像処理・認識] Vol. 130, No.11, pp.2088-2089, 2010
[3] Ling Zhu, Ashton Shortridge, David Lusch, Ruoming Shi,
Feature extraction from 3D lidar point clouds using image
processing methods, Proc. SPIE 8159, Lidar Remote Sensing for Environmental Monitoring XII, 81590p (September
13, 2011)[4] 長沢 亨，クラスタ分析による心 RI アンギオの解析，第 16 回
日本 ME 学会大会論文集，336（1977）[5] Tatsuya Yamamoto, Kazuyuki Kinoshita, Monitoring ofextra-axial brain tumor response to radiotherapy using
pseudo-continuous arterial spin labeling images: Preliminary results, Magnetic Resonance Imaging, pp.12711277(2013)[6] Svetlana Kim, Yong-Ik Yoon, Media Adaptation model
based on character object for Cognitive TV: Information
Networking (ICOIN), pp.487-492(2013)