Vol. 33

No. 6

第１９５回

ファジィ科学シンポジウム
講演論文集※「新型コロナウィルス」感染が急速に拡大し、3 月 25 日(水)の夜に小池百合子東京都知事から「感染爆発の重大局面」発表がありましたので、以下の期日・場所でのシンポジウム開催を中止しました。
しかし、講演直前であり、すでに講演者から講演論文が送られてきていることから、講演の代替として、Web 掲載することとしました。
期日2020 年 3 月 27 日（金）場所

金沢工業大学 扇が丘キャンパス
23 号館 216 講義室〒921-8501
TEL

石川県野々市市扇が丘 7-1

076-248-1100

プログラム
研究講演１ 「画像解析により出荷可能なトマトを選別する手法の提案」
p. 1 - 4

星野 堅人, 吉田 稔（神奈川大学）

研究講演２ 「大域的特徴によるカラー画像の領分割と目立対象物の抽出」
pp. 5 - 7

主催森 文彦（玉川大学）

日本知能情報ファジィ学会ソフトサイエンス研究部会
バイオメディカル・ファジィ・システム学会
ＥＳＡ（教育システム解析）研究会第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス

画像解析により出荷可能なトマトを選別する手法の提案
星野 堅人, 吉田 稔（神奈川大学）

1 背景と目的
全国各地の JA は他の産地の産品との差別化をはかる目的で, 生産物のブランド化に努めている . ブランドを確立することにより他のブランドを持たない地域の農作物よりも高値で取引することができる. ブランドを持つためには顧客の信頼を得るということが重要である. JA では検査員それぞれの経験による選別の差異差異が生じてしまう . 従って, 現在の第二・第三の目を統一して機械化することが望ましい. 具体的にはトマトのヘタ側の画像を選別機で検査し選別を行い, 各等級ごとに分別されるシステムの実現が望まれている.
本研究の方針はトマトを選別する画像解析と判別方法のアルゴリズムを作成する.

を無くすことによってさらに顧客の信頼を得ることに努めている. そこで近年では選別機により , 選別の差異を無くしている. また, 他のトマトの産地にはないもの ( 生 産地が高所など) を推すことにより差別化をはかっている.
本研究では出荷作業に着目し, 選別作業の経験を具体的な数値にし , 品質を安定させることを目的とする .
これはブランドを維持すると同時に選別の経験がない人でも選別作業ができるようにすることである. 具体的

図 1: 現状の問題点を解決した出荷過程には画像解析と判別分析の一つであるマハラノビスの距離を用いた出荷手法を提案する.

3

2 現状の問題点
今回研究対象とするトマトは群馬県片品村のブランドトマト,“ 尾瀬トマト”である. この“ 尾瀬トマト”
は 傷や形によって A 品, B 品, C 品, 格外の 4 つ提案する画像解析と判別方法
本研究では出荷時にヘタ側のどんなところを見て等級付けを行っているか JA へインタビューを行い, そこから形と縦割れの具合の 2 つに着目した.
そこで今回の判別に利用するパラメータとして, 形はの等級に分類される. A 品は傷がほとんどなく, 形も1.真円に対する面積比円に近いものを指し, それから B 品, C 品と傷多い

2.トマトの中心から外皮までの最長・最短の比
縦割れの具合としてもの , 形が悪いものとなっていき , 格外は出荷できないものとなっている.

3. 縦割れの長さとトマトの周長との比現在の尾瀬トマトの出荷場では,「三つの目」という選別過程を経てトマトを等級付けし, 出荷している. まを用いる . 本研究では以後 , 1 を「真円度」, 2 をず第一の目は「生産者」で, 収穫時にこのトマトは出荷「変形度」, 3 を「割れ度」として扱う.

できるのかどうかを見るもので, トマトが出荷できない

統計的判別としてマハラノビスの距離を用いて判別

大体の理由 (虫食い, 穴あき, 実の腐敗等) はここで弾する. 今回は 4 等級に分別する場合と, 検査対象のトかれる . 次に第二の目は「出荷場のスタッフの目」であマトが出荷できるか否かを判別する場合の 2 つを行う.

り , ここでヘタ側の傷や形を見て各等級に選別される .
その後ベルトコンベアに乗せ , そして第三の目の,「選別機」での選別に送られる. 選別機ではヘタとは反対側の色や大きさ等を見ることによって等級付けからサイズの選別を行っている. この選別機はブランドを維持するために最近導入され、それによって“ 尾瀬トマト”というブランドを維持している.
しかし問題点として今現在,「出荷場のスタッフの目」
によって選別する際には経験などによって基準が違い,-1-

図 2: 提案する手法の判別手順

第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス

.

4.
,.
.
•.

,.

4.2

,.

,.
. 0, 1.

3:
4:

4.1

M ,H,

•yRGB,),.
,00RGB.

HSV (y=.
,HM

(1)

4.3.

.

•S

HSVH()

x=.
,S, L.

.

L2× 4π,S

1, L,.
,-2-(2),

第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス

.
S

6,,.
1.

.

300 × 400

.

,
1.07

(.

)
.
,,4.4,.
.
,.

,4.

5,

A,

B,

C,2,A

E
C

12,2.

.

A

E

JA

9.

A

B

CDbDaE
Dc

De.

DaA.

A
140.
.

.
=(3)

5:.
,,.

140

100,.

6:-3-40

第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス

6.1

1811,.

.

x

√

, x
1.

2,D,.

V (x)

,4,|x − x|
D = √V (x)

(4)

.

,.

6.2,2.

2(y)

,x

:

x,y
2
(sx2sxy

D = (x − x, y − y)2.

xsxys2y,)−1 (x− xy−y.
”)(5)(2012)[2]. C(2008)y, s2 x

, sxy

[1]

,s2y.

[3].

.

.

(2011)

7[4]

1. Python
.

.

[5].
.
(2006)
http://coconut.sys.eng.shizuoka.ac.jp/data/06/sli

1: 1

des13.pdf
ABC

0.86
0.23

0.43
0.150.29
0.15

0.54

0.15

0.08

0.29

0.14

0.71

0.8

0.35

0.3

2.
2: 2ABCOpenCV2(2019)

0.86

0.86

0.15
0.38

0.31
0.46

0.57

0.86

0.88

0.85-4-第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス

大域的特徴によるカラー画像の領域分割と目立対象物の抽出
Region Segmentation of Color Images based on the Global Featuresand Extraction of the Conspicuous Object
森 文彦
Fumihiko Mori
玉川大学
Tamagawa University
Abstract:
A region segmentation method of the color image is proposed in this paper. In the methiod the regions
are expanded according to the statistics of the region such as the mean value, standard deviation,maximum value and minimum value of pixel location, brightness and color elements.

画像の領域分割と目立つ対象物の抽出は，画像理解にとって重要な研究対象の 1 つである．しかしながら，大域的特徴に基づく簡単なアルゴリズムは，あまり報告されてこなかった．そのような領域分割法として要求される条件は，領域の過分割や過統合をできる限り少なくすることである．ここでは，このような条件を満たすために，領域の輝度や色成分値のみならず領域の位置の平均値・標準偏差・最大値・最小値の様な統計値（多次元凸多角形）に基づいて領域を統合し，「多次元凸多角形」の特性を更新するという簡単で素早い手法を提案した．この処理のフローチャートを図１の前半に示す．図１の第 1ステップと第 2 ステップの結果を図２に示す．
図１の後半では，背景領域を求め，それ以外の領域については，重なった領域を 1 つにする処理を行った．背景の条件は，画面の複数の外周に接する周辺領域である．背景領域の例を図３に示す．重なった領域を 1 つにする処理の結果例を図４の(a)~(f)に示す．

(a)Input image

図２(b)Result of step 1(c)Result of step 2

ステージ 1 のステップ 1,ステップ 2 結果例(a) Input image(b) Background region
図３

図１

背景画像の例(a)Unified object(b)Region 1(c)Region 2(d)Region3(e)Region4(f)Region 5

カラー画像の領域分割過程
図４-5-

統合領域との例

第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス(a) data# 1(b) data# 2(c) data# 3(a) data# 1(b) data# 2(c) data# 3(d) data# 4(e) data# 5(f) data# 6(d) data# 4(e) data# 5(f) data# 6(g) data# 7(h) data# 8(i) data# 9(g) data# 7(h) data# 8(i) data# 9(j) data#10(k) data#11(l) data#12(j) data#10(k) data#11(l) data#12

図７ 心理実験の結果

図５ 入力画像群例

参考文献(a) data# 4(b) data# 5(d) data#11(e) data#12(c) data#10

図６ 最も目立つ領域として抽出された対象物領域例

本研究で使用した入力画像群を図５に示す．
図５の入力画像群のいくつかに対して抽出された最も目立つ対象物として取り出されたものの例を図６に示す．
我々は，また，提案した手法の有効性を調べるために，「目立ち度」の概念を導入し，21 枚の画像に適用した．図７の白い 8 角形が，提案手法で抽出した目立つ対象物の存在領域であり，図７内の点群は，64 名の被験者が「目立つ対象物」であるとして指摘した領域である．図７から当該手法で抽出した「目立つ対象物領域」が，人間の示したものとよく合っていることが分かる．

[1]田村秀行(編)：「コンピュータ画像処理」，オーム社，
pp.206 (2002)[2]F. Tomita, Y. Shirai, and S. Tsuji : “Detection oftextures by structural analysis”, Proc. 6th IJCAI,Tokyo, pp.884-889 (1979)[3]S. L. Holowitz and T. Pavlidis : “ Picture
segmentation by a directed split-and-merge
procedure ” , Proc. 2nd IJCAI,Copenhagen,pp.424-433 (1974)[4]D. Comaniciu and P. Meer : “Mean shift: A robust
approach toward feature space analysis ” , IEEE
Trans. PAMI, Vol.24, No.5, pp.603-619 (2002)[5]H.T. Ngyen, M. Worring, and R. Boomgaard :“Watersnakes”, Trans. IEEE PAMI, Vol.25, No.3,pp.330-342 (2004)[6]P. Martin et al. : “Influence of the noise model onlevel set active contour segmentation ” , Trans.
IEEEPAMI, Vol.26, No.6, pp.799-803 (2004)[7]若杉智和・西浦正英・山口修・福井和広：「色分布間の分離度を用いた唇輪郭線抽出」，信学論 D, Vol.J89-D,
No.9, pp.2025-2032 (2006)[8]K. Fukui : “ Edge extraction method based on
separability of image feature”, IEICE Trans. Inf. &Syst., Vol.E78-D, No.12, pp.1533-1538 (1995)[9]R. Ohlander, K. Prince and R. Reddy : “Picture
segmentation using a recursive region splittingmethod”, Computer Graphics and Image Processing,
Vol.8, No.3, pp.313-333 (1978)[10]D.H. Cheng, X.H. Jiang, Y. Sun, and J.L. Wang :“Color image segmentation: Advances and prospects”,
Pattern Recognition, Vol.34, pp.2259-2281 (2001)-6-第195回ファジィ科学シンポジウム 講演論文集
2020年3月27日(金) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス[11]石川博：「グラフカット」，情報処理学会研究報告，2007-CVIM-158-6, pp.193-204 (2007)[12]保坂忠明・小林匠・大津展之：「MRF モデルを用いた動画像からの移動体検出」，信学技報，PRMU2007-312,pp.437-442 (2008)[13]X. Ren and J.Malik : “Learning a classification
model for segmentation”, Proc. 9th ICCV, Vol.1,pp.10-17 (2003)[14]J.B.M. Roerdink and A. Meijster : “J.B.M. Roerdink
and A. Meijster, ”The Watershed transform:
Definitions, algorithm and parallelization strategies”,
In Fundamenta Information 41, pp.187-228 (2001)[15]志治亜矢子・浜田望：「Watershed アルゴリズムと輪
郭情報を用いたカラー画像の領域分割」，信学論 D-Ⅱ,vol.J83-D-Ⅱ,No.2, pp.593-600 (2000)[16]R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork(尾上守夫：監訳)：「パターン識別」，新技術コミュニケーションズ(2001)[17]D.A. Forsyth, J. Ponce（大北剛：訳）：「コンピュータビジョン」，共立出版 (2007)[18]S.J. Belongie, C. Carson, H. Greenspan, and J.
Malik: “Colorand texture-based image
segmentation using the expectation-maximization
algorithm and its application to content-based image
retrieval”, Proc. sixth ICCV, pp.675-682 (1998)[19]C. Carson, S. Belongie, H. Greenspan, and J.
Malik : “Blobworld:Image segmentation using
expectation-maximization and its application toimage querying”, IEEE Trans. PAMI, Vol.24, No.8,pp.1026-1038 (2002)[20]永橋知行・藤吉弘亘・金出武雄：「領域分割に基づくSIFT 特徴を用いた物体識別」，電気学会システム･制御研究会 SC-07-8, pp.39-44 (2007)[21]青木工太：「確率場による統計的画像処理と領域分割への応用に関する研究」，東京工業大学大学院博士論文，
甲第 6552 号 (2006)[22]後藤敏行・大田善之・吉田真澄・白井良明：「連結領域の高速ラベル付けアルゴリズム」，信学論，J72-D-2,pp.247-255 (1988)[23]秋山照雄・増田功：「周辺分布，面密度，外接矩形特徴を併用した文書画像の領域分割」，信学論, Vol.69-D,No.8, pp.1187-1196 (1986)[24]長石道博：「視覚の誘導場モデルを用いた手書き文字の切り出し」，信学論, J76-D-Ⅱ, pp.1948-1956 (1993)[25]ワット：「視覚情報処理モデル入門」，サイエンス社(1989)[26]S. Osher and J.A. Sethian : “Fronts propagatingwith curvature dependent speed: Algorithm based on
Hamilton-Jacobi formation”, J. of Computational
Physics, Vol.79, pp.12-49 (1988)[27]倉爪亮・油井俊太郎・辻徳生・岩下友美・原健二・長谷川勉：「Fast Level Set Method の提案とビデオ画像の移動体のリアルタイム追跡」，情報処理学会論文誌，
Vol.44, No.8, pp.2244-2254 (2003)[28]島田竜也・河口尚広・加賀健太・山田博三・森晃徳：「屋内侵入者検知のための動的背景抽出法」，信学論,Vol.J88-D2, No.10, pp.2054-2068 (2005)[29]森文彦・山田博三・水野真：「方向別射影の標準偏差と極大・極小値による逐次的領域抽出」，2008 年電子情報通信学会総合大会予稿集, D12-10, pp.141 (2008)[30]F. Mori and H. Yamada : “An object extraction
method according to statistic data on projection axes”,
Proc. of NCSP09 (2009)[31]C. Stauffer and W. E. L. Grimson : “Adaptive

background mixture models for real-time tracking”,
Computer Vision and Pattern Recognition, Vol.2,
pp.246-252 (1999)[32]島田敬士・田中達也・有田大作・谷口倫一郎：「動的背景予測モデルによる照明条件変動下での物体検出」，
信 学 技 報 ， Vol.107, No.539, PRMU2007-323,
pp.507-512 (2007)[33]D. Marr : “Vision”, Freeman Press, pp.62 (1979)[34]G. Johanson : “Studies on visual locomotion”,
Perception, Vol.6, pp.365-376 (1977)[35]J. Dichigans and T. Brandt : “Visual-vestibularinteraction”, in R. Held et al. (eds.) Handbook ofSensory
Physiology,
Vol.8,
Springer-Verlag,
pp.755-804 (1978)[36]L. Itti, C. Koch and E. Niebur : “A model ofsaliency-based visual attention for rapid sceneanalysis”, IEEE Trans. PAMI, Vol.20, No.11,
pp.1252-1259 (1998)[37]D.Martin, C.Fowlkes, D.Tal, and J.Malik : “ADatabase of Human Segmented Natural Images andits Application to Evaluating Segmentation
Algorithms and Measuring Ecological Statistics”,
Proc. 8th ICCV, Vol.2, pp.416-423 (2001)[38]森文彦・山田博三・水野真・菅野直敏：「位置の統計量と特徴の類似性によるカラー画像の領域分割法」, 電気学会, 論文誌 C, Vol. 131, No. 11, pp.2022-2029(2011)-7-