観察記録とヒストグラムの変遷を用いた自然画像からの特徴抽出
山田寛乃 (指 導教員 ：渡辺 知恵美 )1．概要WEB カメラを用いた植物画像の観察は，近年有用と3．準備 段階

なり離れた場所から観察回数を制限されることなく画像

本研究の準備段階として，ミヤコグサを実際に生育し観を入手でき，細かい情報の収集にも対応できるようになっ察を行った．生育は人工生育器によって行い，１日１回のた．また人手による観察記録から得られるデータと，カメ肉眼による観察記録を行っている．記録の際には，植物のラによる定点観測によるデータを組み合わせる事でより成長段階（成長段階，開花段階，さやの段階），葉の枚数，精度の高い観察結果を得ることもできる．この際，撮影画茎長，を値として記入し，更にイベントとして「葉が大き像を解析することで植物の状態の情報を取り出すことがく成長した」，「花がたくさん咲いた」等気付いたイベントできる．

も記入する．

しかしながら，画像から正確に植物の生育状況を取り出すには，撮影環境に応じた細かいカスタマイズや修正等をそして同時に進行成育器に WEB カメラを設置し，20分毎に撮影を行い，画像データを収集した．

行わなければならず，観察者にとって手間がかかるものであった．
本研究では植物の定点観測画像から，できる限り自動的に植物の育成状況を抽出する試みについて述べる．第一段階として，画像からの RGB 値のパラメータ設定により，植物の葉や花が占める色の割合から成長状態の関連付けを行い，画像から抽出できる特徴のうち，葉及び花が画像を占めるピクセル数を抜き出す事を試みた．

図1

人工生育器によるミヤコグサの生育の様子

次に第二段階としてパラメータ設定の負担を軽減するために，観察記録を活用した葉や花の色の自動抽出を試み

4．手動 による 特徴抽 出た．具体的にはヒストグラムを用いることで画像のどの色実際に撮影され た定点観察 データから 葉や花の色 のがどの程度の割合で増減しているのか算出し，観察記録とRGB 値を認識できるように予め値を決め，初期状態，つ照らし合わせることで葉や花の色の値を決定する．この手まり“植物が発芽していない土のみの状態”の画像を初期法を実際の画像に適用し，より詳細な観察記録の取得を目値として，そこからの画像に占める色の割合の変化をピク指した．

セル単位で抽出した．
まず，画像の中の葉の色と花の色を設定する．例えば葉2．関連 研究の色の場合，それぞれの R，G，B の値の範囲を指定し，WEB カメラによる画像取得というのは，幅広く行わ

葉の色として許容できる色全体の範囲を設定する．また，れている．[1]では，WEB カメラにより空の様子を撮影し，葉として G の成分より R や B の値が大きくなることはな

手動の観測ではデータとして入手困難な，現象そのもののいという経験的知識等から，原点を通る二本の直線で挟み再現性を画像によって可能にしている．また[2]では，様々込んだ範囲（図２）によって更に色空間の範囲を絞る事とな地点から晴天の様子を撮影し，画像解析を行うことで大した．しかし本研究での撮影環境では，ポットの色が葉の気汚染の度合いを測る，という試みを行っている．これは色と近く，ポットの色であっても葉の色の範囲に入ってし画像の RGB 値と各地点のデータを照らし合わせる，といまった．そこで，初期状態から葉の色の範囲を抽出して予うものである．更に，植物観察に着手している研究としてめポットの色を把握し，成長途中の植物からは「画像の葉[3]では農業のリモートセンシングへ向け，植物の画像をの範囲として当て嵌まるピクセル数（ポットのご認識を含色差測定するため，カラータイルを使った補正と，補正後むピクセル数）」から「初期状態の葉の範囲として当てはの解析を進めている．

まるピクセル数（つまりポットとしてご認識してしまった

今回我々は，WEB カメラの定点観測システムから画像ピクセル数）」を引くことで，実際の植物のピクセル数をを取得し，自然画像に対して RGB 値の細かい設定を行い，出すことにした．その結果、観察日数と葉の色の増加に関その設定を元に植物の成長データを探るとともに，ヒストして，図３のような増加傾向が得られた。これらの結果よグラムによる自動的な特徴抽出へのアプローチを試みた．

り，RGB 値の範囲指定を行い，前後画像との増加割合に設定を加える事で，成長段階のルール決定ができると考え色が増加し，その周囲の色が減少しているからであると考られる．

えられ，本研究の手法の効果が出ていると推測できる．

しかし，この手法では手動の色範囲設定によるルール決定が重要となり，ユーザが RGB 値を細かく吟味しなくてはならないという問題がある．設定にズレがあると満足できる結果が得られず，ユーザの負担は少なく無い．
次項では，画像のヒストグラムデータに着目し，そのデータの変動から自動的に特徴を抽出する手法を提案する．

図2

図3

図4

Hue 値の初期データからの差分ヒストグラム

図5

差分結果による増減値とその色の抽出結果

色の範囲指定画像から抽出した葉の値の割合の変化

5．ヒス トグラ ムを用 いた特 徴抽出6．まと めと今 後の課 題

前述の手法では，予め RGB 値を決めて，その値が画像の中でどれだけ増減しているかを観察した．

本研究では，定点観測における植物育成画像に対し，有効なデータの特徴を抽出するため，第一段階として手動第二段階は先に値を定めず，葉や花の色をほぼ自動的にによるパラメータ設定を行い，第二段階として第一段階の抽出する試みを行う．その手段として，HSV 色空間の色負担を軽減するため，ヒストグラムによる自動的な特徴抽相（Hue）を分割し，初期画像からの差分にあたるピクセ出について提案した．

ル数のヒストグラムを作成した．
まず同一の時刻の画像群を利用して，成長状況を表す画

今後はサンプルを元に実装と実験を行い，本手法の有用性をより高めて行きたい．

像の特徴を抽出する．本研究では，成長において大きく変化する葉の色，花の色を取得することとした．また，葉の参考文献

色，花の色を決定するために，我々は 3 節で述べた肉眼に[1] 名越よる観察記録を利用する．観察記録には茎の長さや葉の枚利用した映像観測システムの教材化，岩手大学教育学部研数という，毎日取るデータの他に，「芽が出た」，「花が咲究年報第 69 巻，pp．69-71（2010）いた」という成長段階の記録を用意しており，我々はこの[2] 神部 順子, 長嶋 雲兵, 高妻 孝光, 中山 栄子, 青

成長段階の情報を利用した．例えば，葉は「芽が出た」と

山 智夫:晴天のデジタル画像解析,いう記録から「花が咲いた」という記録までの期間，ヒスComputer Chemistry, Japan, Vol. 8, No. 4, pp ．

トグラムの中で「葉の色が増加を続ける」，「土の色の割合127-138 (2009) .

が減少を続ける」という変化すると思われる．同様に開花[3] 寺沢正直，寺沢幸文，寺沢泰，岡沢貞子：画像処理を時期に増えるのは花の色の割合が増加する．

用いた植物の生育状況の観察，日本農業気象学会全国大会

実際に「芽が出た」から「花が咲いた」までの期間の画

利幸：Web カメラによるインターバル撮影を

Journal of

日本生物環境調節学会大会合同大会講演要旨 2003 巻，pp．

像からヒストグラムを作成し，その際に大きく増減が見ら351

れた値を元画像から抽出した（図 5）．この結果，増加し[4] 株式会社リバネス，宇宙教育プロジェクト

たヒストグラムの値は葉の緑にあたる色となり，現象した色はポッドと土の色となった．これは前述した通り，葉のhttp://www.space-education.jp/