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261◆【随 想】会⾧就任のご挨拶 ―発足50周年を迎えて―◆【随 想】編集委員⾧就任挨拶 - 持続可能な編集委員会の運営を目指して◆【創立50周年記念招待論文特集】画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例◆【創立50周年記念招待論文特集】地球温暖化の現状と衛星による海氷観測の重要性◆【グループ紹介】大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科 日本文学研究室◆【スキャニング】大画面裸眼3Dディスプレイの研究開発

一般社団法人Vol.51 No.32022

画像電子学会賛助会員
池 上 通 信 機 株 式 会 社
株 式 会 社A B . d o
科 学 技 術 振 興 機 構
公益財団法人画像情報教育振興協会
桂 川 電 機 株 式 会 社
株式会社 K D D I 総合研究所
株式会社ゲネシスコンマース（2022 年 6 月 30 日現在）

コニカミノルタ株式会社
シリコンスタジオ株式会社
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
東 芝 テ ッ ク 株 式 会 社
凸 版 印 刷 株 式 会 社
日本テレビ放送網株式会社
日 本 電 信 電 話 株 式 会 社

日
本
放
送
協
会
株 式 会 社 日 立 製 作 所
富士ゼロックスビジネスイノベーション株式会社
古 野 電 気 株 式 会 社
三 菱 電 機 株 式 会 社
株 式 会 社 リ コ ー

編集委員会

入会のご案内（委 員 長） 内田 理
（副委員長） 小林直樹，竹島由里子．
（編集顧問） 安田靖彦，富永英義，小宮一三，小野文孝,
羽鳥好律，松本充司，田中 清，児玉 明．
（編集理事） 五十嵐悠紀，池田充郎，井尻 敬，吉川 浩．
（名誉編集
加藤茂夫
幹事）
（編集幹事） 河村尚登, 津田大介，森谷友昭，山田雄一郎．
（編集・
荒井良徳，石川知一，石川雅浩，上平員丈，
査読委員） 大木眞琴，上倉一人,木村俊一, 久下哲郎，
倉掛正治，櫻井快勢，佐藤甲癸，佐藤周平，
白川真一,新谷幹夫，関野雅則，田中賢一，
田中 清，N . P . チャンドラシリ ，
プレーマチャンドラ・チンタカ，豊浦正広，
長谷川まどか，濱本和彦，藤澤 誠，藤代一成，
牧田孝嗣，吉田典正，若原俊彦，Chee Seng CHAN,
Paramesran RAVEENDRAN, KokSheik WONG．

入会ご希望の方は下記ご参照の上，学会ホームページよりお申込頂くか，事務局にその旨ご連絡ください。

（査読委員）

荒川賢一，荒木昭一，有川智彦，伊藤貴之，
五十嵐悠紀，岩切宗利，岩橋政宏，大澤秀史，
尾上孝雄，金井 崇，金子俊一，金森由博，金子 格，
金田和文,北郷正輝，勝間ひでとし， 栗原恒弥，
黒沢俊晴, 洪 博哲，小館亮之，駒形英樹，
小町祐史, 今間俊博，斎藤隆文，齋藤 豪,
斉藤文彦，佐藤真知子，篠原克幸，島村 潤，
下馬場 朋禄，白井啓一郎，杉崎栄嗣，瀬崎 薫，
瀬政孝義，高島洋一，高野邦彦，田中芳樹，
高橋時市郎，谷口行信，田村 徹，辻 宏行，
鉄谷信二 ， 中村康弘 ，納 富一宏， 包 躍，
林 正樹，福江潔也, 堀田裕弘，本宮隆広，
茅 暁陽，松木 眞，松田浩一，三田雄志，
三ツ峰秀樹，六浦光一，森島繁生，柳原政弘，
藪下浩子，山口隆二，山崎龍次,Hernan AGUIRRE，
Yoong Choon CHANG，Robin Bing-Yu CHEN，
Mochamad HARIADI，Pizzanu KANONGCHAIYOS，
Teck Chaw LING，Keat Keong PHANG，
Nordin BIN RAMLI．

（事務担当）

浮ヶ谷 修，福島 理恵子，本田京子.

○会員の種別正会員：本会の目的に賛同する個人
学生会員：本会の目的に賛同する学生賛助会員：本学会を援助する個人または法人
特殊会員：本学会の目的に賛同する個人以外の図書室，研究室など○入会金および年会費
入会金：正 会 員 1,000 円
学生会員 500 円
年会費：正 会 員 10,000 円（口座振替 9,000 円）
学生会員 3,000 円
賛助会員 50,000 円（1 口）特殊会員 12,500 円○ご連絡先〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4
ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL (03)5615-2893
FAX（03）5615-2894
E-mail: hensyu@iieej.org（編集）kikaku@iieej.org（研究会・会員情報）
hyoujun@iieej.org（テストチャート）
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ

画 像 電 子 学 会 誌
第51巻 第3号

通巻261号 （2022年7月）

目

次

随 想
195

会長就任のご挨拶 ―発足50周年を迎えて―

小林直樹

196

編集委員長就任挨拶 - 持続可能な編集委員会の運営を目指して

内田 理

197

アレキサンダー・ベイン賞 ・フェロー・論文賞・西田賞・研究奨励賞・優秀研究賞・年次大会貢献賞・画像電子技術賞・感謝状・研究会若手奨励賞 贈呈

205

2022年度画像電子学会役員

創立50周年記念招待論文特集
209

画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例

甲藤二郎

218

地球温暖化の現状と衛星による海氷観測の重要性

長 幸平，直木和弘

グループ紹介226

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科
日本文学研究室横山恵理

スキャニング229

井ノ上直己

大画面裸眼3Dディスプレイの研究開発

図書紹介
233

ゼロからわかる3次元計測 3Dスキャナ，LiDARの原理と実践

234
237
238
240
241

理事会だより
画像電子学会研究会等予定
画像電子学会 第301回研究会（オンライン開催）発表募集
2023年1月号 データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術文募集
2023年4月号 デジタルファブリケーションのための画像電子関連技術論文募集

会

五十嵐悠紀

告・ニュース
242
246
249
298
298

論文投稿の手引き
日本画像学会誌・日本写真学会誌・日本印刷学会誌目次
学会記事
会 報
編集後記

The Journal of
the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
Vo1.51 No.3 July 2022

CONTENTS

Foreword
195

Inaugural Address : Congratulating 50th Anniversary of IIEEJ

Naoki KOBAYASHI

196

Toward a Sustainable Editorial Board

Osamu UCHIDA

197

2022 Award Winners

205

Directors in fiscal year 2022

Special Invited Papers for The 50th Anniversary of IIEEJ
209

Deep Learning Applications to Image Compression and Visual
Communications

Jiro KATTO

218

Global Warming and Importance of Sea Ice Monitoring from Space

Kohei CHO, Kazuhiro NAOKI

Research Group Introduction
226

Japanese Literature Lab., Dept. of Information Systems,
Osaka Institute of Technology

Eri YOKOYAMA

Scanning
229

Research and Development of a Large-Size Glasses-Free 3D Display

Naomi INOUE

Book Review
233

3D Measurement Technologies of 3D Scanners and LiDARs, their Basics
and Practices

Yuki IGARASHI

Published four times a year by the Institute of Image Electronics Engineers of Japan（Gazo Denshi Gakkai）
101，3-35-4，Arakawa，Arakawa-ku，Tokyo 116-0002，Japan
Tel：+81-5615-2893 Fax：+81-5615-2894 E-mail：hensyu@iieej.org http://www.iieej.org/

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

会長就任のご挨拶―発足 50 周年を迎えて―
小林 直樹（会長，埼玉医科大学）

Inaugural Address: Congratulating 50th Anniversary of IIEEJ
Naoki KOBAYASHI（President of IIEEJ, Saitama Medical University）
2022 年度から画像電子学会の会長を拝命することとなり，身の引き締まる思いです．本学会は，ファクシミリに関わる画像入出力，伝送／符号化を手始めとして画像電子の総合技術の発展を目指すという使命の下に設立されました．その後，半世紀にわたり画像電子技術の学術的成果，社会実装促進という両面において確かな足跡を残してまいり，お蔭様で本年には創設 50 周
年を迎えました．コンピュータ性能の向上に伴い画像電子技術は，この 50 年で飛躍的に進歩し，今では画像を抜きにした生活は成り立たない時代を迎えています．本学会もこの間に CG を中心としたビジュアルコンピューティング，画像／空間認識などの技術分野も取り入れその役割を広げ，着実に伸展してまいりました．
さて，この数年は新型コロナの感染拡大もあって，テレワークやリモート会議・授業の本格導入など画像技術の社会ニーズが格段と増大し，今やその真価が問われています．さらに人工知能との融合など，その根幹に影響を与える技術的革新も生まれ，
画像電子技術は間違いなく新たな時代に入ってきています．本学会も，これらの社会的要請に応え得る学会として，時代にふさわしい枠組みや制度も含めた新たな展望が必要となっています．
振り返ると 2021 年度は，コロナ禍によって学会活動の制約を受けながらも，年次大会，IEVC2021，VC シンポジウム，定例研究会等の主要行事および各種会議をオンライン開催あるいはハイブリッド開催などの形で実施することができました．2022 年度
は，ウイルス感染防止に引き続き配慮しつつ「With コロナ時代」における学会活動を模索しながら積極的な活動を行ってゆく方
針です．特に学会発足 50 周年という節目にあたり，新たな発展につながる年度とすべく，果敢に取組んでゆきたいと思います．
まず，今年の年次大会は 50 周年記念大会として，例年の開催時期と異なる 8 月 29 日～9 月 2 日に北海道（知床）においてハイブリッド開催します．また，定例研究会，セミナーや見学会等の企画イベントも，オンサイト・ハイブリッドも視野に入れ，多くの会員が参加できる開催様式を目指してゆきます．VC シンポジウム，2 種研究会等も今後の新分野開拓を視野に入れた積極的な取り組みのサポートをしてゆきます．さらに次回の IEVC についても，その基本構想に取り組んでいるところです．
また，学会の柱の一つである論文については「適切な査読コメントによる質の高さ」，「論文カテゴリーの充実による投稿のしやすさ」，「短期特別査読によるタイムリーな判定」という本学会の特徴を生かしつつ，引用などの公的価値を高めることで魅力的な学会誌・論文誌となる取組みを積極的に推進してゆきたいと考えています．
学会運営の 2022 年度の基本方針としては，2021 年度でも掲げていました (1) 学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement），(2) 学会活動の透明性促進（Transparency），(3) 新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges） を継承しつつも発展させ，効率的な運営と質の高いサービス提供に引き続き努めたいと思います．
具体的には本年度から学会事務局職員 2 名の勤務形態が変更されていますので，それに伴う事務局業務の洗い出しと整理・見直しを早急に進めたいと考えています．同時に，外部への業務委託も含めた業務効率化も視野に入れています．この部分は会員の皆様との直接的窓口にもあたりますので，会員の皆様にご迷惑がかからないよう，新たな業務体制が決まりましたら確実な周知も心がけたいと思います．また，長年ご指摘いただいている HP の充実については，最低限の機能であるイベントのエント
リー募集や最新トピック紹介を優先しつつ，学会誌・論文誌掲載論文の紹介，さらには過去の各種データの検索などにも手を広げたいと考えています．同時に SNS（Facebook，Twitter など）も有効活用しタイムリーな情報発信方法を心がけます．
最後になりますが以上を踏まえて会員の皆様および画像電子関連分野の研究者，技術者，学生にとってさらに魅力ある学会創りを目指してゆきたいと考えています．会員諸兄には変わらぬご支援を賜りたく，どうぞよろしくお願い申し上げます．

195

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

編集委員長就任挨拶

持続可能な編集委員会の運営を目指して
内田 理（編集委員長，東海大学）

Toward a Sustainable Editorial Board
Osamu UCHIDA（Editor in Chief, Tokai University）
日頃より，本学会へのご支援，ご協力を賜り，誠に有難うございます．編集委員長就任にあたり，ご挨拶申し上げます．学会創設 50 周年という節目のタイミングで編集委員長を仰せつかり，身の引き締まる思いです．実を申しますと，
私は 1973 年の早生まれであり，1972 年 4 月に設立された画像電子学会とは同級生と言えます．不思議な縁を感じます．
私が山崎泰弘先生（本学会元会長）にお誘いを受けて編集委員に就任したのは 2005 年秋であり，2012 年からは編集副委員長を務めてまいりました．その間，小野文孝先生，田中清先生，児玉明先生の 3 名の編集委員長の下，本学会の編集関連の様々な業務に携わってきました．その中でも特に思い出深いのは，本学会の生き残りを懸けて多くの編集委
員の皆様とともに懸命に取り組んだ学会誌の完全電子化（2012 年）と英文論文誌 (IIEEJ Transaction on Image Electronics &Visual Computing) の創刊（2013 年）です．今年は学会誌の完全電子化 10 周年，来年には英文論文誌創刊 10 周年を迎えますが，当時，これらの実現には高いハードルが立ちはだかっておりました．特に，完全電子化には少なからず反対論がありましたし，同時に編集・発行作業を学会内で行うことには編集委員・事務局の方々の多大な労力の提供を必要としました．また，英文論文誌については投稿論文が集まるのか，という心配もありました．しかし多くの会員の皆様のご理解，ご協力もあり，それらのハードルを無事に乗り越えることができて今日に至っています．
ところで，学会誌が完全電子化された 2012 年の学会誌（Vol. 41）の第 1 号を見てみますと，正会員 829 名，賛助会員
37 社 52 口との記載があります．それでは，これらの数字は現在どのようになっているでしょうか．本誌（Vol. 51, No. 3）
を見ると，正会員 499 名，賛助会員 20 社 30 口となっています．なんと，わずか 10 年で正会員数も賛助会員もほぼ 4割減少してしまいました．このような会員数の急減傾向は，多かれ少なかれ，日本国内の多くの学会に共通する課題でありますが，本学会では（数字で明確にお示しすることはできませんが）特に若手の会員が減っているように感じます．
これは編集委員会の運営にも極めて大きな影響を与えています．
例えば，私が編集委員会に参加するようになった頃は，30 代前半の委員として，いくつかのアイデアを当時の編集委員長であった小野先生や田中先生に提案し，採用していただくことができました．現在では若手の編集委員の方が少な
く，学会誌の内容の充実化や編集委員会の運営方針の改善などに若年層の新しいアイデアを取り入れることが難しくなっています．また，先端的な研究分野の投稿論文をご担当いただける査読委員が少ないため，一部の委員に査読割当てが集中してしまう問題も，若手の会員が少ないことが大きな原因の一つであると考えられます．日本国内においては大学教員が多忙を極め，研究時間の割合が大きく減少していることは周知の通りですが，さらに若手教員は短い期間で多くの研究業績を求められる任期付のポジションにある場合も多いことから，学会活動に積極的に参加して貢献していただくことが，私が若かった時代よりもはるかに困難になっていると想像されます．本稿のタイトルに掲げた「持続可能な編集委員会の運営」
はこれまでの教訓を基に経済的かつ効果的な編集委員会の構築，運営を目指すものですが中でも，若手の会員の方に積極的に参加していただけることを意識して進めてまいりたいと考えております．
若手の会員の皆様，
またそのような方々をサポートする立場である会員の皆様に，是非ご協力をお願いいたします．
最後に，私が編集委員長として優先的に取り組みたい課題，目標を 4 つ述べたいと思います．
(1) DX の推進による編集業務の徹底的な効率化(2) 学会 Web サイトの見直し(3) J-STAGE での論文早期公開制度の導入(4) 英文論文誌の DOAJ (Directory of Open Access Journals)，SCOPUS への登載とその後の IF 取得
今後，これらを早急に実現し，本学会の学会誌と英文論文誌が，投稿する立場の方々からも，また読者の立場の方々からも，数多くある学会誌・論文誌の中から「選んでいただける」ように，尽力して参りたいと思います．会員諸兄姉のより一層のご支援，ご協力を，何卒よろしくお願い申し上げます．

196

アレキサンダー・ベイン賞贈呈者とその業績

小野文孝 君（東京工芸大学名誉教授）「静止画符号化技術の先駆的研究とその国際標準化および学会活動の貢献」
小野文孝氏は，画像通信技術における先駆的な研究の遂行を通じて，今日の画像通信社会の基盤となる数多くの成果をあげられ，また国際標準化活動を通じて，国内外の画像通信研究分野の発展に尽力され，本学会の企画委員長・編集長・会長などを歴任し本学会の運営にも献身的に貢献いただいた．氏の画像通信技術分野における学術的・産業的・社会的貢献，及び学会運営への貢献は卓越しておりここにアレキサンダー・ベイン賞を授与する．

松本充司 君（早稲田大学名誉教授）「情報通信サービス・光無線技術の研究と国際標準化における貢献」

松本充司氏は，情報通信サービス並びに光無線技術における先駆的な研究の遂行を通じて，今日の情報通信社会の基盤となる数多くの成果をあげられ，また国際標準化活動を通じて，国内外の情報通信サービス分野の発展に尽くされ，本学会の企画委員長・会長などを歴任し，本学会の運営にも献身的に貢献いただいた．氏の情報通信サービス並びに光無線技術分野における学術的・産業的・社会的貢献，及び学会運営への貢献は卓越しておりここにアレキサンダー・ベイ
ン賞を授与する．

197

2022 年度 フェロー贈呈者とその業績

曽根原 登 君

上平員丈 君ドキュメントアーキテクチャの標準化活動とディジタル流通の先駆的研究活動

画像入力・処理・臨場感通信における先駆的研究活動

論文賞（20 回）贈呈
最優秀論文賞

Luis PERALTA 君

Munetoshi IWAKIRI 君

Kiyoshi TANAKA 君（Shinshu University）（National Defense Academy of Japan）（Shinshu University）「A Registration Method on Piece-wise Voting for Low Overlapping 3D Point Clouds」（本学会英文論文誌 第9巻 第2号 掲載）<梗概> To date, there is a wide range of registration methods for 3D point clouds. Nevertheless,most approaches are inadequate forpairs of 3D point clouds with low overlapping ratios due to many incorrect estimates of putative point correspondences whennumerous outliers are present. In this particular scenario, points from the non-overlapping areas represent the outliers. In this work, we
introduce a piecewise voting-based method that leverages the repeatability of the transformation matrices that result from registering
point subsets of the overlapping areas. We show the performance of our approach under the effect of its ruling parameters throughextensive ablation experiments to define an easy-to-follow usage guideline and compare it to available state-of-the-art registration
methods for low overlap 3D points clouds.

198

最優秀論文賞（続き）

國武千人 君（防衛大学校）

岩切宗利 君（防衛大学校）「SVM による広域空撮画像の複雑性評価を用いた被災家屋検出手法」（本学会誌 第 49 巻 第 3 号掲載）
<梗概> 大規模地震などによる倒壊家屋の内部には，建物の損壊に巻き込まれた被災者がいる可能性があり，早急な救出活動が必要となる．発災当初に広域の家屋の被害状況を把握するには空撮画像の分析が効果的であるが，その判別は現在専門家による目視判読に依存しており，膨大な処理時間を要している．本論文では，空撮画像の建物区
画内複雑度ベクトルを SVM を用いて建物の被害状況を自動判定する局所複雑度ベクトル評価法を提案し，評価結果を示した．熊本地震後に撮影された空撮画像を用いた専門家による目視判読との比較の結果，倒壊家屋の約 74.8%を目視判読と同様に判定し，目視判読の約 40 分の 1 の処理時間で推定できることがわかった．

優秀論文賞

小林菜穂子 君（電気通信大学）

高橋裕樹 君（電気通信大学）「マルチモーダル学習を用いたリビングルーム画像のパーソナライズド感性検索」（本学会誌 第50巻 第4号掲載）

199

優秀論文賞（続き）

徳永恵太 君（慶應義塾大学）

長澤彦己 君（慶應義塾大学）

藤代一成 君（慶應義塾大学）「サイクロープスの眼：直交配置マルチディスプレイを用いた裸眼立体映像生成のためのアナモル
フォーシスの先鋭化」（本学会誌 第50巻 第4号掲載）

伊藤謙祐 君（明治大学）

五十嵐 悠紀 君（明治大学）*「木目込み細工デザイン支援システム」（本学会誌 第49巻 第4号掲載）

戸田義孝 君

馬場雅志 君古川 亮 君宮崎大輔 君（広島市立大学）（広島市立大学）（広島市立大学）（広島市立大学）「FFD を用いたビューボリューム変形による多視点合成レンダリング」（本学会誌 第50巻 第1号掲載）
200*所属は掲載当時

優秀論文賞（続き）

山口真弘 君（東京工業大学）

森 尚平 君（グラーツ工科大学）

谷内田尚司 君（日本電気株式会社）

斎藤英雄 君（東京工業大学）

柴田剛志 君（日本電気株式会社）「環境地図のスケールに合わせた Visual Odometry」（本学会誌 第50巻 第2号掲載）

西田賞（第 9 回）贈呈

徳永恵太 君（慶應義塾大学）「サイクロープスの眼：直交配置マルチディスプレイを用いた裸眼立体映像生成のためのアナモル
フォーシスの先鋭化」
共著者： 長澤彦己 君，藤代一成 君（本学会誌 第50巻 第4号掲載）<梗概> 2枚の汎用ディスプレイモニタを直交配置し，単眼性の錯視表現であるアナモルフォーシスにユーザの視線追跡を組み合わせることで運動視差を誘発し，裸眼立体映像を提示するシステムが既に開発されている．しかし，小型のディスプレ
イモニタを利用する際に，このシステム上では両眼視差の影響が無視できず，ユーザの感じる立体感が低下する可能性がある．そこで本論文では，空間の構図を認識する両眼の貢献度の差異を特定し，アナモルフォーシスの効果を先鋭化する手法を提案した．利き目を追跡するよりも，両眼位置の適正な内分比の位置に「サイクロープスの眼」をおき，それに対してア
ナモルフォーシスを計算することで，効果の先鋭化と臨場感の向上が可能なことを実証できた．さらに，折畳み式ディスプレイを搭載する商用ラップトップPCへの提案手法の移植例も示した．
201

研究奨励賞・優秀研究賞（2021 年度）贈呈（第49回年次大会発表）

研究奨励賞

頼政 岬 君（近畿大学）

曽我部陽光 君(NTT メディアインテリジェンス研究所)

佐々拓斗 君(宇都宮大学)【S2-2】構造型と事例型を考慮した欠損領域に基づくインペインティング【R3-1】PSF 制御メタレンズ型圧縮スペクトルイメージングのための深層学習を利用した再構成の検討【S7-2】Feature-fused SSDを用いた
蜂巣の育房状態分類に関する一検討

優秀研究賞

植西一馬 君（信州大学）【R1-2】VKOPのローカルリファレンスフレームを用いた3次元点群レジストレーション

202年次大会貢献賞 贈呈

深見拓史 君(インターメディアジャパン)

大野邦夫 君（モナビ IT コンサルティング)

貢献内容）深見拓史氏は，VMA（Versatile Media
Appliance）研究会の委員長として，長期にわたり年次
大会における VMA 研究会の企画セッションの企画，並びに座長としての運営に寄与され，年次大会の活性化に多大なる貢献があった．

貢献内容）大野邦夫氏は，デジタルサイネージとイン
タラクション(DSG)研究会の委員長として，長期にわたり年次大会における DSG 研究会及び DMH 研究会の企画セッションの企画，並びに座長としての運営に寄与され，年次大会の活性化に多大なる貢献があった．

画像電子技術賞（2021 年度）贈呈

青木勝彦 君竹前和幸 君サンドバル ハイメ 君

所 属：株式会社 AB.do 情報通信システム開発事業部「3 次元データ空間の歪み検出・補正およびスケール付与システム」<受賞内容> 近年の3次元センシング技術の著しい進展に伴い，3次元情報処理の研究が注目され，様々な応用が期待されている．しかしながら，レーザー計測や写真測量（フォトグラメトリ）で作成した3次元点群データは，光の屈折等の様々な要因により多くの歪みを含んでいる．現状では，この歪みの有無を人間が目視で判断している場合が多く，微量な歪みは目視では判断が困難である．また，取得した3次元データは，一般にスケールの絶対値が付与されていな
い．これらの課題を解決するために，コンピュータによる解析により自動的に歪みを検出して補正すると共に，3次元空間内の対象物にスケールを付与することができるシステムを開発した．具体的なアプローチは，3次元データを取得・生成する際に，対象物の周りに複数の指標を配置し，指標を含めて3次元データ化する．次に，生成した3次元データから指標部分を正確に抽出し，指標が有する長さ情報に基づき3次元空間の歪みの有無を検出する．配置したすべての指標の長さの比率が同じになるようにするための変換行列を算出し，これを取得した3次元データに適用し，3次元空間全体の歪みを補正する．補正した3次元空間で求められる対象物のスケールを算出して付与することができる．
本システムは，指標を持参し配置するだけで，どのような場面でも利用できるため，利便性が高く応用範囲も広い．

203

感謝状 贈呈児玉 明 君（広島大学）

編集委員長・副委員長としての長年にわたる
ご尽力への感謝福島理恵子 事務員：学会事務員としての長年の貢献への感謝
本田京子 事務員：学会事務員としての長年の貢献への感謝

研究会若手奨励賞 贈呈（第297回研究会 in 大阪）

林 純平 君（東京理科大学）
映像と言語の類似度学習による作業映像のシーン分割（第299回研究会 in 松山）

高田康平 君（芝浦工業大学）

山崎良祐 君（筑波大学）

胸部4次元CT画像より気管支領域を抽出するための最短路探索を利用した領域分割法

糊化現象に基づく粘度変化を伴う
流体シミュレーション手法の開発
204

穐澤和宏 君（東京理科大学）
視野共有領域を持つ複数カメラ間での乳牛追跡

2022 年 度 画 像 電 子 学 会 役 員
会 長

小林直樹
（埼玉医科大学）

副会長

齋藤 豪（東京工業大学）

日和﨑 祐介（NTTテクノクロス㈱）高村誠之（法政大学）

編集委員長

企画委員長

内田 理
（東海大学）

高田英明（長崎大学）

205内田 理（東海大学）

編集理事

五十嵐悠紀
（お茶の水女子大学）

池田充郎（四国大学）

井尻 敬（芝浦工業大学）

吉川 浩（日本大学）

高田英明（長崎大学）

平山 亮（大阪工業大学）

藤澤 誠（筑波大学）

窪田陽一（株式会社リコー）

井ノ上 直巳（KDDI総合研究所）

謝 浩然（北陸先端科学技術大学院大学）

企画理事

206

財務理事

辻 裕之
（神奈川工科大学）

長尾嘉満（早稲田大学）中村幸博（大阪国際工科専門職大学）

田中 清（大妻女子大学）

村松 聡（東海大学）

志水信哉
（NTT）

山内俊明
（神奈川工科大学）

長谷川 誠（東京電機大学）

前川拓也（三菱電機㈱）丸山 充（神奈川工科大学）

総務理事

寺崎 智
（パナソニックオペレーショナル
エクセレンス㈱）技術専門理事

坂東幸浩
（NTT）

207

地方理事

甲斐隆浩
（Plus Project）

監 事

横山恵理
（大阪工業大学）

佐藤 尚（神奈川工科大学）

208

寺田貴史
（東芝テック㈱）The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）-- 創立50周年記念特集 --画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例
甲 藤 二 郎
早稲田大学

Deep Learning Applications to Image Compression and Visual Communications
Jiro KATTO
Waseda University〈あらまし〉近年，深層学習を用いた画像圧縮と画像通信に関する研究開発が盛んになっている．画像圧縮は，国際標準方式の一部を深層学習で置き換える方式（部分適用方式）と，画像圧縮全体を深層学習で行う方式（エンドエンド方式）に分類される．画像通信は，人間が感じる主観画質を深層学習で推定する方式（画質評価）と，ネッ
トワークの混雑状況を予測して送信レートを制御する方式（適応レート制御）に分類される．本稿では，これらの研究開発動向の紹介を行うと共に，筆者らによる研究開発事例の紹介を行う．
キーワード：深層学習，画像圧縮，画像通信<Summary> Recently, deep learning applications to image compression and visual communication have attracted attention ofmany researchers. Applications to image compression can be classified to two methods: replacing a component of international
standard video codec by deep learning (partial replacement method), and total codec implementation by deep learning(end-to-end method). Applications to visual communications can be classified to two research fields: estimation of subjective
image quality by deep learning (picture quality assessment), and transmission rate control by predicting future throughputs bydeep learning (adaptive rate control). This manuscript introduces recent trends of these researches, and also introduces research
examples by the authors.
Keywords: deep learning, image compression, visual communications

1.

して，
コンペティションスタイルの国際ワークショップ CLIC

はじめに

(Challenge on Learned Image Compression) が開始されている 2)．

画像圧縮と画像通信の歴史は古く，90 年代初頭には，静止その圧縮性能は年々更新されており，現在の静止画像圧縮で画像圧縮の国際標準である JPEG (Joint Photographic Experts

は，最新の国際標準方式を凌ぐ性能を実現している．
図 1 に，

Group) や，動画像圧縮の国際標準である H.261 と MPEG-1

静止画像圧縮の国際標準方式と深層学習による画像圧縮（以(Moving Picture Experts Group) が規格化された．また，ほぼ同下，学習型画像圧縮）の圧縮率（圧縮後のデータ量）の変遷

時期にインターネットの普及が始まり，TCP/IP 網上のテレビを示す．この動向を受け，国際標準化活動でも，JPEG-AI，会議用プロトコルとして RTP (Realtime Transport Protocol)，SIP

MPEG-DNNVC，VCM，AI-PCC 等の活動が開始されている．

(Session Initiation Protocol)，H.323 等の国際標準化も行われた．

また，深層学習の画像通信応用に関する研究開発も加速しその後，さまざまな変遷を経て，デジタル放送，YouTube，ており，本稿では画質評価と適応レート制御を取り上げる．

Zoom 等，我々の日常生活に欠かせない技術になっている．

圧 縮画 像の画質 評価 は，原画 像を 必要とす る FR (Full

一方，2010 年代初頭から，深層学習の研究開発が，基礎かReference) 型と，原画像を必要としない NR (No Reference) 型

ら応用に至るまで異常な勢いで進められている．最近の電子に分類されるが，それぞれに対して深層学習応用の報告が続

情報通信学会誌にも特集 1) が組まれているように，画像，音いている．また，適応レート制御においては，観測可能な QoS

声，自然言語処理，ロボティクス，データ分析ほか，ありと(Quality of Services) パラメータから，深層強化学習を用いてあらゆる分野で検討が進められている．

適切なレート選択を行う報告が続いている．

画像圧縮も例外ではなく，2016 年頃から，深層学習の画像

本稿では，以下に，深層学習の画像圧縮・画像通信応用に圧縮応用の検討が開始され，2018 年からは，CVPR の併催と関する研究開発動向と，筆者らの研究開発事例の紹介を行う．

209

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

国際標準方式
JPEG

100%

70%

生成モデル

画像処理

•
•
•
•

•
•
•
•
•

•
•
•
•
•

CNN
RNN/LSTM
ResNetTransformer

学習型画像符号化
ICLR’17, CLIC’18

JPEG2000

80%

ネットワーク構成

50%

BPG (HEVC intra)

35%
1992 2000

国際標準における
部分適用

学習型画像圧縮

WebP

2010

•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

ICLR’18, CLIC’19
CLIC’20
VVC intra
？
2013

2017

2021

Year

図 1 学習型画像圧縮の圧縮率の変遷

非線形変換
エントロピーモデル
量子化
ロスレス圧縮動画像拡張
ステレオ画像拡張
三次元点群圧縮
可変レート対応
高速化・固定小数点
VCM

VAE
GAN
autoregressive
Flow
Diffusion

•
•
•
•

•
•

深層強化学習••イントラ予測動き補償予測ポストフィルタ
解像度変換

画質評価
FR型画質評価
NR型画質評価

雑音除去
超解像
画像修復
ヘイズ除去
着色化、ほか

DQN
A3C

適応レート制御••••

MPEG-DASH
ライブ配信
モバイル配信360度映像、ほか

図 2 画像圧縮・画像通信に対する深層学習の適用動向

Fig. 1 Compression factor transition of learned image compression

Fig. 2 Trend of deep learning applications to image compression

2.

and visual communications

画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用

2.2 学習型画像圧縮（エンドエンド方式）

2.1 概要画像圧縮・画像通信に対する深層学習の適用動向を図 2 に学習型画像圧縮では，画像の入力から出力まで，すべてのまとめる．画像圧縮では，深層学習として，CNN (Convolutional

符号化・復号処理を深層学習で実行する．コンピュータビジNeural Networks) ， RNN (Recurrent Neural Networks) ，

ョンのコミュニティでは表現学習の一分野として位置付けらTransformer 等 の ネ ッ ト ワ ー ク 構 成 と ， VAE (Variational

れ，以下の生成モデルが使用されている．

AutoEncoder)，GAN (Generative Adversarial Networks)，自己回VAE

帰モデル等の生成モデルを選択した上で，画像圧縮全体を深

GAN

層学習で実現する「エンドエンド方式（学習型画像圧縮）」と，



自己回帰 (autoregressive) モデル

雑音除去，超解像，画像修復（インペインティング）等の深



Flow

層学習を用いた画像処理を利用し，既存の国際標準方式の要Diffusion

この中で特に使用例が多いのは VAE であり，自己回帰モデ

素技術を置き換える「部分適用方式」に分類される．
特に学習型画像圧縮の検討課題は多岐に亘っており，非線

ルはエントロピーモデルの改善に使用されている．以前から

形変換，エントロピーモデル，量子化等の要素技術，ロスレ

GAN を使用した例も報告されており，最近は Flow や

ス圧縮，動画像拡張，ステレオ画像拡張，三次元点群圧縮等

Diffusion を使用した報告も行われている．

の応用拡張，可変レート対応，高速化，固定小数点等の実装

2.2.1 VAE 方式

技術，VCM (Video Coding for Machines) と呼ばれる他のコン

学習型画像圧縮の初期の発表は，従来の画像圧縮の線形変ピュータビジョン技術との融合，等が検討されている．既存換（DCT，Wavelet 等）を AutoEncoder で置き換え，非線形変の画像圧縮の要素技術の置換えから深層学習特有の拡張まで

換＋量子化＋エントロピー符号化によって画像圧縮を行う方

トピックは充実しており，国際学会における発表件数は増加式であった 3)．エントロピー符号化には算術符号化が使用さの一途にある．

れ，JPEG 2000 を凌ぐ圧縮効率が示された．

画質評価に関しては，FR 型，NR 型それぞれ多くは CNN

次に，同じ著者により，非線形変換の後段に，VAE 的に符を用いた構成が取られ，そこにさらに既存の画像特徴量や，号化シンボルの平均と分散を求めるネットワークを追加し，一般物体認識に使用される VGG-16 (Visual Geometry Group)

算術符号化の確率モデルを随時更新する方式が提案された 4)．

の中間出力を加えて画質評価を行う例が多い．適応レート制

この工夫は hyper prior と呼ばれ，学習型画像圧縮の圧縮効率御に関しては，DQN (Deep Q-Network) や A3C (Asynchronousの改善に大きく貢献し，
PSNR は BPG (Better Portable Graphics)

Advantage Actor-Critic) 等の深層強化学習を使用し，可用帯域並み，SSIM (Structural SIMilarity) は BPG を凌ぐ圧縮性能が実幅，
バッファ容量，リバッファリング時間等の観測可能な QoS

現され，その後の多くの文献が引用するキーペーパーになっパラメータを入力，QoE (Quality of Experience) 推定式を報酬

た ． こ の 論 文 で は ま た ， 通 常 の ReLU に 代 わ る GDNとして，未来のビットレート候補を出力とする．対象も，当(Generalized Divisive Normalization) と呼ばれるアクティベー

初の MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)

ション手法も提案されている．

によるオンデマンド配信から，ライブ配信，モバイル配信，

文献 5) では，エントロピーモデルがさらに改善され，hyper

360 度映像等に拡大されている．

prior による確率分布の平均，分散の推定に加え，自己回帰モ

210

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

デルによるコンテキストモデルが追加された (context +文献 8) では，GAN と VAE を組み合せ，デコーダを GAN

hyper prior)．これにより，圧縮効率はさらに改善され，PSNRの 生 成 器 (generator) と み な し ， デ コ ー ダ と 識 別 器

でも BPG を凌ぐ圧縮性能が実現された．

(discriminator) は DCGAN 的に学習し，エンコーダは，原画

図 3 には，VAE 方式の例として，文献 5) のネットワーク

像と GAN の生成画像の距離が小さくなるように学習する方構成を示す．Encoder，Decoder は CNN による非線形変換，Q式が提案されている．GAN 方式はビットエラーに強いことも(quantization) は量子化，AE (arithmetic encoder) は算術符号化

報告されている．

器，AD (arithmetic decoder) は算術復号器を表す．𝑁 𝜇, 𝜎は

文献 9) では，入力画像とそのセマンティックセグメンテ

平均 𝜇 と分散 𝜎 のガウス分布を示し，シンボル分布としてーションをエンコーダ入力とし，超低レート圧縮に応用する

算術符号器に渡される．入力画像 𝑥 の非線形変換出力 𝑦 と方式が報告されている．この文献では，GAN の高い画像生成

hyper prior 𝑧 が量子化，算術符号化され，デコーダ側では逆能力を活かした物体検出性能の改善にも言及し，低レートでの処理が実行され，復号画像が生成される．

BPG よりも高い物体検出性能を実現し，後述する VCM の発端にもなっている．

損失関数は，レートひずみ最適化（RD 最適化）として，

図 4 に，GAN 方式の例として，文献 9) のネットワーク構式(1)で与えられる．
𝐿

𝑅

𝜆∙𝐷

log 𝑝 𝑦log 𝑝 ̂ 𝑧̂𝜆 ∙ 𝑑 𝑥, 𝑥

(1)

成を示す．図中，E, G, D は エンコーダ，デコーダ，識別器

ここで，𝑅 はレート，𝐷 はひずみを表し，具体的には，𝑅 はを，F は特徴検出器を示す．𝑥 は入力画像，𝑠 はそのセマン

量子化出力 𝑦 と 𝑧̂ の符号量，𝑑 は原画像 𝑥 と復号画像 𝑥

ティックセグメンテーション，𝑥 は復号画像であり，𝑤 は潜の距離（MSE，SSIM 等）として与えられる．𝜆 は Lagrange

在変数（エンコーダ出力），𝑞 は量子化器，𝑤 は量子化した乗数であり，この値を変化させることで，ビットレートの異潜在変数を示す．𝑚 は 2 値のマップであり，0 の場合は GAN

なるネットワークが構成される．

による画像生成を行い，1 の場合はセグメンテーション結果

文献 6) では，筆者らにより，非線形変換部に ResNet とアに従い，予め保存された画像を張り付ける．
損失関数は，従来の GAN の損失関数に RD 最適化を追加

テンションを導入し，さらにエントロピーモデルに混合ガウ

し，式(2)で与えられる．

ス分布を導入した方式が提案された．これにより，圧縮効率𝐿はさらに改善され，PSNR は VVC-intra と同等，SSIM は

𝐿

𝛾∙𝑅 𝑧

VVC-intra を凌ぐ圧縮性能が実現された．VVC (Versatile Video

ここで，𝐿

Coding) は最新の国際標準方式であり，学習型画像圧縮が既

ト，𝑑 はひずみを表す．

存の国際標準方式を凌ぐ圧縮性能を実現したことになる．

𝜆 ∙ 𝑑 𝑥, 𝐺 𝑧(2)は通常の GAN の損失関数であり，𝑅 はレー

2.2.3 その他の動向

文献 7) では，文献 6) の拡張として，チャネル出力のグルa) 非線形変換

ープ分けと独自のアテンションを適用する方式が提案されている．この方式により，PSNR，SSIM の両方で VVC-intra を

文献 6) 以来，グローバルな特徴を拾うために，非線形変凌ぐ圧縮効率が実現され，本原稿執筆時点の SOTA (state of

換にアテンションを入れるのが通例になっており，最近は，アテンションを Transformer で置き換える提案が行われていthe art) とみなされている．

る．文献 10) では，ローカル特徴とグローバル特徴の同時活

2.2.2 GAN 方式

用を目的として，非線形変換全体を Transformer で置き換えた

GAN は，画像生成の分野で，精細な画像生成能力を持つ技

構成が提案されている．また，文献 11) では，非線形変換に術として注目を集めている．この流れを汲み，GAN を用いた

加え，hyper prior の CNN も Transformer で置き換える方式が画像圧縮方式もいくつか提案されている．

提案されている．
b) エントロピーモデル
エントロピーモデルに関する提案は，hyper prior のデコー
ド時間の削減と，エントロピーモデル自体の改良に関する報

図 3 VAE 方式の一例 5)

図 4 GAN 方式の一例 9)

Fig. 3 Example of the VAE-based method 5)

Fig. 4 Example of the GAN-based method 9)

211

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

えるコミュニティと，bits-back coding 18) の応用として考える告が続いている．
自己回帰モデルに基づくコンテキストモデルを追加する

コミュニティに大別され，独自に進化している印象がある．

ことで圧縮効率が改善されるが，シリアル処理のために並列

前者の例として，文献 19) では，入力画像を BPG で圧縮化が難しく，特にデコーダの演算時間が増加する（注： 学習

し，残差信号の確率分布を混合ロジスティック分布で近似し型画像圧縮の場合，通常，エンコーダよりもデコーダの演算てロスレス圧縮を行う方式が提案されている．非常にシンプ

時間が大きい）．このデコード時間を削減するため，以下の提ルな手法であるが，FLIF (Free Lossless Image Format) に迫る案が行われている．

圧縮効率が得られている．また，文献 20) では，Sparse

文献 12) では，非線形変換出力（潜在変数）を，チャネル

Transformer と呼ばれる手法により，画像の自己回帰モデルををまとめて複数のスライスに分割し，スライス単位の符号化求める手法が提案されている．名前のとおり，Transformer のを行う方式が提案されている．スライス単位の並列処理を可

アテンションの計算を簡略化した手法であるが，画像には有能にすると共に，𝑘 番目のスライスのデコード結果を 𝑘

効に働き，最小の符号長を与えるとされる．ただし，デコー

1

ド時間が非常に長い．

番目のスライスのデコーダに渡し，シリアル制約が無いコン

後者の場合，生成モデルとして，VAE から Flow に移行すテキスト参照にも使用する．
文献 13) では，文献 12) と同様に，非線形変換出力をアンる傾向がある．背景として，Flow の方が学習が安定しており，カーとノンアンカーに分割し，アンカーのデコードによって推論時間も短いことが指摘されている．LBB 21) はその一例得られるコンテキストモデルを，ノンアンカーのデコードにで，local bits-back coding と呼ばれる手法により，ロスレス圧活用する．図 5 には，この文献で提案されているチェッカー縮を実現している．また，iFlow 22) は normalizing flow を用いボードコンテキストモデルを示す．赤色が符号化対象，黄色たロスレス圧縮手法として，LBB と同等の圧縮性能を実現しが参照シンボルを示し，(a)(b)が従来の自己回帰モデルのコン

つつ，演算量を 1/5 に削減している．

テキストモデル，(c)(d)がチェッカーボードコンテキストモデe) 動画像・ステレオ画像・三次元点群への拡張

ルであり，シリアル制約が無いコンテキスト参照を行う．

動画像拡張として，DVC (Deep Video Compression) 23) では，

エントロピーモデルの改善に関しては，非線形変換や文献

国際標準方式の各要素（変換，動き検出，動き補償等）を一12)と同様の，ローカル・グローバル特徴の活用，空間・チャ

つ一つ深層学習で置き換える試みが行われ，HEVC に匹敵す

ネル適応等をキーワードとする提案が行われている．
文献 14)

る圧縮性能が実現されている．また，筆者らによる方式 24) でと 15) では，グローバル特徴の活用を理由として，hyper prior

は，キーフレームは学習型画像圧縮で符号化し，内挿フレーを Transformer で実現する方式が報告されている．
文献 16) でムは深層学習ベースのフレーム補間を適用し，AVC に匹敵すは，vectorized prior と称し，多段接続の確率的ベクトル量子る圧縮性能が実現されている．

化と呼ばれる手法によって，エントロピーモデルを求める手

最近の文献では，文献 25) では，階層的 B ピクチャのよ法が示されている．

うな方式が提案されている．キーピクチャは学習型画像圧縮c) 量子化で符号化し，キーフレーム間でオプティカルフロー推定を行

量子化操作は微分可能では無いため，ネットワークの学習

い，一部の中間フレームをワーピングで生成し，このワーピ時に量子化操作を微分可能とするために，AUN (additive

ングフレームを参照画像として残りの中間フレームを圧縮す

uniform noise)，SQ (soft quantization)，STE (straight throughる．また，文献 26) では，画像の特徴空間で動画像圧縮を行

estimator)，SGA (stochastic Gumbel annealing)，UQ (universal

う FVC (Feature-space Video Coding)という手法が提案されてquantization) 等，さまざまな手法が提案されている．文献 17)

いる．受容野を動的に変化させる deformable convolution 27)

では，網羅的な比較実験を行い，実験結果として，ノイズをが活用され，HEVC を凌ぐ圧縮効率が報告されている．

付加する AUN や UQ が，丸めを行う STE や SGA よりも良好

さらに，この 2 年間，ステレオ画像，赤外線画像，三次元
点群への拡張が報告されている．文献 28) では，ステレオ画

な圧縮結果を与えることを示している．

像間のホモグラフィ行列を推定し，一方の画像を変形して他d) ロスレス圧縮

方の画像の予測に使用する方式が提案されている．文献 29)

ロスレス圧縮は，自己回帰モデルとしてロスレス圧縮を考では，ステレオ画像の一方をキーフレームに使用するのではなく，双方向で参照するエントロピーモデルを作成し，圧縮効率を改善する方式が報告されている．文献 30) では，RGB
画像と赤外線画像をまとめて圧縮するマルチモーダル画像圧
縮という手法が提案されている．動き検出とアフィン変換に加え，Transformer ベースの空間アラインメントも行い，良好

図 5 チェッカーボードコンテキストモデル 13)

な圧縮効率を実現している．

Fig. 5 Checkerboard context model 13)

212

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

文献 31) では，空間を立方体で分割する voxel と，点群を2019 年に MPEG で活動が開始された．文献 9) の画像圧縮と木構造で表現する octree を組み合せ，voxel のコンテキスト情

物体検出の相互最適化はその一例であり，文献 39) でも，物報を octree の圧縮に活用する三次元点群圧縮方式を提案して体検出やセグメンテーションに関して，RGB 画像に復号している．また，文献 32) では，点群の局所密度を保存しながらから処理を行うよりも，圧縮ドメインで処理を行う方が良好

ダウンサンプルとアップサンプルを行う三次元点群圧縮方式

な検出結果が得られることが報告されている．

が提案されている．それぞれの方式が MPEG 標準の G-PCC

2.3 国際標準方式の部分置換え（部分適用方式）(Geometry based Point Cloud Compression) を凌ぐ圧縮効率を部分適用方式は，図 6 に示すように，国際標準方式におけ実現している．

るイントラ予測，動き補償予測，ポストフィルタ（デブロッf) 可変レート対応

キングフィルタ），
解像度変換等を深層学習による画像処理手学習型画像圧縮では，損失関数の RD 最適化に使用する乗法で置き換える方式であり，具体的には，以下に示す適用例

数 𝜆 に応じてビットレートが定まる．このため，複数ビッが報告されている．

トレートに対応するためには，異なる 𝜆 に対して学習を行い，複数のネットワークを作成する必要があった．この問題を回避するため，一つのネットワークで複数ビットレートを可能にする試み（可変レート対応）が幾つか報告されている．
文献 33) では，非線形変換出力の量子化前にゲインユニッイントラ予測：内挿予測，インペインティング



動き補償予測：超解像ポストフィルタ：雑音除去

解像度変換：超解像

文献 40) は，深層学習の内挿予測応用を活用し，イントラ

トと呼ばれる機能を挿入し，チャネルの重要度に応じて異な予測を行っている．国際標準とは異なり，予測に使用する画るスケーリングを行う方式が提案されている．チャネル重み

素を 1 ラインではなく，複数ラインで幅を持たせることを特に相当するゲインベクトルは，補助情報としてデコーダに送徴とする．また，文献 41) は，GAN によるインペインティ

られ，任意のレートで学習型画像圧縮が実行される．

ング（画像修復）42) をイントラ予測に応用している．それぞ

文献 34) では，一つのネットワークで，チャネル数を変えれが有効に機能し，HEVC を凌ぐ予測性能を実現している．

ながら実行可能な Slimmable Neural Network 35) と呼ばれる

文献 43) では，半画素動き補償予測画素の作成に，深層学手法を可変レートに応用した方式が提案されている．エンコ

習による超解像 SRCNN 44) を適用している．非常にシンプル

ーダはビットレートに対応したチャネル選択を行い，デコーな手法であるが，HEVC に対して 1%程度の圧縮効率の改善

ダは Slimmable Neural Network で構成され，提供されたチャを実現している．超解像はまた，エンコーダでダウンサンプ

ネル情報から復号画像を生成する．

リングし，デコーダで（超解像による）アップサンプリングを行う動画像圧縮手法でも使用されている 45)．

g) 高速化・固定小数点化
学習型画像圧縮は，従来の画像圧縮に対する演算時間の増

文献 46) では，VVC の探索フェーズで使用された JEM加が問題とされ，既に述べたコンテキストモデルの高速演算(Joint Exploration Model) において，デブロッキングフィルタ

手法 12)13) に加え，さまざまな高速化手法の提案が行われていと SAO (Sample Adaptive Offset) を，まとめて CNN によるポる．また，32 ビットの浮動小数点から，8 ビットの固定小数ストフィルタで置き換える方式が提案されており，従来方式

点に変換する検討もいくつか報告されている．

を凌ぐ圧縮効率を実現している．

文献 36) では，可分型サブサンプリング，非対称なエンコ

2.4 画質評価ーダ・デコーダ構成，逆量子化残差と呼ばれる量子化誤差の

PSNR が主観画質に一致しない問題は古くから知られてお低減手法の導入により，CPU のみによる学習型画像圧縮の 30
fps (frames per second) 実装の報告が行われている．

映像入力

文献 37) では，CPU と GPU の異なる浮動小数点実装に起

−

エントロ
ピー符号化

変換・
量子化

圧縮ストリーム

逆量子化・
逆変換

因する演算誤差の問題に言及し（MPEG のドリフト誤差の問
題に似ている），
学習型画像圧縮をすべて整数演算で実行する＋方式の提案を行っている．文献 38) では，QAT (Quantization
Aware Training) と呼ばれるキャリブレーションを用いた固

イントラ
予測

定小数点を FPGA 実装した報告が行われ． 4K 空間解像度へ

動き補償
予測

の展開も言及されている．

ポスト
フィルタ
フレーム
メモリ

動き検出

h) VCM
VCM は，物体検出や物体追跡等のコンピュータビジョン

図 6 深層学習の部分適用方式

タスクを行うコンピュータのための画像符号化方式として，

Fig. 6 Partial replacement methods by deep learning

213

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

り，第二の画質評価尺度として SSIM 47) が定着し，さらに

文献 57)，58) では，学習型画像圧縮の固定小数点実装を試

Netflix によるVMAF (Video Multi-method Assessment Fusion) 48)

みている．
単純に 32 ビット浮動小数点を 8 ビット整数に線形が加わり，第三の評価尺度として定着しつつある．これにさ量子化するのではなく，非線形変換は 8 ビット整数で再学習

らに深層学習を用いた画質評価の研究開発が活性化し，FRを行い，hyper prior はルックアップテーブルで関数近似を行型，NR 型とも多数の提案が行われている．

う等の工夫を入れ，固定小数点近似による圧縮性能の劣化をFR 型画質評価尺度としては，LPIPS (Learned Perceptual

低く抑えることに成功している．

Image Patch Similarity) 49) が代表例として挙げられる．LPIPS

文献 59)， 60) では，VCM として，学習型画像圧縮の圧縮

では，原画像と圧縮画像に VGGNet 等を適用し，その中間層

ストリームから，顔特徴量検出，前景抽出，物体検出，セマ

出力を距離計算に使用する．また，従来の信号処理的な雑音

ンティックセグメンテーション等を行う方式の検討を行った．

に加え，CNN 特有のひずみ要因を学習に取り入れている．

復号画像に戻すよりも，圧縮ドメインのまま検出を試みる方

原画を必要としない NR 型画質評価尺度に関しては，文献が，検出精度が高くなることを確認している．

50) が最初の報告例として知られており，5 層の CNN 構成に

3.2 部分適用方式

より，従来手法を凌ぐ画質推定結果を報告している．NR 型
では，圧縮ひずみに加え，白色雑音やぼけ雑音も想定され，

文献 61) では，イントラ予測への深層学習適用の提案を行第一段で雑音源の推定を行い，第二段で画質推定を行う．

い，発表学会の Best Paper Award を受賞している．文献 40) と同様に，符号化済み隣接ブロックの複数ラインの画素を参照

2.5 適応レート制御

したブロック画素値の予測を行うが，実画像を用いた実験に基づき，ブロックサイズに応じて使用するニューラルネット

最近の映像配信では，映像ソースを複数のビットレートと解像度で圧縮してサーバ上に置き，受信者が自身の通信環境

ワークを切り替えている．図 8 に示すように，4×4，8×8 ブに応じて適切なコンテンツを選択する方式が取られる．これ

ロックには FCN (Fully Connected Network) を，16×16，32×を 国 際 標 準 で サ ポ ー ト す る の が MPEG-DASH (Dynamic

32 ブロックには CNN を使用する．この工夫により，文献 41)

Adaptive Streaming over HTTP) であり，コンテンツの選択方

以外の従来手法に対する圧縮効率の改善を実現している．

法（適応レート制御）は標準化対象外とされる．

3.3 画質評価

この適応レート制御に関して，以前は決定的なアルゴリズ
ムによる制御を行っていたが，2017 年の Pensieve 51) の提案以

文献 62) では，深層学習を用いた NR 型画質推定手法の提来，深層強化学習の適用が主流になっている．Pensieve では，案を行っている．従来の CNN+FCN 構成の画質推定器を顕著

スループット，選択コンテンツのビットレート，受信バッフ

性マップに応じて On/Off 制御している点を特徴とし，顕著領ァ使用量，リバッファリング時間等を入力とし，次に受信す域に着目した NR 型画質評価の精度改善を実現すると共に，するコンテンツを決定する．このとき，QoE 推定値を報酬と顕著性判定の閾値に応じて演算時間の制御を可能にしている．

して，QoE の最大化を試みる．文献 52) では，Pensieve のモ

この結果，発表当時の SOTA の画質評価精度を実現すると共バイル配信拡張を行っている．

に，演算時間も小さく抑えることに成功した．

3.

研究室の取り組み

3.4 適応レート制御

3.1 学習型画像圧縮

鉄道への映像配信技術 63) を検討する中で，移動手段に応じ筆者の研究室でも，2017 年から学習型画像圧縮の研究開発を進めている．まず，AutoEncoder に主成分分析を組み合せる方式 53) からスタートし，
ResNet と hyper prior の組込み 54)，
アテンションと混合ガウス分布の組込み 6)，等の成果発表を行った．文献 6) はしばらく SOTA 的な扱いを受けた．図 7に圧縮特性の比較を示す．VVC-intra を含む国際標準方式に対して優位な圧縮特性を実現できていることがわかる．
文献 55) では，hyper prior の考え方を拡張し，学習型画像
圧縮を画素毎の確率分布をために使用するロスレス圧縮方式を提案している．文献 24) では，深層学習によるキーフレー
ム圧縮とフレーム補間を組み合せた動画像圧縮方式を提案し，
文献 56) では，キーフレームは既存の BPG で行い，それ以

図 7 学習型画像圧縮の RD 特性 6)

外はフレーム補間する動画像圧縮方式を提案している．

Fig. 7 Rate-distortion curve of learned image compression 6)

214

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

3) J. Ballé, V. Laparra, E. P. Simoncelli.: “End-to-end Optimized Image
Compression”, ICLR 2017 (2017).
4) J. Ballé, D, Minnen, S. Singh, S. J. Hwang, N. Johnston: “Variational
Image Compression with a Scale Hyperprior”, ICLR 2018 (2018).

(a) for small blocks5) D. Minnen, J. Ballé, G. Toderici: “Joint autoregressive and hierarchicalpriors for learned image compression”, NIPS 2018 (2018).
6) Z. Cheng, H. Sun, T. Takeuchi, J. Katto: “Learned Image Compression
with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules”,
IEEE CVPR 2020 (2020).
7) Z. Guo, Z. Zhang, R. Feng, Z. Chen: “Causal Contextual Prediction for(b) for large blocks

Learned Image Compression”, IEEE Trans. on CSVT, Vol.32, No.4, Apr.
2022 (2022).

図 8 深層学習によるイントラ予測 61)8) S. Santurkar, D. Budden, N. Shavit: “Generative Compression”, PCS

Fig. 8 Intra-prediction by deep learning 61)

2018 (2018).
9) E. Agustsson, M. Tschannen, F. Mentzer, R. Timofte, L. V. Gool:“Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image
Compression”, IEEE ICCV 2019 (2019).
10) R. Zou, C. Song, Z. Zhang: “The Devil Is in the Details: Window-based
Attention for Image Compression”, IEEE CVPR 2022 (2022).
11) Y. Zhu, Y. Yang, and T. Cohen: “Transformer-based Transform Coding”,
ICLR 2022 (2022).

図 9 通信品質からの移動手段推定 64)
Fig. 9 Transport mode estimation from communication quality 64)

12) D. Minnen, S. Singh: “Channel-Wise Autoregressive Entropy Models

たスループット予測と適応レート制御の検討を開始し，201613) D. He, Y. Zheng, B. Sun, Y. Wang, H. Qin: “Checkerboard Context

for Learned Image Compression”, IEEE ICIP 2020 (2020).
Model for Efficient Learned Image Compression”, IEEE CVPR 2021

年頃から深層学習の画像通信応用の検討を開始している．

(2021).

文献 64) では，観測可能な通信パラメータから移動手段（静止，徒歩，自転車，バス，電車）を推定する方式を提案して

14) Y. Qian, M. Lin, X. Sun, Z. Tan, R. Jin: “Entroformer: Aいる．具体的には，観測したスループット，受信無線強度，

Transformer-based Entropy Model for Learned Image Compression”,

基地局 ID の三次元ベクトルの時系列を RGB 画像に変換し，ICLR 2022 (2022).

CNN による画像分類を適用することで移動手段を推定する．

15) A. B. Koyuncu, H. Gao, E. Steinbach: “Contextformer: A Transformer

図 9 に RGB 画像の例を示すが，この手法によって，95%を超with Spatio-Channel Attention for Context Modeling in Learned Image

える分類精度を獲得している．また，文献 65) では，移動手

Compression”, https://arxiv.org/abs/2203.02452.

段毎に観測したスループットから RNN を用いて未来のスル

16) X. Zhu, J. Song, L. Gao, F. Zheng, H. T. Shen: “Unified Multivariate

ー プ ッ ト 予 測 を 行 う 方 式 を 提 案 し ， 文 献 66) で は ，Gaussian Mixture for Efficient Neural Image Compression”, IEEE
CVPR 2022 (2022).

MPEG-DASH における適応レート制御に応用している．

4.

17) K. Tsubota, K. Aizawa: “Comprehensive Comparisons of Uniform

おわりにQuantizers for Deep Image Compression”, IEEE ICIP 2021 (2021).
18) A. Honkela, H. Valpola: “Variational Learning and Bits-Back Coding:

本稿では，画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用の研究動向と筆者の研究室における研究開発事例の紹介を行った．

An Information-Theoretic View to Bayesian Learning”, IEEE Trans. on
NN, Vol.15, No.4, July 2004 (2004).

国際学会の発表件数は増加の一途にあり，企業からの発表も

19) F. Mentzer, L. V. Gool, M. Tschannen: “Learning Better Lossless

増加している．筆者らを含め，ソースコード公開している事

Compression Using Lossy Compression”, IEEE CVPR 2020 (2020).

例 67)も多く，実用化も含めた今後の展開に期待したい．

20) R. Child, S. Gray, A. Radford, I. Sutskever: “Generating Long

参考文献

Sequences with Sparse Transformers,” https://arxiv.org/abs/1904.10509.

1) “深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか”, 電子情報通21) J. Ho, E. Lohn, P. Abbeel: “Compression with Flows via Local

信学会誌, Vol.105, No.5, May.2022 (2022).

Bits-Back Coding”, NIPS 2019 (2019).

2) CLIC · Challenge on Learned Image Compression:22) S. Zhang, N. Kang, T. Ryder, Z. Li: “iFlow: Numerically Invertible

http://compression.cc/.

Flows for Efficient Lossless Compression via a Uniform Coder”, NIPS

215

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

41) L. Zhu, S. Kwong, Y. Zhang, S. Wang, X. Wang: “Generative

2021 (2021).

Adversarial Network-Based Intra Prediction for Video Coding”, IEEE

23) G. Lu, W. Ouyang, D. Xu, X. Zhang, C. Cai, Z. Gao: “DVC: An

Trans. on MM, Vol.22, No.1, Jan. 2020 (2020).

End-to-end Deep Video Compression Framework”, IEEE CVPR 201942) S. Iizuka, E. Simo-Serra, H. Ishikawa: “Globally and Locally Consistent(2019).

Image Completion”, ACM Trans. on Graphics, Vol.36, No.4, Aug.2017

24) Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto: “Learning Image and Video(2017).

Compression through Spatial-Temporal Energy Compaction”, IEEE

43) N. Yan, D. Liu, H. Li, F. Wu: “A Convolutional Neural Network

CVPR 2019 (2019).

Approach for Half-Pel Interpolation in Video Coding”, IEEE ISCAS25) F. Mentzer, E. Agustsson, J. Ballé, D. Minnen, N. Johnston, G. Toderici:

2017 (2017).

“Neural Video Compression using GANs for Detail Synthesis andPropagation”, https://arxiv.org/abs/2107.12038.

44) C. Dong, C. C. Loy, K. He, X. Tang: ““Learning a Deep Convolutional
Network for Image Super-resolution”, ECCV 2014 (2014).

26) Z. Hu, G. Lu, D. Xu: “FVC: A New Framework towards Deep Video

45) Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto: “Performance Comparison ofCompression in Feature Space”, IEEE CVPR 2021 (2021).

Convolutional AutoEncoders, Generative Adversarial Networks and27) J. Dai, H. Qi, Y. Xiong, Y. Li, G. Zhang, H. Hu, Y. Wei: “Deformable

Super-Resolution for Image Compression”, CLIC 2018 (2018).

Convolutional Networks”, IEEE ICCV 2017 (2017).
28) X. Deng, W. Yang, R. Yang, M. Xu, E. Liu, Q. Feng, R. Timofte: “Deep46) X. Song, J. Yao, L. Zhou, L. Wang, X. Wu, D. Xie, S. Pu.: “A Practical

Homography for Efficient Stereo Image Compression”, IEEE CVPR

Convolutional Neural Network as Loop Filter for Intra Frame”, IEEE

2021 (2021).

ICIP 2018 (2018).
47) Z. Wang, A.C. Bovik, H. R. Sheikh, E. P. Simoncelli: “Image Quality

29) J. Lei, X. Liu, B. Peng, D. Jin, W. Li, J. Gu: “Deep Stereo Image

Assessment: from Error Visibility to Structural Similarity”, IEEE Trans.

Compression via Bi-directional Coding”, IEEE CVPR 2022 (2022).

on IP, Vol.13, No.4, Apr. 2004 (2004).

30) G. Lu, T. Zhong, J. Geng, Q. Hu, D. Xu: “Learning based48) A. Aaron, Z. Li, M. Manohara, J. Y. Lin, E. C. H. Wu, C. C. J. Kuo:

Multi-modality Image and Video Compression”, IEEE CVPR 2022

“Challenges in Cloud based Ingest and Encoding for High Quality(2022).

Streaming Media”, IEEE ICIP 2015 (2015).

31) Z. Que, G. Lu, D. Xu.: “VoxelContext-Net: An Octree based Framework49) R. Zhang, P. Isola, A. A. Efros, E. Shechtman, O. Wang: “Thefor Point Cloud Compression,” IEEE CVPR 2021 (2021).

Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual32) Y. He, X. Ren, D. Tang, Y. Zhang, X. Xue, Y. Fu: “Density-preserving

Metric”, IEEE CVPR 2018 (2018).

Deep Point Cloud Compression”, IEEE CVPR 2022 (2022).
33) Z. Cui, J. Wang, S. Gao, T. Guo, Y. Feng, and B. Bai: “Asymmetric50) L. Kang, P. Ye, Y. Li, D. Doermann: “Convolutional NeuralGained Deep Image Compression with Continuous Rate Adaptation”,

Networks for No-Reference Image Quality Assessment”, IEEE

IEEE CVPR 2021 (2021).

CVPR 2014 (2014).

34) F. Yang, L. Herranz, Y. Cheng, M. G. Mozerov: “Slimmable51) H. Mao, R. Netravali, M. Alizadeh: “Neural adaptive video streaming

Compressive Autoencoders for Practical Neural Image Compression,”with Pensieve”, ACM SIGCOMM 2017, 2017 (2017).

IEEE CVPR 2021 (2021).

52) A. Zhou, H. Zhang, G. Su, L. Wu, R. Ma, Z. Meng, X. Zhang, X. Xie, H.

35) J. Yu, L. Yang, N. Xu, J. Yang, T. Huang: “Slimmable Neural Networks”,

Ma, X. Chen: “Learning to Coordinate Video Codec with Transport

ICLR 2019 (2019).

Protocol for Mobile Video Telephony”, ACM Mobicom 2019 (2019).

36) Z. Zheng, X. Wang, X. Lin, S. Lv: “Get the Best of the Three Worlds:

53) Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto: “A Deep Convolutional

Real-Time Neural Image Compression in a Non-GPU Environment”,

AutoEncoder-based Lossy Image Compression”, PCS 2018 (2018).

ACM MM 2021 (2021).

54) Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto: “Deep Residual Learning for37) J. Ballé, N. Johnston, D. Minnen: “Integer Networks for Data

Image Compression”, CLIC 2019 (2019).

Compression with Latent-Variable Models”, ICLR 2019 (2019).

55) Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto: “Learned Lossless Image

38) C. Jia, X. Hang, S. Wang, Y. Wu, S. Ma, W. Gao: “FPX-NIC: An

Compression with a HyperPrior and Discretized Gaussian Mixture

FPGA-Accelerated 4K Ultra-high-definition Neural Video Coding

Likelihoods”, IEEE ICASSP 2020 (2020).

System”, IEEE Trans. on CSVT, Early Access, April 2022 (2022).

56) J. Shimizu, Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto: “HEVC Video39) R. Torafason, F. Mentzer, E. Agustsson, M. Tschannen, R. Timofte, L. V.

Coding with Deep Learning Based Frame Interpolation”, IEEE GCCE

Gool: “Towards Image Understanding from Deep Compression without

2020 (2020).

Decoding”, ICLR 2018 (2018).

57) H. Sun, Z. Cheng, M. Takeuchi, J. Katto: “End-to-end Learned Image

40) J. Li, B. Li, J. Xu, R. Xiong, W. Gao: “Fully Connected Network-BasedCompression with Fixed Point Weight Quantization”, IEEE ICIP 2020

Intra Prediction for Image Coding”, IEEE Trans. on IP, Vol.27, No.7,(2020).

July 2018 (2018).

58) H. Sun, L. Yu, J. Katto: “Learned Image Compression with Fixed-point

216

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

Arithmetic”, PCS 2021 (2021).
59) J. Liu, H. Sun, J. Katto: “Learning in Compressed Domain for Faster
Machine Vision Tasks”, IEEE VCIP 2021 (2021).
60) J. Liu, H. Sun, J. Katto: “Improving Multiple Machine Vision Tasks in
the Compressed Domain”, ICPR 2022 (2022).
61) H. Sun, L. Yu, J. Katto: “Fully Neural Network Mode Based Intra
Prediction of Variable Block Size”, IEEE VCIP 2020 (2020).
62) Z. Cheng, M. Takeuchi, K. Kanai J. Katto: “A Fully-blind and Fast
Image Quality Predictor with Convolutional Neural Networks”, IEICE
Trans. on Fundamentals Vol. E101-A, No.9, Sep.2018 (2018).
63) K. Kanai, T. Muto, J. Katto, S. Yamamura, T. Furutono, T. Saito, H.
Mikami, K. Kusachi, T. Tsuda, W. Kameyama, Y. J. Park, T. Sato:“Proactive Content Caching for Mobile Video utilizing Transportation
Systems and Evaluation through Field Experiments”, IEEE JSAC,
Vol.34, No.8, Aug. 2016 (2016).
64) W. Kawakami, B. Wei, K. Kanai, J. Katto: “A Highly Accurate
Transportation Mode Recognition using Mobile Communication
Quality”, IEICE Trans. Comm., Vol.E102-B, No.4, Apr. 2019 (2019).
65) B. Wei, W. Kawakami, K. Kanai, J. Katto, S. Wang: “TRUST: A TCP
Throughput Prediction Method in Mobile Networks”, IEEE Globecom
2018 (2018).
66) B. Wei, H. Song, J. Katto: “FRAB: A Flexible Relaxation Method for
Fair, Stable, Efficient Multi-user DASH Video Streaming”, IEEE ICC
2021 (2021).
67) Learned-Image-Compression-with-GMM-and-Attention:
https://github.com/ZhengxueCheng/Learned-Image-Compression-withGMM-and-Attention (2022).

（2022 年 6 月 19 日 受付）
甲 藤 二 郎（正会員）
1987 年 東京大学工学部電気工学科卒業．1992
年 同大学大学院工学系研究科電子工学専攻博士課程修了．同年 日本電気株式会社入社．1996
年～1997 年 米国プリンストン大学客員研究員．
1999 年 早稲田大学理工学部電子・情報通信学科助教授．2004 年 同教授. 2004 年～2008 年, 新エネルギー・産業技術総合開発機構主任研究員.マルチメディア通信，信号処理の研究に従事．博士(工学).

217

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）-- 創立50周年記念特集 --地球温暖化の現状と衛星による海氷観測の重要性
長 幸平†

直木和弘†

†東海大学情報技術センター

Global Warming and Importance of Sea Ice Monitoring from Space
Kohei CHO†, Kazuhiro NAOKI††Tokai University Research & Information Center〈あらまし〉 近年，地球の温暖化が顕著となっている．地球の温暖化が進んだ場合，その影響は雪氷圏で顕著となる可能性が高い．海氷域の変動観測の重要性が増してきている．全球の海氷の分布変動の監視には衛星による観測が不可欠である．ここでは，地球温暖化の現状を概観し，衛星による海氷観測の重要性と，各種の衛星搭載センサが捉えた海氷分布変動の特徴について論ずる．センサにはそれぞれ，長所，短所があり，相補的に活用することの重要性についても言及する．
キーワード：リモートセンシング，MODIS, AMSR2，ScanSAR, 海氷密接度<Summary> For the past few years, the trend of global warming has become evident than ever. The effect of global warming is
expected to be enhanced in the cryosphere. Thus, importance of sea ice monitoring is increasing. Satellite observation is one of themost effective ways to monitor the distribution of sea ice on global basis. In this paper, the authors have examined the characteristics
of various sensors onboard satellites for monitoring sea ice from space.
Keywords: remote sensing, MODIS, AMSR2, ScanSAR, sea ice concentration1.

図 2 は，ハワイのマウナロアで観測された大気中の二酸化地球温暖化の現状

炭素濃度の時系列変化である 2)．1958 年に観測が始まって以

まず，図1に1891年～2021年の世界の年平均気温の偏差のグ降，右上がりに増加し続けている．小さな上下動は，植物がラフを示す1)．偏差は1991年～2020年の30年の平均値を基準値

活発に二酸化炭素を吸収する北半球の夏に大気中の二酸化炭としている．これを見ると，世界の年平均気温は100年あたり

素濃度が減少し，植物の活性度が低下する北半球の冬に大気

約0.73℃の割合で上昇していることが分かる．特に1990年代

中の二酸化炭素が上昇するという季節変動を示している．主

半ば以降，高温となる年が多くなっている．正偏差が大きかに人間活動に起因する二酸化炭素の排出量は，植物が吸収でった年の上位を見ると，5位までが2015年以降に集中している． きるレベルを遥かに超えて大気中の二酸化炭素濃度を増加さ
このように温暖化監視の重要性は年々高まっている．

せ，今日に至っていると見ることができる.
図 3 に過去約 2000 年の温室効果ガス濃度の経年変動 3)，図拡大図
図 1 世界の年平均気温の偏差（気象庁）1)

図 2 マウナロアで観測された大気中の CO2 の時系列変動 2)

Fig.1 Anomalies of annual global average temperature1)

Fig.2 Atmospheric CO2 at Mauna Loa2)

218

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

2.

4 に過去 1000 年の北半球の平均気温の平年差を示す 4)．産業
革命以降，全球の二酸化炭素を含む温室効果ガスの濃度が急激に上昇し，それに呼応するように気温が上昇している．人為的な温室効果ガスの排出増加によって地球の温暖化が進んでいる可能性は極めて高い．2021 年に発表された IPCC 第６
次報告書の政策決定者向け要約（SPM）5)では，初めて，「人間の影響が大気，海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない．
」と断定した．図 5 に同報告書に掲載された
1850 年から 1900 年を基準とした世界平均気温の変化と今後の気温上昇の予測グラフを示す．今後の気温上昇の予測はモデルにより異なるが，21 世紀末には，最も低い予測でも 1℃，
最も高い予測では 5℃近くまで上昇すると見られている．地
球温暖化は危機的状況にあると言わざるを得ない．我々人類

海氷観測の重要性

地球全体の反射率（アルベド, albedo）は約 30%である．地
球の表面の約 7 割を覆う海のアルベドが 10%以下であるにもかかわらず，地球全体のアルベドが約 30%を維持しているのは，アルベドの高い雲，雪氷が存在するおかげである．言い換えると，雲や海氷には地球の温暖化を抑制する効果がある．
しかし，一旦，温暖化が進み，雪氷域が融解していくと，地球のアルベドが低下し，地球表面における太陽放射エネルギ
ーの吸収量が増加し，それがさらに温暖化を加速させることになる．この現象を雪氷アルベドフィードバック（ice albedo
feedback）という（図 6 参照）．このため，地球の温暖化の傾
向は雪氷圏で顕著に現れる可能性が高い．

3.

はその動向をしっかり観測し，対策を講じていく必要がある．

主な観測センサと観測事例

本論文では，衛星による海氷観測で主に用いられる 3 種類のセンサを取り上げる（図 7 参照）．なお，海氷観測ではこれ
ら以外に熱赤外センサ，マイクロ波散乱計やレーザーレーダなども利用されている．

図 3 過去約 2000 年間の大気中の温室効果ガス濃度の変化 3)
Fig.3 Concentrations of greenhouse gases for the past 2000 years3）

赤：温度計
青：年輪，
珊瑚，
氷コア
から推定
灰色：誤差幅図 6 雪氷アルベドフィードバック
Fig.6 Ice albedo feedback
図 4 過去 1000 年の北半球の平均気温の平年差の変化 4)
Fig.4 Anomalies of the average temperature of the northern hemisphere4)

センサ

可視近赤外放射計

マイクロ波
放射計

合成開口レーダ
SAR

放射源

太陽

対象物

レーダ

観測波長

約 0.4～3μm

約 1mm～10cm

約 1cm～1m

観測項目

反射マイクロ波放射後方散乱係数

分解能

約 1m～1km

約 5km～50km

約 5m～100m

観測概念

図 7 海氷観測に用いられる主なセンサ
図 5 1850 年から 1900 年を基準とした世界平均気温の変化

Fig.7 Typical sensors used for sea ice monitoring5)

Fig.5 Global surface temperature change relative to 1850–19005)

219

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

3.1 可視近赤外放射計

3.2 合成開口レーダ

主に太陽光の地表面からの反射を観測する可視近赤外放射

合成開口レーダ（SAR）10)は，自ら電波を発信して地表面か計は，空間分解能が 1m～1km と比較的高く，快晴時にはそのらの反射（散乱）を受信する能動型のセンサで，曇天時も雲

観測画像の色や形状から詳細な海氷分布状況を判別することを通過して海氷の分布状況が把握できる．また，合成開口技ができる．NASA の地球観測衛星 Terra および Aqua に搭載さ術を使うことにより，高空間分解能化を実現している．JAXA

れた MODIS センサは 36 バンド観測波長帯を有する可視赤外が 2006 年に打ち上げた地球観測衛星 ALOS に搭載された合放射計で，空間分解能が 250m の観測波長帯を 2 バンド有し

成開口レーダ PALSAR には，観測幅を通常の約 70km から 250ている 6)．また観測幅が 2,330km と広いため，全球をほぼ毎～350km に広げて観測する広域観測モード（ScanSAR モード）

日観測することができる．東海大学情報技術センターでは，がある 11)．通常の高分解能観測モードに比べて，マイクロ波

2003 年より MODIS データの直接受信を行っており，冬季はの照射方向の分解能が約 10m から約 100m へ低下するが，海海 上 保 安庁 の海 氷 情 報セ ンタ ー へ オホ ーツ ク 海 周辺 の氷域などの広域監視に適している．図 9 に同じ日にオホーツ

MODIS 画像を毎日，配信している 7),8)．この際，MODIS のク海沿岸を観測した MODIS と ScanSAR の画像を示す．このBand 1（赤の波長帯）に赤と青，Band 2（近赤外の波長帯）に日は曇天だったため，MODIS の画像には雲しか映っていない

緑を割り当てたカラー合成画像（図 8(a)参照）を作成していが，ScanSAR の画像では雲を透過して海氷分布を明瞭に観測る．一般に海氷域は水の影響で近赤外の Band2 は Band１に比できていることがわかる．SAR 画像では，表面が凸凹の領域

べて観測値が低くなる傾向がある．このため，このカラー合は明るく，平坦な部分は暗く映る．一番手前にあるサロマ湖

成では，雲は白く，海氷域はやや紫色をおび，両者の判読がは，表面が平らな氷で覆われているため暗く見える．

しやすい．海上保安庁では，この画像を元に図 8(b)に示す海氷速報図を作成し，漁船等に配信している．

(a)MODIS 画像(b)ScanSAR 画像(a)MODIS 画像(b)海氷速報図（海上保安庁提供）9)(c)ScanSAR 画像の拡大

図 8 MODIS 画像とそれから作成された海氷速報図

図 9 MODIS 画像と ScanSAR 画像の比較（2007 年 2 月 21 日）

Fig.8 Typical sensors used for sea ice monitoring

Fig.9 Comparison of MODIS & ScanSAR images（Feb. 21, 2007）

220

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

3.3 マイクロ波放射計
マイクロ波放射計は，地表から放射されるマイクロ波を直径 60ｍ～2m のアンテナで観測するセンサである．マイクロ波放射計の空間分解能は通常 10km～50km である．マイクロ波放射計で観測した輝度温度から海氷密接度（後述）を算定することができる 12)．図 10 にほぼ同時刻に MODIS とマイク
ロ波放射計 AMSR2 が観測したオホーツク海の海氷密接度画像を示す．AMSR2 は JAXA の GCOM-W 衛星に搭載された高性能マイクロ波放射計である．
マイクロ波放射計は MODIS の2021 年 3 月 10 日

ような光学センサに比べて空間分解能は劣るが，大気の影響

2021 年 9 月 12 日(a)北極域を受けにくく，毎日，ほぼ全球観測が可能である．先の合成
開口レーダは，全球をカバーするのに数日を要するため，雲を透過して全球の海氷分布を毎日観測できるマイクロ波放射計のメリットは大きい．図 11 に北極域と南極域の 2021 年の
夏と冬の最小と最大の海氷分布画像を示す．両極とも夏と冬で海氷分布が大幅に変動することがわかる．
衛星搭載マイクロ波放射計は 1978 年に NASA が SMMR を打ち上げて以来，40 年以上に渡って様々な衛星に搭載され，継続的に全球観測を実施して来ている．近年は JAXA のマイ

2021 年 2 月 21 日

2021 年 8 月 31 日

クロ波放射計 AMSR，AMSR-E，AMSR2 が高性能な観測を継(b)南極域続している．図 12 にこれらの観測データから求めた北極域の図 11 AMSR2 海氷密接度画像で見た両極の海氷分布の季節変動 13)

時系列の海氷面積の変動グラフを示す．北極域の海氷の減少

Fig.11 Sea ice distribution of both hemispheres observed by AMSR2 13)傾向が顕著なことが分かる．こうした観測結果は，IPCC の報
告書において，地球温暖化を断定する根拠の１つとして使われている 5)．
図 13 (a)と(b)は，衛星搭載マイクロ波放射計が捉えた 1982
年と 2012 年の夏季の北極域の海氷分布がその年で最小となった日の画像を並べたものである．図 13(b)の赤い部分は両者の海氷分布の差を取ったものである．この 30 年間で夏季の北極海の海氷分布が急激に減少している様子がよくわかる．
この赤い領域は，
1982 年には太陽放射を反射していたが，2012
年には吸収に転じたことになる．

図 12 北極域の海氷面積の経年変動
Fig.12 Interannual variability of Arctic sea ice extent(a)MODIS 画像(a)1982 年 9 月 9 日(b)AMSR2 海氷密接度画像(b)2012 年 9 月 16 日

図 10 MODIS 画像と AMSR2 画像の比較（2021 年 3 月 13 日）

図 13 1982 年と 2012 年の北極域の海氷分布の比較

Fig.10 Comparison of MODIS & AMSR2 images（March 13, 2021）

Fig.13 Comparison of the Arctic sea ice extent of 1982 and 2012

221

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

4.

センサの統合利用

上記のように衛星による海氷観測では様々なセンサを用いているが，それぞれに長所，短所があり，それらを組み合わ

4.2 MODIS 画像による AMSR2 海氷密接度推定精度の検証(1)海氷密接度の推定原理せて利用することで，より多くの情報を抽出することができ

海氷密接度(ice concentration)とは海面において海氷が占める．ここでは，海氷観測におけるセンサの統合利用の有効性

る割合を指し， 0 から 10 の 11 段階で表す．WMO（世界気を示す事例を 2 件取り上げる．

象機関）の海氷用語集(Sea Ice Nomenclature)15) には，単にconcentration (密接度)という用語で定義されている．海氷密接

4.1 MODIS 画像と ScanSAR 画像の併用 14)度の測定は，当初は主に船舶や航空機からの目視観測で行わ

図 9 の(a)と(b)の画像を見比べると，ScanSAR の画像があれれてきたが，1978 年に米国の Nimbus-7 衛星に搭載されたマば，MODIS の画像は不要であるかのように思える．しかし，イクロ波放射 SMMR が観測を開始して以降，より定量的に算海上保安庁の海氷情報センターでは，
MODIS 画像と ScanSAR

定されるようになった 16)．衛星搭載マイクロ波放射計の観測

画像の両方が取得できた場合，解析担当者が両画像を見比べデータから算定された海氷密接度は通常，％で表示される．

ながら判読で，海氷速報図を作成している．海氷速報図では，以下に，マイクロ波放射計で海氷密接度を推定する基本原理

海氷の分布密度（密接度）を１-3，4-6，7-8，9-10 割の４段階を説明する．

に区分表示している．また，水域を空色で表示している．

条件によって異なるが，水の放射率は通常 0.5 前後である

図 14 に 2010 年 2 月 10 日に観測された MODIS 画像とのに対して，氷の放射率は 0.9 前後となる 17)．マイクロ波をScanSAR 画像，およびそれらを元に作成された海氷速報図の使った海氷観測では，この放射率の違いを利用して海氷密接

一部を拡大したものを示す．画像上部を見ると，MODIS 画像度を推定している．今，氷盤の温度が 263K（–10℃），海水では暗い部分が，ScanSAR 画像では海氷のように明るく見え（開放水面）の温度が 274K（＋1℃）であったとする．氷のている．実はこの領域は水域だが，風で波立った水面が SAR

放射率を 0.9，水の放射率を 0.5 と仮定し，大気の影響等をの電波を散乱させ，画像上で明るく見えているのである．解無視すると，海氷の観測輝度温度は 263K×0.9=237K，海水の析者は，両画像を見比べ，ここは水域と判定している．一方，

観測輝度温度は 274K×0.5=137K となる．マイクロ波域の観その周辺は，ScanSAR 画像では暗いが，これは，薄く張った

測では，海水の方が海氷より観測輝度温度が低く，両者の観

海氷が平らなため，電波が反対方向へ鏡面反射され，衛星に測輝度温度には 100K ほどの温度差が生じる．ここで，海氷

電波がほとんど戻って来ないため，暗くなっているのである．

密接度が未知の海氷域の観測輝度温度がこれらの中間的な値

この領域について，解析担当者は MODIS 画像から薄氷と判（例えば 207K）であったとすると，その観測輝度温度はそ定している．また，MODIS 画像の下方は雲がかかって判読がの海氷域において氷が占める割合に対応していると考え，海難しいが，その領域については，
ScanSAR 画像の判読により，氷密接度を(207–137)／(237–137) = 0.7 = 70%となる（図 15 参海氷域と判定している．このように，解析担当者は MODIS 画照）．以下に海氷密接度 C を求める一般式を示す.

像と ScanSAR 画像の特徴を考慮しながら高度な判読を行っ

C=(TB– To)/ (TI– To)ていることが分かる．

但し，TB：未知の海氷域の観測輝度温度（1）

TO：海水（海氷密接度 0％）の観測輝度温度
TI ：氷盤（海氷密接度 100％）の観測輝度温度

図 15 マイクロ波観測輝度温度による海氷密接度推定原理
Fig.15 Concept of estimating sea ice concentration from brightness

図 14 MODIS 画像と ScanSAR 画像より作成された海氷速報図

temperature measured by a microwave radiometer.

Fig.14 Production of sea ice chart from MODIS & ScanSAR images

222

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

衛星搭載マイクロ波放射計の観測データを用いて海氷密接

適当な海氷分布域を選定する．次に，AMSR2データからABT

度推定を行うアルゴリズムとしては，NASA Team Algorithm16),

アルゴリズムで算定した海氷密接度の1画素（25km × 25km）

Bootstrap Algorithm17), ASI Algorithm18 ） 等が知られている．

に対応する領域の海氷密接度をMODIS画像のband1（波長域：

JAXA では，衛星搭載マイクロ波放射計 AMSR，AMSR-E，

620-670nm）の反射率データ(1画素250m×250m)の100画素×100

AMSR2 を継続して打上げているが，これらの観測データから画素から算定した．このMODIS海氷密接度を正解として海氷密接度を推定するアルゴリズムには，NASA の Comiso 博

AMSR2海氷密接度の精度検証を行った．

士が開発した Bootstrap Algorithm を改良した ABT アルゴリズ

4.3 検証結果

ム（AMSR Bootstrap Algorithm）を採用している 19)．
なお，海氷密接度から算定される「海氷面積」には sea ice
extent と sea ice area の 2 種類がある．NSIDC では，sea ice area
は，算定された海氷密接度に画素の面積をかけて積算したもの，sea ice extent は，通常，海氷密接度が 15％以上の画素の面積を合計したものとして定義している 20)．定義としては，
sea ice area の方が，実際の海氷面積に近いが，海氷密接度の算定結果がアルゴリズムによって多少変動するため，海氷面積の算定には，通常，sea ice extent が用いられる．図 12 の海
氷面積は sea ice extent で計算されている．

検証は，オホーツク海，ベーリング海，南極ウエッデル海を対象に実施した．以下に，その結果を示す．図 17 は，2021
年 3 月 13 日のオホーツク海の MODIS 画像上から，様々な海
氷密接度の海氷が分布している領域を選定した事例である．
その領域の MODIS 海氷密接度を算定し，横軸を AMSR2 海
氷密接度，
縦軸を MODIS 海氷密接度とする散布図を作成し，
AMSR2 海氷密接度の RMSE を算定した結果を(c)に示す．その他の検証結果の幾つかを図 18 に示す．

(2)海氷密接度の精度検証の方法
筆者らは，JAXA の委託を受け，AMSR2 海氷密接度の精度検証を実施している．快晴日には，AMSR2 より空間分解能の高い MODIS のような光学センサの観測データを海氷域と水域に 2 値化することで，単位面積当たりの海氷密接度を精度よく算定することができ，マイクロ波放射計の海氷密接度の精度検証等に用いることができる 21)．本研究では，AMSR2 の観測輝度温度から推定された空間分解能 25km の AMSR2 海
氷密接度の精度を，ほぼ同時に観測された MODIS データから算定した海氷密接度と比較して評価を実施している．
MODIS の band1，band2 の空間分解能は 250ｍと，AMSR2 に比べはるかに高く，快晴時には AMSR2 の海氷密接度推定精度の検証に適している．MODIS データを用いた AMSR2 海氷
密接度の精度検証の手順を図 16 に示す．まず，AMSR2 と(a)MODIS 画像(b)AMSR2 海氷密接度画像

MODIS の画像を幾何学的に重ね合わせ，MODIS 画像上から(c) MODIS 海氷密接度 対 AMSR2 海氷密接度
図 17 MODIS 海氷密接度を用いた AMSR2 海氷密接度の RMSE
図 16 MODIS データを用いた AMSR2 海氷密接度の精度検証方法

による精度評価 (オホーツク海，2021 年 3 月 13 日)

Fig.16 Procedure of validating AMSR sea ice concentration using MODIS

Fig.17 Selection of test site for the validation of AMSR2 sea ice
concentration (Sea of Okhotsk, March 13, 2021)

data

223

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

表 1 MODIS 海氷密接度を用いた AMSR2 海氷密接度の精度評価結果
Table 1 Accuracy evaluation result of AMSR2 sea ice concentration(a) オホーツク海，2021 年 4 月 5 日

RMSE

対象領域

日付

オホーツク海2021 年 3 月 13 日

7.81%

オホーツク海2021 年 2 月 24 日

12.60%オホーツク海2021 年 4 月 5 日

7.49%

オホーツク海2020 年 1 月 16 日

9.62%

オホーツク海2020 年 1 月 28 日

10.56%

ベーリング海2022 年 1 月 26 日

6.68%

ベーリング海2022 年 1 月 29 日

7.86%

ウエッデル海2021 年 11 月 14 日

5.72%

最後にオホーツク海，ベーリング海，南極ウエッデル海の評価結果をまとめたものを表 1 に示す．JAXA が設定している AMSR2 の海氷密接度の目標精度は誤差 10％以下であるが，この結果から，その条件をほぼ満たしていることがわかる．

5.

まとめ

既に触れたように，IPCC は，昨年発表した第 6 次報告書の政策決定者向け要約で初めて，「人間の影響が大気，海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない．
」と断定した．この意味は重い．20 世紀は，人類が地球温暖化(b)オホーツク海，2020 年 1 月 28 日を加速させた世紀と位置付けることができる．21 世紀に
我々はそれを終息させることができるのであろうか？ 地球
温暖化の影響は海氷分布変動に顕著に表れる可能性が高い．
本論文で述べたように，衛星による海氷観測は，温暖化監視に不可欠な手段である．筆者らは，衛星に搭載された様々なセンサを駆使して海氷分布変動に現れる温暖化の状況をできるだけ正確に把握し，警鐘を鳴らしていく使命を負っていると認識している．科学者が皆で力を合わせ，温暖化に立ち向
かっていきたいものである．

謝辞(c)ベーリング海（2022 年 1 月 26 日）

本研究の主要な部分は，JAXA からの AMSR2 に関する委
託研究の成果に拠るものである．また，MODIS データの受信処理システムの構築では文部科学省の私立大学研究ブランデ
ィング事業の支援を受けた．記してお礼申し上げる．

参考文献
1) 気象庁統計情報
http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_wld.html (2022).

2) NOAA, Monthly Averaged Mauna Loa CO2,
https://gml.noaa.gov/ccgg/trends/ (2022).
3) IPCC, Fourth Assessment Report; https://archive.ipcc.ch/publications and data/ar4/wg1/en/faq-2-1-figure-1.html (2007)(d)ベーリング海(2022 年 1 月 29 日)

4) IPCC, Third Assessment Report; Figure 2.21 (2001).

図 18 MODIS 海氷密接度を用いた AMSR2 海氷密接度の RMSE

5) IPCC, Sixth Assessment Report; Summary for Policy Makers,による精度評価

https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/ downloads/report/

Fig.18 Selection of test site for the validation of AMSR2 sea ice
concentration

IPCC_AR6_WGI_SPM_final.pdf (2021).

224

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

長 幸平

6) NASA, https://modis.gsfc.nasa.gov/about/specifications.php(2022).
7) 長幸平，上村治睦，安城たつひこ：“沿岸・海上安全のための衛星・
航空機による海氷監視”，計測と制御，Vol.47，No.12，pp.1041–1044，

1981 年 千葉大学大学院工学研究科修士課程修了，工学博士．現在，東海大学情報技術セン
ター所長．特任教授．衛星による広域監視，即時監視，海氷観測等の研究に従事．日本リモー
トセンシング学会，日本写真測量学会に所属．

12 月 (2008)．
8) 東海大学宇宙情報センター，オホーツク海＆北海道周辺 MODIS 画
像，

直木 和弘

http://www.tsic.u-tokai.ac.jp/view_modis/index.php (2022).
9) 第一管区海上保安本部，海氷情報センター，https://www1.kaiho.mlit.go.jp/KAN1/1center.html (2022)
10) 飯坂譲二監修，合成開口レーダ画像ハンドブック，朝倉書店（1998）
11) JAXA, PALSAR
https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/jp/alos/sensor/palsar_j.htm (2022).
12) 長 幸平，直木和弘：“AMSR2 による海氷観測の高度化”，日本リモートセンシング学会誌, Vol.33. No.4, pp.283–292 (2013)．
13) 国立極地研究所，VISOP，https://ads.nipr.ac.jp/vishop/#/monitor(2022).
14) 長幸平：“海氷観測のための MODIS と PALSARSCANSAR データの統合利用に関する研究”，日本写真測量学会年度年次学術講演会
論文集，pp.107–110（2012）.
15) WMO, Sea ice nomenclature, WMO No.259,
https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=4651 (2014) .
16) D. J. Cavalieri, P. Gloersen, W. J. Campbell: “Determination of Sea Ice
Parameters with the NIMBUS 7”, Journal of Geophysical Research:
Atmospheres, Vol. 89, Issue D4, pp. 5355–5369 (1984).
17) G. Spreen, L. Kaleschke, G. Heygster: “Sea Ice Remote Sensing Using
AMSR-E 89 GHz channels” Journal of Geophysical Research: Oceans,
Vol.113, Issue C2, February 2008 (2008).
18) J. C. Comiso: “Characteristics of Arctic Winter Sea Ice from Satellite
Multispectral Microwave Observations”, Journal of GeophysicalResearch: Oceans, Vol.91, pp.975–994 (1986).
19) J.C. Comiso, K. Cho: “ Description of GCOM-W1 AMSR2 Level 1R andLevel 2 Algorithms”, JAXA, NDX-120015A, (6), pp.1–28 (2013),
http://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_W/data/doc/NDX-120015A.pdf(2013).
20) NSIDC, What is the difference between sea ice area and extent?,
http://nsidc.org/arcticseaicenews/faq/#area_extent (2008)21)K. Cho, K. Naoki, J. Comiso: “Detailed Validation of AMSR2 Sea Ice
Concentration Data Using MODIS Data in The Sea of Okhotsk”, ISPRS
Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-3-2020, pp. 369–373(2020).

（2022 年 6 月 28 日 受付）

225

2007 年 千葉大学大学院自然科学研究科修了，理学博士，現在，東海大学情報技術センター技
術員，雪氷圏のマイクロ波放射特性の研究に従事，日本雪氷学会，日本リモートセンシング
学会に所属．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科 日本文学研究室
横山 恵理†（正会員）
大阪工業大学Japanese Literature Lab., Dept. of Information Systems, Osaka Institute of Technology
Eri YOKOYAMA (Member)
Osaka Institute of Technology

1.

行っている．本授業で提案したプレゼンテーション内容を発はじめに展させ，情報科学専門の教員のもとで卒業研究テーマとする

大阪工業大学（学校法人常翔学園）は，大正 11（1922）年

学生も毎年数名存在する．

に，その起源となる「関西工学専修大学」が，「世のため，人

3.

のため，地域のため，
理論に裏付けられた実践的技術をもち，3.1

現場で活躍できる専門職業人を育成する」という建学の精神

研究内容

これまでの研究内容に基づいて創設されて以来，本年（2022 年）で創立 100 周年

当研究室では，情報科学分野の研究室と様々な共同研究をを迎える．現在，大阪工業大学は，工学部，情報科学部，知行ってきた．中でも，①画像コンテンツを用いた学習支援ア

的財産学部，ロボティクス＆デザイン工学部から構成されてプリケーション 1)（情報システム学科 サービスコンピューテ

いる．情報科学部は 1996 年に情報処理学科（2019 年に情報ィング研究室・須永宏研究室との共同研究），②『信貴山縁起

知能学科へと名称変更）と情報システム学科の 2 学科からな

絵巻』画像データベース 2)（情報メディア学科 マルチメディ

る学部として開設され，現在は，さらに情報メディア学科，

ア応用研究室・平山亮研究室との共同研究），③絵巻物（『信ネットワークデザイン学科，データサイエンス学科を加えた

貴山縁起絵巻』，『源氏物語絵巻』）の学習 Web コンテンツ 3), 4)

5 学科で構成される．本稿では，情報科学部における日本文（同）は，2020 年度，新型コロナウイルス感染症対策に伴う学関連の取り組みを紹介する．

オンライン講義が実施される以前に授業内学習・授業外学習
教材として開発し，活用していたものである．いずれもコロ

2. 研究室概要ナ禍以前から，小学校・中学校・高等学校等の教育現場で活情報科学部における日本文学研究室の活動は，情報科学分用されることを意識し，開発当時の学習指導要領（国語科）

野の研究室に配属された学生が，卒業研究のテーマとして日が期待する内容に対応させるかたちで開発した．以下にその本文学を選択した場合に，共同研究を行うことを中心として事例を 2 点紹介する．

いる．また，学部全体で取り組んでいる地域連携活動や学生

3.2 『信貴山縁起絵巻』学習アプリ

プロジェクトの中で文学や歴史が扱われる際にも，助言を行

本節では，『信貴山縁起絵巻』学習アプリを紹介したい．

ったり，共同研究を行ったりしている．
学部のカリキュラムの中では，共通教養科目（人文社会科

本アプリケーションは，Web 上で鑑賞者がコメントを付した学）として「文学基礎」と「観る文学」という 2 科目を展開

り，その内容を複数で共有したりすることによって，鑑賞者している．このうち「観る文学」では，絵巻物に代表されるの絵巻物への興味関心を高めたり，内容理解を促進させたり

絵画資料を中心に扱っている．授業の到達目標の一つとしてすることを目的として開発された（図 1 参照）．実装方式は「文学（人文科学分野）の課題を発見したうえで，情報技術

以下の通りである．
国立国会図書館デジタルコレクション「志を活用することにより，文学を継承，発展させていくための

貴山縁起絵巻」の画像ファイルを利用し，個々の jpg 画像を手法を考案し，口頭および文章で説明することができる」こ

手作業でつなぎ合わせ，長尺の絵巻物画像を作成する．Webとを掲げており，国文学研究資料館「新日本古典籍総合デー

画面表示サイズは今回縦 600，横 1500 ピクセル（1：2.5）とタベース」，人文学オープンデータ共同利用センター「日本古したので，上巻（1:30）の場合 12 分の 1 の場面が表示される典籍データセット」，IIIF（International Image Interoperability

ことになる．スライダーを CSS で記述し，スライダー位置に

Framework）対応データセットを活用した問題解決型授業を応じて，絵巻画像の表示位置を決定する．

226

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

図 2 絵巻画像データベース
図 1 『信貴山縁起絵巻』学習アプリケーション

言絵巻』，『源氏物語絵巻』，『鳥獣人物戯画絵巻』と比べても多くの地域が描き出された作品である．
『信貴山縁起絵

ブラウザへの表示は HTML5 の Canvas を JavaScript で操巻』の詞書には地名が明記されており，絵にはその土地の作する形で実装する．画像ファイルは drawImage 関数で元情景やその土地での人々の営みが描かれている．また，本

画像の表示領域と Canvas での貼り付け位置座標を指定す

絵巻は，事物や人物の「移動」が多いという点も特徴的でることで設定する．短冊は，この上に長方形描画のためのある．上巻では，鉢や倉が信貴山から山崎までを移動する

fillRect 関数を用い，タッチした座標と色を指定する．文字様子が描かれ，中巻では童子が空を駆けて清涼殿へ到達すは，fillText 関数により文字の座標と内容を指定するが，本る様子が描かれる．下巻では，信濃を出発した尼君が，東実装では縦書きとしたいので，全入力文字を分解して，右大寺訪問を経て信貴山に到着するまでの行程を，一巻を通上から下方に各文字の座標を設定して記述する．

して描いており，本絵巻の内容理解のためには，どの土地

こうして設定した短冊に関し，現在のスライダーの相対を舞台としているのかという点や，どこからどこへ移動し

位置，短冊の座標と幅・高さ，通し番号，文字列，色の 8ているのかという点を押さえる必要がある．

個の変数を記録オブジェクトとして記録用リストに追加し「『信貴山縁起絵巻』データベース」は，上記作中人物のていく．再描画時やスライダー値を変更した際には，この「移動」に留意しつつ，学習者および鑑賞者の作品内容のリストから全記録オブジェクトを取出し，現在表示中の画理解を促すために開発された．これまで『信貴山縁起絵巻』

面範囲内（スライダー値で判断）にある短冊のみを表示すを鑑賞する場合は，刊行された書籍かインターネット公開

る．スライダーをずらすと，短冊は相対位置を保ったままされている画像を利用して，その解説と照らし合わせつつ移動する．また，画面上で既存短冊をタッチした際は，こ見る方法が一般的であった．しかし，絵巻物の初学者にとの座標データを基に当たり判定をし，その短冊の位置変更っては，どこに着目して鑑賞すべきかがわからず，理解のや，内容変更，色変更を可能としている．このリストの内妨げとなっていた．そこで，本データベースでは，絵巻全容を Ajax 通信により，Web データベースサーバに送り現体のストーリーを追えるように，絵巻全体を通して描かれ状を記録したり，読み出して再現したりができる．

る「命蓮」や下巻で描かれ続ける「尼君」のような人物，

上記の記録用の変数はオブジェクト形式では Ajax 送信

および，上巻を通して描かれる「米俵」や「鉢」といったできないので内容を全て文字列にし，個々の変数間を区切

事物や，それを追う人々をタグ付けし，検索を可能とする

り符号で連結したものを引数とする．読出しに関しては，ことを目標とした．移動する人物や事物を見つけやすくす

記録オブジェクトに相当する内容は Json 形式にて返信することで，その周囲に描かれた土地の景観や人々の営みをる．現在，本アプリケーションは情報科学部「文学基礎」

あわせて鑑賞する手助けとなることを期待した（図 2 参照）．

と「観る文学」で利用されており，今後も様々な教育現場

データベースの機能として，(1)カテゴリ別の絞り込み表示への導入が期待される．また，コロナ禍以前から，本アプ

機能，(2)キーワード検索機能 を実装した．カテゴリ別のリケーションを外部リンクとして使用可能とすることによ

絞り込み表示機能では，絵巻の画像から見てとれる特徴やって，ZOOM 等のオンライン学習グループ上で活用した実描かれた事物について，カテゴリごとに分類したものが表践例もある．

示される．
「全て表示」を選択すると，データベース化され3.3 『信貴山縁起絵巻』画像データベースているすべての絵巻の画像を表示する．細分化されている

本節では『信貴山縁起絵巻』の内容理解に特化したデー

項目については，「性別」や「物」を選択するとさらに細かタベースを紹介したい．
『信貴山縁起絵巻』には，山崎，信い分類が表示される．特に，本絵巻を理解するうえで押さ

貴山，清涼殿，東大寺，信濃という地名が登場しており，

えておきたい「命蓮」，「尼君」，「鉢」についても絞り込み

同じく平安時代に成立した他の絵巻物，すなわち，『伴大納表示ができるようにした．

227

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

文部科学省が 2017 年に発表した新学習指導要領（国語編）では，「言葉がもつ価値を認識するとともに，言語感覚を豊かにし，我が国の言語文化に関わり，国語を尊重してその能力の向上を図る態度を養う」ことが目標とされている．この目標は，我が国の「言語文化を継承・発展させる
態度を小・中・高 等学校を通じて育成するため，伝統文化に関する学習を重視することが必要である」とする中央教育審議会答申が踏まえられており，小学校・中学校・高等学校での伝統文化教育が期待されていることが窺える．本稿で紹介したアプリケーションやデータベースは，より幅

図 3 文字あわせマッチング

広い学習者の学習補助教材として活用されることが期待できる．

カテゴリ別の絞り込みは，データベース化した画像それ
ぞれにタグを付け，メニューの選択項目をクリック（タッ4. おわりにプ）することで対応した画像が一覧で表示されるように設計した．カテゴリ別の絞り込みは，(2)キーワード検索 と

本稿では，当研究室の紹介にあたり，情報科学専門の研は異なり，調べたい対象を一つずつ選択することで必ず対究室との共同研究について簡単な報告を行った．情報科学

応する画像が表示されるため，「検索結果がない」 というと日本文学，とりわけ古典文学の融合は，「日本古典籍デー事態が生じないことが利点である．また，あらかじめ分類

タセット」（人文学オープンデータ共同利用センター）等のをした鍵語を提示することで，利用者の興味や関心を引く

公開により，多くの古典籍の画像データが利用可能となっ契機になることも期待できる．(2)キーワード検索 は，パたことをきっかけとして急速に進んでおり，今後の発展がソコン画面，スマートフォン画面ともにデータベース右上期待される研究領域である．情報科学を専門に研究する学に配置した検索窓にキーワードを入力することで，対応し生や研究室と一緒に，古典文学を現代に，そして未来につた検索結果が表示される．キーワード検索も(1)カテゴリ別

なげるサポートができればと願っている．

の絞り込みと同様に，データベース化されている各画像に

参考文献

キーワードのタグを付けており，入力されたキーワードの

1) E. Yokoyama, H. Sunaga, M. J. Hirayama :“Cooperative E-Learning
Applications Based on HTML-5 Canvas for Japanese ClassicalLiterature Education”, IIEEJ Trans. on Image Electronics and VisualComputing Vol.8 No.2 (2020).
2) 東野達貴，平山亮，横山恵理：「『信貴山縁起絵巻』のデータベ
ース化と文学的 Web コンテンツの制作」画像関連学会連合会第4 回秋季大会，ポスター発表 (2017)．
3) 内藤真志，吉留裕大，横山恵理，須永宏，平山亮：『源氏物語絵巻の Web 教材開発』画像電子学会第 1 回デジタルミュージア
ム・人文学研究会 (2021).
4) 吉留裕大，内藤真志，横山恵理，須永宏，平山亮：『源氏物語絵巻の学習用 Web コンテンツによる学習効果』映像表現・芸術
科学フォーラム (2021).
5) 大土友麻，須永宏，横山恵理：「くずし字学習アプリケーショ
ン『文字あわせマッチング』の開発とその活用」『じんもんこん 2019 論文集』(2019).

文字がなくても，検索結果として表示させることが可能である．例えば，「和尚と屋敷の姫君」という画像の場合，「姫君」が描かれていることから「女」の検索結果としても表示するように設定されている．
キーワード検索は，利用者が調べたい内容をピンポイン
トで表示させることが可能となる効果的な方法である．しかし，キーワードに対応する検索結果がない場合には，利用者の期待に応えられないという事態に陥ることが想定される．また，導入したキーワード検索はすべて手作業によるタグ付けを行っているため，検索される可能性があるキーワードを大量にタグ付けする作業が生じる．そこで検索結果がない場合でも，(1)カテゴリ別で絞り込むという手順
で検索を可能となるように設計し，利用者が目的の画像を

横山 恵理 （正会員）
2003 年 奈良女子大学文学部卒業．
2005 年 同大学院博士前期課程修了．大谷学園大谷中高等学校（国語科非常勤講師），桃山学院大学
学習支援センターに勤務．2016 年奈良女子大学大学院人間文化研究科博士後期課程修了．博士（文学）．専門は源氏物語享受史．
尼門跡および吉野地方所蔵作品の調査分析も行っている．現在，大阪工業大学情報科学部准教授．本学会地方理事．画像電子学会，
情報処理学会（人文科学とコンピュータ研究会）会員．

発見しやすくするための工夫を施している．

3.4 その他のアプリケーション
この他に，くずし字（変体仮名）に親しみ，くずし字の基礎を学習することに重点を置いて設計した，くずし字学
習支援アプリケーション「文字あわせマッチング」5)もある．先行するアプリケーションに比べ，より初学者を対象とし，トランプゲームの神経衰弱のような方法を採用する
ことで，学習者が楽しみながら学べる，くずし字学習の基盤へと展開することが期待できるものである．
（図 3 参照）

228

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

大画面裸眼 3D ディスプレイの研究開発
井ノ上 直己(株)KDDI 総合研究所

Research and Development of a Large-Size Glasses-Free 3D Display
Naomi INOUEKDDI Research, Inc
その時に，裸眼 3D ディスプレイの初期の研究開発に携わっ

1. まえがきたことを懐かしく思い出したいものである．

私は，大学を卒業して通信会社に就職した．当時は，移動

2. 裸眼立体視するための生理的要因

通信が広く普及する前で携帯電話もなく，やっと自動車電話が登場し始めた頃であった．そのような頃に，私が通信会社

人が奥行きを知覚して立体視する生理的手掛かりにはに就職を決めた理由の一つは，通信技術を使って遠隔地の人種々あるが，特に，以下の 4 つの要因が良く知られている．

とあたかも同じ時間や空間を共有する臨場感通信に憧れたからであった．就職してから，音声認識や自然言語処理など人工知能の研究開発を行った後，2006 年から 2016 年まで国立
研究開発法人 情報通信研究機構(NICT)において超臨場感コ
ミュニケーション技術の研究開発に携わった．
この研究では，
3D ディスプレイ，3D 音響，触覚・嗅覚など視覚や聴覚以外(1)

両眼視差：左右の目の網膜上に写る像の違い(2)

輻輳：眼球の内向きの回転角度(3)

調節：目の水晶体の厚さの変化(4)

運動視差：自分や像が動いた時の像の見え方の違い

実物と同様に立体視できるディスプレイを開発するには，これらの生理的要因を全て満たすことが望まれる．しかし，の感覚情報の提示に関して，遠隔地の人とあたかも同じ時間

特殊な眼鏡をかける3Dディスプレイでは，上記(1)(2)を利用しや空間を共有するための技術開発に関わることができ，まさて立体視しているに過ぎない．これに対して，著者らが研究に就職時の夢に取り組む機会を頂き，胸がワクワクした．

開発を行った裸眼3Dディスプレイでは，さらに(4)の運動視差

さて，本稿では，この研究開発で実現した様々な技術のうの要因も利用し，よりリアルな映像の再現を目指した．

ち裸眼 3D ディスプレイについて紹介する．このディスプレ

以下では，著者が研究開発に携わった大画面の裸眼3Dディ

イは研究室内に留まることなく，多くの人が行き来する場所

スプレイの詳細を紹介する．ちなみに上記の生理的要因を全に 1 年半以上も設置して，新しい 3D ディスプレイを広く知て満たしたものがホログラフィであり，超臨場感コミュニケってもらえる機会となった．そのため，私が携わった超臨場ーション技術のプロジェクトの中でホログラフィの研究開発

感コミュニケーション研究プロジェクトの中でも極めて大きも実施したが，本稿では紹介を割愛する．

なウェイトを占めているからである．

3. 大画面裸眼 3D ディスプレイ

プロジェクトがスタートした当時は，まだ世の中に 3D ディスプレイがなく，それから数年経った 2010 年，特殊な眼鏡

3.1 システム概要をかけて 3D 映像を見る映画や TV 受像機が実用化され，市場に投入された．例えば，ジェームス・キャメロン監督の「ア著者が開発に関わった大画面裸眼 3D ディスプレイ（REI:

バター」が大ヒットしたのを覚えている方も多いと思う．こRay Emergent Imaging）は 200 インチの画面サイズを有し，図の映画のお蔭で，2010 年は 3D 元年とも呼ばれ，3D 映像がそ

1 に示すように多人数でも同時にそれぞれの方向からの映像の後一般化していくと想定されたが，特殊な眼鏡をかけるデを見ることができるものである．
このディスプレイは図 2 に示すようにプロジェクタアレイィスプレイはやがて見かけなくなった．これは，眼鏡を装着する煩わしさや疲労を感じることが原因と考えられる．
将来，とディスプレイスクリーンから構成されている．ここでプロ

再び 3D ディスプレイが登場する時には（私はこのような時

ジェクタアレイは一つ一つが Full HD の解像度を持つ多数のが必ず来ることを信じている），例えば，ホログラフィにな

プロジェクタユニットで構成されており，プロジェクタユニ

るかも知れないが，確実に眼鏡をかけないものになるだろう．

ットは縦横の 2 次元的に配置されている．一方，ディスプレ

229

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）x
Display screen

Projector unit

Condenser lens( focal length: g )pViewing area: V

Np

Viewing angle:

2Npz
ViewerDiffuser film
Projector array

Gap of parallax
images: p'

L

図 1 200 インチ裸眼 3D ディスプレイ

D

図 3 ディスプレイの基本原理
yProjector unit

Display screenx

3G-SDI
1920 × 1080, 60 p
About 200 ch

8m
5.5 m

z
Reconstructed
3D image
Projector array

PCs
+
Frame
memories

ViewerCondenser lens (Fresnel lens)

4m
Viewing
angle 40°

6.2 m
4.5 m

Viewingarea

Signal sources

Special diffuser filmyProjector arrayx

Display screen

図 4 システムパラメータ

Incident light

表 1 ディスプレイ仕様

Diffused light
Special diffuser film
・Narrow diffusion angle in x axis direction
・Wide diffusion angle in y axis direction

図 2 ディスプレイの構成

Image size

200 inches, 16:9

Resolution

1,920 (H) × 1,080 (V) pixels

Frame rate

60 frame/second

Projector units

イスクリーンは縦方向には拡散するが横方向にはほとんど拡
散しない拡散特性を有する特殊な拡散フィルムと集光レンズから構成されている．
全てのプロジェクタユニットから出た光はスクリーン上に同時に重ねて投影されるが，スクリーンに貼られた特殊な拡散フィルムによって，プロジェクタからスクリーンに入射した光は横方向には拡散せずに直進する．また，この光はスクリーン上にある集光レンズによって観覧者の左目（または右目）に入射される．このように，観覧者の左目（または右目）
では 1 つのプロジェクタユニットから出た光を見ることにな
る．同様に，観覧者のもう一方の目では別のプロジェクタユ
ニットから出た光を見ることになる．両目に入射される光は別々のプロジェクタからの光であり，これらを両眼視差映像とすることにより，観覧者は立体映像を見ることができる．
この様子を示したのが図 3 である．これはスクリーンを上から見た図であり，プロジェクタユニットから放出された光が観覧者の目に届く様子を示している．このアーキテクチャ
により，観覧者が水平方向に移動することによって，それぞれの場所でも別のプロジェクタユニットからの光を見ることができるようになる．つまり，それぞれの場所に合った映像

230

Interval of parallax images
Viewing angle

Almost 200 units
22.8 mm (viewing distance 5.5 m)
About 40°をプロジェクタユニットから放出することにより，このディスプレイは運動視差の再現が可能となる．
先に示したように，本研究開発では運動視差を実現することを目指している．フリッピングが抑制され自然な運動視差を実現するには，視点数が瞳孔間で 2～3 個以上が必要である
ことが知られており 1) ，本ディスプレイではそれを満たすよ
うに設計した．

図 4 および表 1 に各システムパラメータを示す．また，表示される映像の仕様も表 1 に併せて示している．
また，このディスプレイに表示された映像例を図 5 に示す．この映像は車の CG 映像であり，左側から見ると車のハンドルが見えないが，右側に移動するとハンドルを見ることができる．このように，水平方向だけ
ではあるが，左右の場所によって見え方が変わり，あたかも実物がそこにあるかの如く運動視差が再現されていることがわかる．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）(a)運動視差の評価

図 5 立体映像の表示例

3.2 ディスプレイの一般公開
大阪駅北側に 2013 年 4 月にグランフロント大阪（GFO）という複合商業施設が開業した．そこには人が交流するための施設であるナレッジキャピタル 2) が設けられている．本ディスプレイはナレッジキャピタルの中でも，子どもから大人まで，訪れた誰もが先端技術に触れて体験できることを目的(b)3D 映像の印象評価にした「ザ・ラボ」3) に開業当初から設置された．低層階に

図 6 評価実験あるため，普段から多くの人が行き来する立地であった．
映像の上映時間は施設運営管理者により定められた朝 10

3.4 映像コンテンツの例

時から夜 9 時の 11 時間で，日曜祝日を含む週 7 日間，元旦および年 1 回の施設休業日を除いて，原則連日上映を行った．

多くの人が行き来する場所に大画面ディスプレイを設置

20 ヵ月間設置し，のべ 50 万人以上（推定値）もの多くの人する一つの応用例として，
デジタルサイネージが考えられる．

に来場頂いた．

そこで，一般の商品の広告を上映するのではなく，関西の特徴を生かした題材を取り上げて，多くの人に関西の事をより

3.3 フィールド評価

よく知ってもらうことが，関西の玄関口である大阪駅前で上行き来する人がこのディスプレイをどのように評価した

映するコンテンツとして相応しいと考え，関西には貴重な文かを確かめるため，来場者にアンケートを実施した．評価ポ

化財が豊富にあることから，文化財を提示する機会を設けた．

イントは，(a)運動視差に気が付いたか，(b)3D 映像の画質に本稿でその一例を紹介する．

対する印象，の 2 点であり，結果を図 6 に示す．図 6 より，例えば，奈良にあるお寺「海龍王寺」４) を対象に，このお本ディスプレイの特徴である運動視差（見る位置によって画寺のご本尊である十一面観音菩薩立像（重要文化財，図 7）

像が変わる）に自ら気が付いて映像を見ている来場者が約や五重小塔（国宝，図 8）等を紹介する映像を制作した．こ70%いることが分かる．一方，残念ながらスタッフから説明

こで，十一面観音菩薩立像は，3D スキャナーを用いて立体形を受けても運動視差に気が付かなかった来場者がいる(5.8%)状を計測し，この立体形状を基にテキスチャを貼り合わせてことが分かった．また，3D 映像の画質については，76.7%の立体映像を再現したものである．一方，五重小塔は一眼レフ

来場者が「非常に良い」と評価しており，96.3%の来場者かカメラで多視点の撮影を行った実写映像である．他の例とし

ら「良い」以上の評価が得られた．

ては，奈良の大安寺 5)の協力を得て，馬頭観音立像（重要文化財）を始め 7 体の仏像を撮影した．図 9 に馬頭観音立像の撮影風景を示す．図 10 に上映風景を示す．ナレッジキャピ

231

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

図 7 海龍王寺所蔵十一面観音菩薩立像（重要文化財）図 10 映像の上映風景（上：海龍王寺，下：大安寺）
図 8 海龍王寺所蔵五重小塔（国宝）

参考文献
1)

機械システム振興協会・光産業技術振興協会編: “自然な立体視を可能とする空間像の形成に関する調査研究報告書要旨”, p.38
(2008)

2)https://kc-i.jp/

3)https://kc-i.jp/facilities/thelab/

4)https://www.kairyuouji.jp/index_main.html

5)

http://www.daianji.or.jp/(2022 年 6 月 15 日最終確認).

図 9 大安寺の撮影風景

井ノ上 直己1984 年 京都大学大学院修士課程修了．同
年 KDD（現，KDDI）入社．1987 年 ATR
自動翻訳電話研究所出向．1991 年 KDD 研究所（現，KDDI 総合研究所）復帰．2006 年
ATR 認知情報科学研究所所長．2009 年 情報通信研究機構上席研究員．2010 年 情報通信研究機構ユニバーサルメディア研究セ
ンター長，2011 年 情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所副所長．2014 年 情報通信研究機構ユニバーサ
ルコミュニケーション研究所上席研究員．
2016 年 KDDI 研究所（現，KDDI 総合研究所）復帰．博士（工学）．

タルで映像を観覧した後，実際にお寺を訪問した人もあるな
ど，観光客を現地へ誘導する効果も出ている．またこの展示をきっかけに報道各社から記事や番組で取り上げられた．

4. おわりに遠隔地にいる人とあたかも同じ時間や空間を共有するコ
ミュニケーションにおいて 3D ディスプレイは欠かせない要
素技術と考えられる．何度もブームになっては下火になっている 3D ディスプレイが将来再び注目されるようになる時は，
間違いなく裸眼で見るタイプになるであろう．ここで紹介した研究開発が，将来のより実用的な裸眼 3D ディスプレイの研究の一助になれば幸いである．

232

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.51 No.3 （2022）

ゼロからわかる 3 次元計測 3D スキャナ，LiDAR の原理と実践
著者：坂本 静生
発行：オーム社
判型：A5

発行年月日：2022 年 6 月 14 日

ページ数：215 ページ

ISBN：978-4-274-22882-7

定価：2,970 円（税込）

最新版のスマートフォンやタブレットには高性能なカメラだけでなく，LiDAR と呼ばれるセンサが搭載されている．
iPhone 12Pro や iPhone 13 Pro, 2020 年発売以降の iPad Pro など，LiDAR 搭載モデルのスマートフォンやタブレットをお持ちの方はカメラのレンズの近くをよく見て確かめていただきたい．LiDAR は「Light Detection and Ranging（光の検出と測距）」の頭文字をとった言葉であり，周波数が非常に高い電磁波であるレーザー光を使い，接触することなく物体の形状や距離を測定する技術である．自分の部屋の中を LiDAR で読み取れば，本棚や机，椅子などの家具を手軽に 3 次元化することができる．また，iPhone, iPad の LiDAR 付モデルは、フォーカスが合いづらい暗所におけるオートフォーカスが，LiDAR なしモデルと比較して，高速になっている．これは、LiDAR を併用することで撮影対象との間の距離が計測できることを利用しているからである．
「3 次元計測」というと難しく感じるかもしれないが実はこのように極めて身近になってきた技術の 1 つである．RGBのカメラ画像だけでなく深度方向の情報を取得することができる Microsoft Azure Kinect や Intel RealSense などについて聞
いたり，実際に手にとったりした人もおられるだろうがいずれもその技術を活用している．3 次元計測技術は，工場での検査や土木現場などでも活躍している技術であり，計測した結果を 3 次元コンピュータグラフィックス(CG: Computer
Graphics)として取り込めば，仮想現実(VR: Virtual Reality)や拡張現実(AR: Augmented Reality)にも利用可能である．
本書は，3 次元計測技術を理解するために必要な知識を最初の一歩から丁寧に順を追って解説している書籍である．物体の 3 次元情報をコンピュータに入力するためにはどういったことが必要なのか，そのためにはどのような方法が使われているのか，その数理モデルはどのように導かれるのかなど，一つずつ丁寧に解説するとともに，実際に読者が手を動かしながら実践してみることによってその原理を理解できるような構成にもなっている．
第 1 章では三角測量の基本的な方法から始まり，光の速さを利用して 3 次元計測を行う方法である TOF （Time Of Flightmethod, 飛行時間法）についても初心者向けに丁寧に解説されている．第 2 章では，三角測量の原理をより深く理解する
ために，一般の人にも身近であり入手しやすいカメラやプロジェクタ，PC を組み合わせたアクティブ型の 3 次元計測機器を例に挙げ，機器の構築と C++や Python などで作成したプログラムを用いてのキャリブレーションの方法について手を動かして体験し理解できるような内容となっている．この章では現場におけるカメラ設定についても詳述されており，画像
認識屋さんにもぜひご一読いただきたい内容である．第 3 章はスマートフォンやタブレットに搭載の LiDAR およびアプリを利用した実践的な内容になっており，LEGO MINDSTORM やマイコンボード Raspberry Pi と接続して手を動かしていくという， LEGO やラズパイが好きな方には必見の内容である．最終章である第 4 章では実際の 3 次元計測装置の設計と開発にあたってのポイントが解説されており，読者が現場での応用力を身につけられる内容となっている．
コラムやソースコードも充実しており，必要な人が必要なところだけ読んでもよいような構成になっている点も魅力である．「LiDAR って最近よく聞くし気になるけれどよくわからないんだよなぁ」と思っていた方は是非，この機会に本書を手にとってみて欲しい．
目次
第1 章

3 次元計測技術の基礎

第2 章

アクティブ型三角測量による 3 次元計測

第3 章

LiDAR を使って手軽に 3 次元計測実験

第4 章

3 次元計測装置の設計と開発

おすすめ対象読者
3D 計測デバイスの開発，周囲のものや環境を 3D として理解し活用することを考えている技術者・実務者，及び学生．
3D スキャナや LiDAR など 3 次元計測応用技術の取得を目指している周辺分野の研究者，技術者など．
（編集理事

233

五十嵐悠紀

記）

理事会だより
第 326 回理事会

１．⽇時：2022 年 04 ⽉ 15 ⽇(⾦)18:30-21:00
２．場所：京橋区⺠館と Zoom によるオンラインのハイブリッド開催
３．出席者：理事 22 名 総出席者 27 名
【会⻑】 ⽥中【副会⻑】 児⽟，⽵島、齋藤【編集】 五⼗嵐【企画】 ⾕⼝，北, 藤澤，窪⽥, 井ノ上【財務】 ⽥中【総務】 宮崎，寺崎，村松【技術専⾨】盛岡，前川【地⽅】 甲斐、横⼭【監事】 伊藤＜第 50 回年次⼤会＞ 内⽥実⾏委員⻑
＜事務局＞ 浮ケ⾕事務局⻑
＜オブザーバ＞ ⼩野元会⻑，⼩林次期会⻑
（１） 前回議事録確認 ＜児⽟副会⻑＞

326-001-1 1

承認事項（２） 議題１： 第 50 回記念年次⼤会進捗 ＜内⽥実⾏委員⻑＞（３） 議題２： AIS2022 開催計画 ＜盛岡技術専⾨理事＞

326-002-１ 7

326-003-１ 9（４） 議題３： 第６回ベイン賞受賞者の選定について ＜⽥中会⻑＞

326-004-１ 11（５） 議題４： 第９回⻄⽥賞受賞者の選定について ＜向井選定委員会副委員⻑＞ 326-005-１ 14（６） 議題５： 2022 年度職員の雇⽤契約の状況及び事務局⻑委託費の件 ＜⽥中財務理事＞

326-006-１ 15（７） 議題６： 2021 年度予算作成状況について ＜事務局＞

326-007-１ 16（８） 議題７： 第５１回総会資料の作成について ＜事務局＞

326-008-１ 17（９） 議題８： 次期会期期間中の理事会⽇程について ＜⼩林次期会⻑・事務局＞（10） 議題９： 論⽂賞の候補選定＜児⽟会⻑＞

326-009-１ 19

当⽇議題

報告事項
（11）報告１：編集委員会報告＜児⽟副会⻑＞

326-010-1 20(12) 報告６： 改選理事・監事の推薦状況報告＜事務局＞

326-011-1 21(13) 報告７： フェロー、技術賞 募集状況について ＜事務局＞

資料無(14) 報告 6：理事会開催年間予定

326-012-1 23＜事務局＞

５．議事 (司会：児⽟副会⻑, 議事録：村松総務理事)234

第 327 回

理事会

１．⽇時：2022 年 5 ⽉ 13 ⽇（⾦）18：30−20：35
２．場所：新富区⺠館（東京都中央区）４号室洋室および Zoom によるハイブリッド開催
３．出席者：理事 23 名（会場 3 名，オンライン 20 名），総出席者：28 名【会⻑】 ⽥中【副会⻑】 児⽟，⽵島，齋藤，⽇和﨑【編集】 上倉，五⼗嵐【企画】 ⾕⼝，平⼭，藤澤，窪⽥，井ノ上【財務】 ⽥中，⻑尾，辻【総務】 安藤，宮崎，寺崎，村松【技術専⾨】 盛岡，⻑⾕川

【地⽅】 甲斐，横⼭【監事】 伊藤＜第 50 回年次⼤会＞⾦⽥，⼩林＜オブザーバー＞⼩野＜事務局＞浮ケ⾕
４．議題・資料担当（１）前回議事録確認＜司会者 ⽇和﨑副会⻑＞

付番⾴

327-001-1

1

議題

担当

付番

⾴

（２）議題１：2021 年度決算について＜事務局＞

327-002-1

4＜⽥中会⻑・内⽥実⾏委員⻑＞

327-003-1

12＜盛岡技術専⾨理事＞

327-004-1

17

＜事務局＞

327-005-1

19＜⽥中財務理事＞

327-006-1

20＜⽥中財務理事・事務局＞

327-007-1

24（８）議題７：第 51 回総会資料の準備状況について＜事務局＞

327-008-1

27（９）議題８：次期会期期間中の理事会⽇程について＜事務局＞

327-009-1

30（10）議題９：感謝状贈呈の件＜⽥中会⻑＞

327-010-1

31

報告

担当

付番

⾴

（３）議題２：第 50 回記念年次⼤会進捗（４）議題３：AIS2022 の準備状況（５）議題４：2021 年度フェロー称号の選定について（６）議題５：2022 年度職員の雇⽤契約の状況及び事務局⻑委託費の件（７）議題６：2022 年度予算の作成状況について（11）報告１：編集委員会報告＜児⽟副会⻑＞

327-011-1

32（12）報告２：企画委員会報告＜⾕⼝企画委員⻑＞

327-012-1

34＜平⼭セミナー委員⻑＞

327-013-1

3739（13）報告 3：セミナー委員会報告（14）報告 4：次期理事 後任候補および代議員候補の選挙準備について＜事務局＞

327-014-1（15）報告 5：技術賞 推薦状況

＜事務局＞

327-015-1（16）報告 6：今後の理事会⽇程について＜事務局＞

327-016-1

５．議事（司会：⽇和﨑副会⻑，議事録：総務理事 宮崎）

235

41

第 328 回

理事会

１．⽇時：2022 年 6 ⽉ 24 ⽇（⾦）14：00−14：45
２．場所：会場ならびに Zoom によるオンライン開催
３．出席者：理事 31 名
総出席者：38 名【会⻑】 ⽥中(旧),⼩林【副会⻑】 児⽟(旧),⽵島(旧)，齋藤，⽇和﨑，内⽥【編集】 上倉(旧),五⼗嵐,池⽥,吉川 【企画】⾕⼝(旧),北(旧),平⼭,藤澤,窪⽥,井ノ上,⾼⽥,謝【財務】 ⽥中,辻,中村【総務】

安藤(旧),宮崎(旧),寺崎,志⽔,⼭内【技術専⾨】【地⽅】

横⼭

盛岡(旧),⻑⾕川,丸⼭【監事】 伊藤(旧),寺⽥＜オブザーバー＞⼩野,松本＜事務局＞浮ケ⾕事務局⻑,福島,本⽥
４．議題・資料
報告事項

担当

付番

⾴

（１）総会の報告＜⽥中会⻑＞

総会資料 （表２）（２）⾃⼰紹介（退任・留任・新理事）＜全員＞

総会資料 19,20,21（３）画像電⼦学会会⻑就任にあたって＜⼩林会⻑＞（４）事務局職員の 7 ⽉からの雇⽤契約について＜⽥中財務理事＞ 労働条件通知書
福島⽒・本⽥⽒ 7-3（５）法⼈登記書類提出（住⺠票等）のお願い＜事務局＞

５．議事（司会：⽵島副会⻑、議事録：総務理事 安藤）236

2022年度画像電子学会研究会等予定
研究会等名

開催日

場所

テーマ

締切

記事

これまでの50年・これ Conference Track
2022年度 第50回 画像電子学 8月31日（水）～9月2 北海道斜里郡斜里町 ゆめ
・発表〆切：6/20（月）ホール知床（オンライン併用の からの50年
会 年次大会（学会創設50周 日（金）・原稿〆切：7/29（月）ハイブリッド開催）
年記念大会）
Journal Track
・会誌用原稿〆切：6/1（水）・発表〆切：6/20（月）・大会用原稿〆切：7/29（月）第4回デジタルミュージアム・人 予定
文学（DMH）研究会

未定

第301回研究会

オンライン開催

10月30日（日）31日（月）

第302回研究会-高臨場感ディ 11月予定
スプレイフォーラム2022
Visual Computing2022
10月6日(木)～8日
(土)

画像一般

申込締切：9/2（金）
原稿締切日：10/7（金）

未定

共催
共催

京都国際会館

画像関連学会連合会第7回秋 11月21日（火）,22日 名古屋大学野依記念学術
季大会
（水）
交流館
ﾋﾞｼﾞｭｱﾙｺﾝﾋﾟｭ-ﾃｨﾝｸﾞﾜ-ｸｼｮｯﾌﾟ 11月下旬～12月上 山梨（予定）(VC）
旬（2日開催）
第303回研究会

2-3月予定宇都宮or徳島（予定）

第304回研究会-映像表現・芸 3月予定
術科学フォーラム

未定

第51回VMA研究会/第17回 視 2月予定
覚・聴覚支援システム研究会
第5回デジタルミュージアム・人 3月予定

未定

画像一般
共催

未定

文学（DMH）研究会*研究会の場合，いずれも「画像一般」を含む*空欄部は未定*上記の予定は変更になる場合があります

問合わせ先 〒116-0002 東京都荒川区荒川3-35-4-101
一般社団法人 画像電子学会
TEL：03-5615-2893

FAX：03-5615-2894

E-mail：kikaku@iieej.org
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ

237

画像電子学会 第 301 回研究会（オンライン開催） 発表募集
【2022 年 10 月 30 日（日）～ 31 日（月）】下記により、画像電子学会 第 301 回研究会の発表論文を募集いたします。
ご関係の各位には奮ってご応募ください。今回はオンラインで開催致します。
また、画像電子学会第一種研究会において優れた研究発表を行った若手研究者に対して「研究会若手奨励賞*」を授与する予定です。（*詳細は募集案内の最後にてご確認ください）－記－■テ ー マ ： 画像一般（色再現，立体映像，CG，VR，アニメーション技術，画像処理，ME 関係，画像符号化など幅広く扱います。）■申込締切日：2022 年 9 月 2 日（金）■原稿締切日：2022 年 10 月 7 日（金）原稿の目安：A4 サイズ

2 段組

4 頁以内

■日

時：2022 年 10 月 30 日（日）13:30～17:00(予定)31 日（月）10:00～17:00 (予定)

■場

所：オンライン開催
オンラインでの発表形式：
画像電子学会設定のビデオ会議システム Zoom を用いての発表。
発表者・参加者に、Zoom への接続情報を電子メール等にてお送りします。
発表者は原則として Zoom の画面共有機能により画面を共有しつつ発表を行っていただきます。なお、共有されるスライドや映像・音声などのコンテンツは著作権上の問
題のないものに限るようご留意ください。
＊オンライン開催の実施方法については、今後変更の可能性があります。サイトへのアクセスに際して不具合等が生じた場合、即時に対応できない可能性がありますことを、あらかじめご容赦ください。

■参加費(予稿集付)：2,000 円（発表数により 1 日開催の場合は 1000 円とする）
・学生で予稿集（ダウンロード）が不要の場合は参加費無料です。
＊参加費を徴収後、事務局よりダウンロードの案内をさせていただきます。お支払いは銀行振り込みを予定しております。研究会開催案内にて振込先口座をお知らせいたします。

■コメント・サービスについて：研究会（本学会主催/共催の第一種研究会）では、発表内容がその後学会誌論文としての投稿に発展することを促進するため、発表者の希望に基づいて、当学会が指名した研究者が事前に発表者の最終原稿を読んだ上で、当日発表時に質問やコメントをし、さらに後日、コメントを発表者に送付する「コメント・サービス」を実施しています。
このサービスを活用すると、発表に関してより踏み込んだ議論が期待できますので、今回の研究会での発表内容を将来的に学会誌論文として投稿することを検討されている発表者は、申込締切後に画像電子学会より送付されるアンケートにて「コメント・サービス希望」とご回答ください。なお、本サービスの対象発表数には限りがありますので、最終原稿に基づき選抜させていただくことがあります。あらかじめご了承ください。
■お申し込み方法：
下記、共催映像情報メディア学会の URL から直接お申込みください。
（ページ内の案内に沿ってお申込み下さい）
http://www.ite.or.jp/ken/program/index.php?tgid=IIEEJ238

■お問い合せ先：一般社団法人 画像電子学会〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4 ﾗｲｵﾝｽﾞﾏﾝｼｮﾝ三河島第二 101 号室
TEL: 03-5615-2893
FAX: 03-5615-2894
E-mail:kikaku@iieej.org
詳細については学会ホームページで順次掲載いたします。
画像電子学会ホームページ http://www.iieej.org/■共催：映像情報メディア学会(映像表現＆コンピュータグラフィックス研究会)
以上「研究会若手奨励賞」
画像電子学会の第一種研究会において、優れた論文を発表した、将来を嘱望される若手研究者に授与するもので、毎年若干名を選定します。
受賞資格は以下のとおりです。
- 本奨励賞の受賞時において本学会会員（学生会員含む）であること。
- 研究会における発表登壇時において 35 歳以下であること。また、過去に同賞を受賞したことがない
こと。

239

2023 年 1 月号 論文特集号 論文募集
―データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術－
画像電子学会 編集委員会
我が国で，昨年 9 月にデジタル社会形成の司令塔としてデジタル庁が発足したように，デジタル化社会に向けてあらゆる社会課題に対するデジタルトランスフォーメーション（DX）が望まれている．このため，自然
言語や像の知覚情報に加え，人の振舞いや行動情報，意欲や感性等の内生的な情報も含めたアナログからデジタルへの情報化の動きが加速している．これに伴いスマートホーム，スマートシティ構想等，より広い観点での変革が提唱されている．事業者側では製品（モノ）から収集したデータを活用したサービスの展開，自動化技術を活用した異業種との連携が期待され，ユーザにとってはシェアリングサービスの普及による，所有から利用への意識変換の支援，更に，サービス手続きや購入を横断的に行えるワンストップサービスも望まれている．これら実現のためには，情報のデジタル化・オープン化に加えて，デジタル化したら途中で人手作業やア
ナログ情報に戻さず一貫してデジタルで完結させる基盤技術が必要とされ、同一目的で別の利用条件への適用または転用目的での再生成のどちらかに応じてデジタル情報を別のデジタル情報に再構築する処理技術や，情報の持つ特性を如何に分かり易く表現するか等の情報連携・共有・再利用技術，並びにその関連技術の開発が重要となっている．画像処理関連技術では，画像データ，画像に付随する属性データ，画像から他の情報への変換・複合処理技術等が挙げられ，例えば，実際の商品を作らず，商品やパッケージの出来上がりをシミュレートした呈示画像からオーダーに応じて商品を制作する支援技術により生産性が高まり，撮影と同時に AI 画
像解析を行い，様々な属性情報を予め付与するような情報生成処理によりデータの再利用価値が高まる．
そこで本特集では，デジタル画像のデータ連携・共有・再利用を促進・支援する画像処理・生成技術，表現技術，入出力技術，画像アプリケーション等に関し，「データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術」を特集テーマとし，論文，及びシステム論文を広く募集いたします．皆様からのご投稿をお待ちしております．
1. 対象分野(キーワード)
画像通信，セキュリティ，画像処理・認識，画像入出力，コンピュータグラフィックス，映像表現，ベクター，
AR，マスク処理，コンピュータビジョン，パターン認識，機械学習・深層学習，ビックデータ解析，特徴抽
出，Web 関連技術，属性推定，アノテーション，ユーザーインタフェース，ユーザーエクスペリエンス，画像アプリケーション，画像システム，その他関連する画像基礎技術・応用技術
2. 投稿論文種別（著者に学会員を含む等の条件は適用されます）
フルペーパー，ショートペーパー，システム開発論文，実践論文
3. 論文の取り扱い
投稿様式，査読プロセスとも通常の投稿論文と同様です．採録決定が特集号に間に合わなかった場合には，通常の投稿論文として取り扱います．英文での投稿も受け付けます．
（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing への掲載となります）．
4. 特集号発行
画像電子学会誌(電子版) 2023 年 1 月号，英文論文誌 2022 年 12 月号
5. 論文投稿締切日
2022 年 8 月 20 日（土）6. 投稿方法および問い合わせ先
画像電子学会 http://www.iieej.org/〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二TEL： 03-5615-2893， FAX： 03-5615-2894， E-mail：hensyu@iieej.org

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101 号室2023 年 4 月号 論文特集号 論文募集
―デジタルファブリケーションのための画像電子関連技術－
画像電子学会 編集委員会
近年，デジタルデータをもとに創造物を制作するデジタルファブリケーションに関する研究が活発に行われています．3 次元プリンタやレーザーカッター，3 次元スキャナ，CNC ミリングマ
シンなど，様々なファブリケーションツールが一般ユーザにとっても身近になり，個人レベルで新しいものづくりが可能となってきました．また，素材に関しても，樹脂を用いた造形の外に金属や木材も可能であり，電子回路の印刷をはじめとして，様々な素材を組み合わせるような使い方も提案され，MEMS の開発や応用も期待されています．このように，デジタルファブリケー
ションは単なる製品のラピッドプロトタイピングとしてだけでなく，食品，衣服，建築，医療，教育，エンターテイメントなど幅広い分野で取り入れられる技術となっています．
本特集では，デジタルファブリケーションを実現するための基礎的研究に関する論文や応用した成果に関する論文，及びシステム開発論文や実践論文について広く募集いたします．皆様，是非ご投稿のほど，よろしくお願い申し上げます．
1. 対象分野(キーワード)
コンピュータグラフィックス，画像処理，画像解析，画像認識，インタラクション，コンピュー
タビジョン，機械学習・深層学習，ユーザーインタフェース，VR，AR，MR，3D 関連技術，
画像システム，画像アプリケーション，画像基礎技術一般
2. 投稿論文種別（著者に学会員を含む等の条件は適用されます）
フルペーパー，ショートペーパー，システム開発論文，実践論文
3. 論文の取り扱い
投稿様式，査読プロセスとも通常の投稿論文と同様です．採録決定が特集号に間に合わなかった場合には，通常の投稿論文として取り扱います．英文での投稿も受け付けます（IIEEJTransactions on Image Electronics and Visual Computing への掲載となります）．
4. 特集号発行
画像電子学会誌（電子版） 2023 年 4 月号
（英文：IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing Vol.11, No.1 2023
年 6 月発行）
5. 論文投稿締切日
2022 年 10 月 31 日（月）6. 投稿方法および問い合わせ先
画像電子学会 http://www.iieej.org/〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二TEL： 03-5615-2893， FAX： 03-5615-2894， E-mail：hensyu@iieej.org

241

101 号室2017 年 1 月 6 日改訂
2018 年 7 月 6 日改訂
2020 年 10 月 2 日改訂
2021 年 9 月 3 日改正

論文投稿の手引き1.

論文投稿(1) 投稿前・ 著者は「論文投稿の手引き」，「スタイルフォーマット」を学会ホームページの「学会誌」，「英文
論文誌」欄からダウンロードして，投稿論文の準備をする。
・ 「スタイルフォーマット」は TeX 版，Word 版の 2 種類が準備されており，出版コストおよび出版に至る労力削減のために，TeX 版の利用を推奨している。
・ 原稿には以下の 5 種類がある。
○ 論文：画像電子技術に関する独創的な研究成果，開発結果，検討結果を学術論文（フルペーパー）としてまとめたもの。新しいアイディアの提案を目的とする通常論文であり，新規性，有用性，信頼性，了解性に基づいて評価する。原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
○ ショートペーパー：研究速報的な性格を持ち，部分的にある程度良好な結果，新しい知見が得られたことを研究報告としてまとめたもの。原則として刷り上がり 4 ページ以内とする。
（論文・システム開発論文のいずれとも組み合わせが可能とする）○ システム開発論文：通常論文の新規性，有用性とは別に，既存技術の組み合わせ，或いはそれ自身に新規性があり，開発結果が従来法より優れているか，或いは他システムへ応用可能であり，新しい知見が示されているもの。原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
○ 資料論文：試験，運用，製造などの新しい成果をまとめたもの。あるいは現場の新技術紹介
や提案などで，必ずしも独創的でなくてもよい。
原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
※○ 実践論文：事例 やフィールドワークに関する発見，工夫，既存技術の新たな組み合わせ等
で，事例設計の客観性・相互主観性を有し，個別の事例（フィールドワークも含む）から，他の事例（より一般的な事例も含む）への発展可能性（一般法則化），利活用・応用可能性などを示せるもの。原則として刷り上がり 6 ページ以内とする。
※事例とは，画像関連技術の開発・利活用に関する，フィールドワーク，システム開発，システム導入，ソフトウェア実装，アプリケーション開発，表示・提示方法，入出力インタフ
ェース開発，試験・評価方法，サービス，データベース作成等の実例を示す。
・ 原稿の投稿および掲載の条件として，論文，ショートペーパー，資料論文，実践論文のいずれも，著者のうち必ず 1 名以上は本学会の正会員または学生会員であることを必要とする。
・ 原稿の二重投稿を禁止する。論文，ショートペーパー，システム開発論文，資料論文，実践論文のいずれも，その採録決定以前に投稿原稿と同一内容のものが，投稿原稿と同一の著者もしくは少なくともその中の 1 名を含む著者によって他の公開出版物に掲載または投稿中の場合には，原則として採録としない。公開出版物とは，内外の書籍，雑誌および官公庁，学校，会社等の機関
誌，紀要などをいう。ただし，本学会または他学会（国外の学会を含む）等の年次大会，研究会，
シンポジウム，コンファレンス，講演会などの予稿，特許公開公報，当学会編集委員会で認めたものなどについてはこの限りではない。また，本会誌にショートペーパーとして採録になったものについて，成果を追加し内容を充実させ，論文として再び投稿したものについては二重投稿とみなさない。

242

(2) 投稿・ 投稿原稿では，全ての著者情報を削除すること。ただし，参考文献はこの限りではない。
・ 著者は以下の論文投稿のページよりユーザ登録を行った上で，ログインして必要事項の記入と「スタイルフォーマット」を使用し作成した論文原稿のアップロードを行う。論文原稿のファイ
ルは pdf 形式（TeX の dvi を変換したもの）または Word 形式とする。 「スタイルフォーマット」
を使用するため，原則として図表等は論文原稿内に組み込む。（査読の参考となる別のファイルを同時にアップロードすることは可能）
http://www.editorialmanager.com/iieej/
・ 投稿に関して質問がある場合には，学会事務局編集担当者に相談のこと。（連絡先：〒116-0002
東京都荒川区荒川 3-35-4 ライオンズマンション三河島第二 101 号

TEL: 03-5615-2893

FAX:

03-5615-2894 E-mail: hensyu@iieej.org 画像電子学会事務局編集担当 ）2.

論文査読と対応(1) 査読・ 論文原稿は該当専門分野に詳しい査読者によって審査され，「採録」，「条件付採録」または「返戻」のいずれかに判定される。査読結果は，学会事務局より連絡著者宛にメールで通知される。
なお，最終的な採録判定についてはショートペーパーを除き，いずれのカテゴリーの論文であっても 2 名以上の査読者の採録を必要とする。
・ 評価方法○ 通常論文は，次の基準で評価する。
 新規性：投稿内容に著者の新規性があること。
 有用性：投稿内容が学術や産業の発展に役立つものであること。
 信頼性：投稿内容が読者から見て信用できるものであること。
 了解性：投稿内容が明確に記述されており，読者が誤解なく理解できるものであること。
 文献調査：投稿内容に関連する文献調査が行われており，必要な比較が行われていること。
○ ショートペーパーは，通常論文の新規性，有用性とは別に，研究内容に速報性があり，斬新性の尺度からある程度良好な結果，部分的にでも新しい知見が得られたことを評価する。
○ システム開発論文は，通常論文の新規性，有用性の代わりに次の基準で評価する。
 システム開発の新規性：既存技術の統合であっても，組み合わせの新しさ，システムの新しさ，開発したシステムで得られた知見の新しさなどをシステムの新規性として認める。
 システム開発の有用性：類似システムと比較し，総合的或いは部分的に優れていること。シ
ステムとして先駆的な新しい応用コンセプトが示されていること。組み合わせが実用化のために合目的最適性を有すること。性能限界や実利用システムの性能事例が示されていること。
○ 資料論文は，通常論文における新規性要件については，試験，運用，製造などの新しい成果，
現場の新技術紹介や提案など，必ずしも独創的でなくても優先性があれば新規性として認める。また，有用性要件については新しい成果が既存技術と比較し優れており，学術や産業の発展に役立つものであればそれを評価する。
○ 実践論文は，通常論文の新規性，有用性に代えて合目的性，独自性，適応性の基準で評価する。また，信頼性，了解性，及び文献調査においては，基本的に通常論文と共通の観点により評価する。
（なお，5 段階評価において通常論文の評価項目を流用する場合は通常論文の新規性を「合目的性」に，有用性を「独自性」に，信頼性を「適応性及び信頼性の総合」に読み替えて記入するものとする。）
 合目的性：投稿内容に合目的性があること。

243



独自性：投稿内容に著者の独自性や拡張性があること。



適応性：投稿内容が先行事例より優れていること。また，当該事例の合目的性に対する要求
条件及び適用範囲において，当該事例が同一条件下で先行事例と比べ，複数の視点で高い客観性・相互主観性を有し，サービスの向上に貢献するものであること。

これらの具体的な例を以下に示す。


合目的性：当該事例への提案内容の導入が一定の目的にかなった方法であることが示されていること。また，分析結果の適用範囲において高い合目的性を有すること。



独自性：当該事例において先駆的な独自応用コンセプトが示されていること。先行事例の組
み合わせであっても組み合わせの独自性，導入事例の適用範囲の独自性，事例構成の独自性，他の事例（システム，サービス）への拡張性，現状の画像電子技術に係るサービスの有効性，得られた知見の独自性などを事例の独自性として認める。



適応性：提案事例のもつ適応性を判断するために充分な導入分析結果及び考察が示されていること。提案事例と先行事例との適応性に関する比較結果が，共通条件下で示されていること。提案事例が先行事例と比較し，総合的或いは複数の部分で性能が優れていること，或いは課題，合目的性に対する要求条件及び適用範囲において，より高い客観性・相互主観性を有していること。

(2) 査読結果受領後の対応
・ 「採録」の場合，著者は最終原稿の準備（3．に記載）に進む。
・ 「採録（参考意見有り）」の場合，著者は査読者からの参考意見を考慮して論文を修正し，最終原稿の準備（3．に記載）に進む。
・ 「条件付採録」の場合，著者は査読者から示された「採録の条件」に基づき，指定された期日まで（60 日以内）に論文を修正し，照会内容への対応を明記した回答書とともに再提出し，再度審査を受ける。修正論文には，修正箇所がわかるように，色を付けるか，下線を引くなどすること。
また，回答書は必ず添付し，採録条件全てに対し，修正点，主張点，今後の課題などを丁寧に説明すること。
・ 「返戻」の場合，著者は以降のプロセスに進むことができない。査読者から示された「返戻の理由」を吟味して論文内容を再検討し，あらためて投稿することができる。
(3) 修正原稿査読
・ 「条件付採録」で再提出する場合は，回答書・修正清書原稿・修正箇所マーク原稿の修正原稿一式を投稿ページより再提出する。但し，「条件付採録」で指定された期日を過ぎて提出された場
合は，新規の初回投稿論文として取り扱われるので注意すること。
・ 再提出された修正原稿は原則として同一の査読者によって再審査され，「採録（参考意見付記を含む）」または｢返戻｣のいずれかに判定される。
・ 以降の対応は（2）と同様である。

3.

最終原稿提出から出版まで(1) 最終原稿提出
・ 「採録」通知受理後は，事務局から最終原稿作成に関するメールが送付されるので，著者はその指⽰に従い最終原稿一式（電子データ）を準備し，指定の期日までに，事務局へ送付する。
・ 最終原稿一式とは，「スタイルフォーマット」を使用して作成した論文原稿のソースファイル（TeX
版または Word 版），その pdf ファイル，すべての図表の eps ファイル(bmp， jpg， png なども含

244む)，著者紹介用写真（縦横比 3:2，胸より上，300dpi 以上の eps ファイル，或いは，jpg ファイル）
であり，これらを zip 等の圧縮ファイルに格納して提出する。
・ 最終論文原稿には，著者名・組織名，著者紹介，必要により謝辞を記入する。（スタイルファイ
ル内のマクロのフラグを解除する）
・ 採録が決定した著者は，当該論文の掲載料を支払わなければならない。なお，別刷りの購入は任意。（別紙１「別刷価格表」参照）(2) ゲラ刷りの校正
・ 論文掲載号の発行のおよそ１ヶ月前に論文原稿のゲラ刷り（ハードコピー）の確認が依頼される。
著者は指定の期日まで（約１週間）に校正を行い，修正した原稿をスキャンした pdf ファイルを作成し，事務局へメールにて送付する。この際，「別刷り購入票」および「コピーライトフォー
ム」を記入し，同様にスキャンした pdf ファイルをアップロードする。
・ 本会誌に掲載されるすべての記事については，電子的形態による利用も含め，著作権は原則として本会に帰属する。
・ 「別刷申込書」および「コピーライトフォーム」は学会ホームページの「学会誌」欄からダウンロードする。
（別紙２「別刷申込書」，別紙３「コピーライトフォーム」参照）(3) 出版
・ 最終校正された論文原稿は学会誌，或いは，英文論文誌（電子ファイル形態）としてオンライン出版されるとともに，学会ホームページに掲載される。

4. その他(1) 異議申し立て・ 判定結果に不服がある場合は，通知日より 60 日以内に，返戻理由に対し具体的な根拠を基に異議申立書を学会事務局に提出することができる．なお，同一投稿論文に対する異議申し立ては一回のみとする．
・ 掲載論文に対して異議がある場合は，具体的な根拠を基に異議申立書を学会事務局に提出することができる．
以上

245

日本画像学会誌

第 61 巻第3号

目次(通巻 257 号)

2022 年

論文
Alcoholic Solvent Eﬀect on the Anion‑Dependent Luminescence of Eu(III）Complex in the Presence ofTetramethylammonium Cation
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Ziying LI, Kazuki NAKAMURA, and Norihisa KOBAYASHI…194( 2 )ゼータ電位分布測定による顔料分散体の吐出安定性の予測
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㌀福田輝幸，芦沢 健，田中 聡，Iain BLAKE…200( 8 )Imaging Today「機能性ポリマー」
Introduction ㌀
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中村一希，山﨑 弘，朝武 敦，石田稔尚…209( 17 )光干渉を利用した増感作用による有機薄膜太陽電池の高効率化
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斎藤慎彦，玉井康成，吉田弘幸，横山大輔，大北英生，尾坂 格…210( 18 )分子の隙間とイオンでつくる金属高分子㌀
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山下 侑，渡邉峻一郎…219( 27 )イオン伝導性高分子㌀
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㌀池田太一…225( 33 )
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㌀杉本佑子…236( 44 )
永久帯電防止剤㌀
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竹澤由高…243( 51 )熱伝導性絶縁ポリマー㌀
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中 建介…251( 59 )シルセスキオキサン元素ブロック高分子材料開発に基づく新規機能発現㌀
生分解性を有する新規ポリエステル系共重合体の設計と合成㌀
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中山祐正…261( 69 )モスアイ構造による機能表面㌀
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田口登喜生，箕浦 潔…271( 79 )Imaging Highlight
電気化学的に生成した銀ナノ粒子による反射型マルチカラー調光素子
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中村一希，木村俊輔，小林範久…280( 88 )教育講座
学会発表と論文投稿の意義と手法（I）―発表論文をいつどのように書くべきか― ㌀
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面谷

信…286( 94 )

研究室訪問
鈴木研究室

工学院大学

工学部

機械システム工学科

マイクロシステム研究室㌀
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㌀303(111)
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㌀306(114)
画像電子学会誌の目次 ㌀
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307(115)
Journal of Imaging Science and Technology の目次㌀
画像閑話

令和四年編集委員
編集委員長
宮 本 栄 一（京セラドキュメントソリューションズ)
編集副委員長 名 越 応 昇（三 菱 製 紙)
北 野 賀 久（富士フイルムビジネスイノベーション)
編集委員
秋 山
新 井
池 田
石 田
石 塚
岩 田
梅 津
加 藤
北 野

勇
啓
光
稔
一

治 ( キ ヤ ノ ン )之 (日本工業大学)
弘 ( 三 菱 製 紙 )尚 ( シ ャ ー プ )輝 (コニカミノルタ)
基 (大阪府立大学)
信二郎 ( 早 稲 田 大 学 )
知 之 (東芝テック)
賀 久 (富士フイルムビジネスイノベーション)

木 村
黒 沢
竹 内
朝 武
中 村
中 山
名 越
美才治
前 田

正
俊
達
一
信
応
秀

編集幹事
編集副幹事

石 塚 一 輝（コニカミノルタ)
秋 山 勇 治（キ ヤ ノ ン)

利 (元富士ゼロックス)
晴 ( 千 葉 大 学 )夫 (元キヤノン)
敦 (コニカミノルタ)
希 ( 千 葉 大 学 )
行 (東京工芸大学)
昇 ( 三 菱 製 紙 )隆 ( リ コ ー )一 ( 東 海 大 学 )宮 本 栄 一 (京セラドキュメントソリューションズ)
山 口 大 地 ( リ コ ー )山 﨑
弘 (元コニカミノルタ)
横 山 優 樹 (富士フイルムビジネスイノベーション)

246

日本写真学会誌

85 Ⅱ
巻号（2022 年/令和 4 年）

口絵・口絵解説
98「画像からくり」
第 57 回 奥行き反転錯視物体はエルンスト・マッハから始まる
桑山哲郎

私の写真史
99

デジタルカメラに魅せられて / 植松道治

書評
108

だまされる視覚110

会 告2022 年次大会 Online 発表募集・日本印刷学会誌・日本画像学会誌・画像電子学会誌／イベント案内

スマートフォンと写真（学会創立 100 周年記念特集）

特集

114

錯視の楽しみ方 / 桑山哲郎

スマホと CMOS センサの進化，35mmFF カメラに挑戦（後編）

解説

名雲文男

解説
123

解説

写真用暗室の構築
久下謙一・奥井一暁・奥村虎之介・金井 巧・三浦真登・早川大樹・有賀昭貴

129

解説

カメラの自動化技術の歴史（第一報）
豊田堅二

136

会 報

理事会抄録，入会のおすすめ

編集委員：山田勝実，久下謙一，稲垣由夫，岩崎仁，桑山哲郎，藤波研次，水口247

淳，西垣仁美，宮本成悟，白石幸英日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 59 巻

第 3 号（2022 年 6 月）

巻頭言時代が求める印刷関連資材の変化 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 岡 宏之
総説 特集「プリンテッドエレクトロニクスの最新動向」
電子デバイス製造のための微細印刷技術. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 日下靖之
インクジェット装置を用いた電子回路製作. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 山﨑智博
フレキシブルハイブリッドエレクトロニクスの基盤技術と応用展開. .  .  .  .  .  .  .  . 時任静士
光センサ応用にむけた狭帯域有機光電変換デバイス. .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 梶井博武・森宗太一郎
分散型電界発光デバイスの最新動向. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 常安翔太・佐藤利文
論文
手書き力尺度を用いた分析：手書き力と業務能力との関係性について. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 柴田博仁・大村賢悟・土岐一貴・藤木武史
印象記
2021 年度 P&I 研究会 第 2 回シンポジウム印象記 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 幕田俊之
受賞報告. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

日本印刷学会誌編集委員
編集委員長
委
員

幹
事
表紙デザイン

矢口博之（東京電機大学）			
東 吉彦（東京工芸大学）			 秋山宏介（特種東海製紙（株））			 杉山 徹（大日本印刷（株））
高橋 敦（共同印刷（株））		 光本知由（富士フイルム（株））			 宇佐美貴志（（独）国立印刷局）
久世康典（東レ（株））				 細井 功（東洋インキ（株））				 茂木雅男（凸版印刷（株））
前田秀一（東海大学）
小関健一
益田宏樹

248

103
104
110
115
123
131

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144
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154
156

第51回通常総会は、2022年6月24日(金)13時00分より、京橋区民館2階２号室洋室において、代議員小野文孝氏の出席とオンライン会議（ZOOM）も併用し開催された。司会の児玉副会長の開会挨拶、田中会長の挨拶に続き、代議員選挙結果並びに出席者数・委任者数が報告され、定款第18条に定められた定足数に達しており、本総会の成立が確認された。
その後、2021年度事業報告、役員改選、貸借対照表等の2021年度収支決算、会計監査報告
2022年度事業計画、2022年度予算案についての報告があり、5件の議案について満場一致で承認され通常総会は13時40分に閉会した。
その後同会場にてオンライン会議（ZOOM）も併用し新旧合同理事会が開催された。

第５１回通常総会式次第日
場

時 ：2022年6月24日(金) 13:00-13:40
所 ：京橋区民館 2 階２号室洋室（１）開会の辞

司会： 児玉 副会長（２）会長挨拶田中 会長（３）議長選出

田中 会長

（４）議事
・代議員選挙結果の報告（P ）安藤 総務理事

・第１号議案：2021年度事業報告承認の件（P）〃

・第２号議案：2022年度役員改選承認の件（P）〃

・第３号議案：2021年度収支決算報告承認の件（P）

田中 財務理事・2021 年度会計監査報告（P）

伊藤 監事

・第４号議案：2022年度事業計画承認の件（P）

宮崎 総務理事

・第５号議案：2022年度予算承認の件（P）

田中 財務理事（６）閉会の辞

児玉 副会長249

2022年度
氏 名

画像電子学会

小野 文孝

勤 務 先
東京工芸大学田中

三菱電機株式会社

敦

人材開発センター

森島 繁生

早稲田大学 理工学術院

長橋

東京工業大学宏

情報理工学院

佐藤 周平

法政大学

近藤 邦雄

東京工科大学 メディア学部

甲藤 二郎

早稲田大学 理工学術院

鉄谷 信二

東京電機大学 未来科学部

檀

松山大学

裕也

西田 友是

広島修道大学木下 浩二

愛媛大学大学院

高野 邦彦

東京都立産業技術高等専門学校

八島 由幸

千葉工業大学

新谷

東邦大学

幹夫

蓮池 曜

代議員

理工学研究科（株）サピエンス

新任
松本 充司

早稲田大学 理工学研究所

高橋 時市郎

東京電機大学松浦宣彦

NTTテクノクロス株式会社

江島 將高

パナソニック株式会社

金田北洋

長瀬産業株式会社

三ッ峰 秀樹

日本放送協会水谷 幹男

Egretcom株式会社

吉田 典正

日本大学

藤代一成

慶應義塾大学

羽鳥 好律

神奈川工科大学／東京工業大学

奥田

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

真一

未来科学部

張 暁華

広島工業大学

長谷川まどか

宇都宮大学

金井

東京大学

放送技術研究所崇

竹村 憲太郎

IIDP

情報学部 情報コミュニケーション学科
工学部

東海大学情報理工学部250

【第 1 号議案】

2021 年度事業報告

1. 活動概要
2021 年度の学会活動は、新型コロナウイルスの感染拡大が収まらず、2020 年度と同様に従来の集会型の会議や研究集会等を行うことが難しい状況が続いた。新たな変異ウイルスの登場により、2021 年 5月を中心とする春の第 4 波、8 月を中心とする夏の第 5 波、年明けの 1～2 月を中心とする冬の第 6 波が到来し、2020 年と比較して全国で格段に多くの感染者が観測され、引き続き様々な制約下での活動を余儀なくされた。このため、年次大会、VC シンポジム、隔年開催の国際会議 IEVC（International Conference
on Image Electronics and Visual Computing）は、いずれもオンライン開催となった。理事会、編集委員会、企画委員会、セミナー委員会等の各種会議も、一部を除きそのほとんどがオンライン会議で行われた。
理事や委員のメンバーが直接面会することが難しい状況の中、2020 年度に培った経験とノウハウを活かし、ZOOM をはじめとするオンラインシステムを最大限に活用した学会運営が行われた。
2021 年度も、2020 年度当初に立てた事業計画を踏襲し、（１）学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement）、（２）学会活動の透明性促進（Transparency）、（３）新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges）の三項目を柱として学会活動を展開した。以下に、活動内容の概要を報告する。
イベント関連では、 第 49 回年次大会を 2021 年 6 月 24 日（木）～26 日（土）の三日間、対コロナを全面に打ち出し「オンライン化・リモート化を支える画像関連技術」をテーマに掲げ、すべての発表を
口頭発表で行う形でオンライン開催した。発表 63 件（一般セッション 11 件、学生セッション 28 件、
高大連携セッション 1 件、企画セッション 15 件、オーガナイズドセッション 4 件、基調講演 2 件、技術賞講演 2 件）、参加者 134 名を得て盛会に実施された。VC シンポジウムは 2021 年度から年次大会と分離し、2021 年 9 月 28 日（火）～10 月 1 日（金）の四日間、オンライン開催した。新たな取り組みとして、産学交流を強化する交流の場として VCC (VC communications)を併催して行い、講演件数: オー
ラル 30 件, ポスター33 件, 国際会議招待 13 件, 特別講演 1 件, 企業招待 3 件、参加者 169 名を得て、こちらも盛会に実施された。
本学会にとって最も重要な国際学術研究集会で、近年隔年開催している IEVC2021 は、2021 年 9 月 8日（水）～11（土）の四日間、初めてオンラインで実施された。学会開催の準備は 2020 年春頃から開始したが、新型コロナウイルスの感染拡大による初期の混迷期と重なり、海外における感染リスクを考慮して初めて国内開催（北海道知床）が計画された。実行委員会は、最後まで現地開催を主とするハイブリッド開催を追求したが、開催方法を最終判断する 2021 年夏が新型コロナウイルスの第 5 波到来と重なり、緊急事態宣言の解除が見込まれなかったことから完全オンライン開催となった。しかしながら、発表件数 95 件（基調講演、招待講演を含む）、参加者総数 166 名（うち外国人参加者 48 名）を達成し、前回の IEVC2019 から開始したジャーナルトラックにも多数の投稿があり、英文論文誌 2021 年 12 月号
および 2022 年 6 月号に企画された IEVC2021JT 特集号に多数の優れた研究成果が掲載された。
2021 年度の定例研究会は、オンラインシステムを活用し、以下の通り 4 回とも無事開催することができた。第 297 回研究会を 2021 年 10 月 27 日（水）〜10 月 28 日（木）に大阪工業大学枚方キャンパスでハイブリッド開催、第 298 回研究会（高臨場感ディスプレイフォーラム 2021）を 11 月 29 日（月）にオ251

ンライン開催、第 299 回研究会を 2022 年 2 月 27 日(日)～2 月 28 日(月)に、えぴたホール愛媛でハイブ
リッド開催、第 300 回研究会（映像表現／芸術科学フォーラム）を 2022 年 3 月 8 日(火）にオンライン開催。年間で発表総数 133 件、参加者総数 387 名を達成し、2021 年度から研究会若手奨励賞候補が新たに設定され 3 件が表彰された。その他、見学会は残念ながら 2021 年度もキャンセルとなり、ドローン研究会も実施されなかったが、昨年開催できなかった AIS（アドバンストイメージセミナー）
は 6/16（水）にオンライン開催した。
編集関係では、和文誌（画像電子学会誌）4 号、英文論文誌（IIEEJ Transactions on Image IIEEJ Transactions
on Image Electronics and Visual Computing）2 号を、それぞれ予定通り発行した。特筆すべき活動として
は、2022 年が学会創設 50 周年にあたることを祝し、学会誌 2022 年 4 月号に「50 周年記念随想特集」を企画し、歴代会長から本学会の歴史や今後の学会の在り方や進むべき方向をご執筆いただいた。また、「50 周年記念招待論文」を企画し、本学会が取り組むべき課題や新たなトピックに関する執筆を第一線の研究者に依頼し、2022 年 4 月号から順次掲載を始めている。
学会運営に関しては、2021 年度もコロナ禍での管理運営を余儀なくされたが、オンラインシステムを活用して、年度当初に掲げた三項目の実現に向けて活動した。学会として最も重要な決定機関である理事会は、2021 年度も毎月開催を基本（8 月と 2 月を除く）とし、理事会を中心とする学会全体の管理運
営体制の強化に努めた。透明性確保のため、理事会、各種委員会による審議をオープン化して論議を尽
くすと共に、イベントごとの予算管理と透明な収支決算の徹底を図った。会員および企業協賛の漸減傾
向が止まらないこともあり、学会全体として最大の懸案であった財政面については、財務担当理事の尽力により、学会が抱える本質的課題を明らかにすると共に、それを克服するための徹底した予算管理が行われ、2021 年度は収支決算プラスを達成した。2022 年度以降もこの状態を維持継続できるよう、役
員をはじめとする各位の努力を期待する。
特別な出来事として、学会事務局の福島理恵子氏、本田京子氏のお二人が 2022 年 3 月末日をもって定年退職されたことを報告したい。福島理恵子氏は 1992 年 10 月以来、本田京子氏は 2001 年 4 月以来、永年にわたり本学会事務職員として献身的に会員各位の活動を支えてくださいました。お二人には、2022 年度以降もこれまでとは異なる雇用形態で、引き続き本学会の事務を支えていただきますが、本学会の振興発展に多大なご貢献をされたお二人に、会員各位と共に心から謝意を表します。また、上記財政問題に関連して本学会が抱える重要課題のひとつに事務局業務の整理と簡素化、効率化がある。お二人のご退職を契機として今後さらなる健全運営を実現できるよう、理事会、各種委員会役員を中心に不断の改善を図る必要がある。
新型コロナウイルスについては、現在、全国的に感染の流行が収まりつつある。政府の方針により、
2022 年 6 月 1 日から外国人入国者数の上限を一日あたり 2 万人に引き上げると共に、一部の国や地域からの入国者には入国時の検査などを免除するなど明るい兆しが見え始めている。今後も感染状況を慎重に見極めなければならないが、学会活動を本来の姿に戻せる可能性が広がってきたと言える。本総会で学会の会期が変わり新たな運営体制に移行するが、今後も学会の健全運営と質の高いサービス提供に努
めると共に、新たなチャレンジに取り組むことで会員および画像電子関連分野の研究者、技術者 、学生に、学生にとって 魅力ある学会創りを目指す所存である。会員各位のさらなるご協力とご支援をお願い申し上げる次第である。

252

２．会員現況

2022.3.31現在

名誉会員
正 会 員
学生会員
特殊会員
賛助会員
アカデミック賛助会員（2021.3.31時点）

17名
520名
57名
34件
22社33口
6研究室（17名）（571名）（60名）（34件）（23社34口）（6研究室）

３．学会誌発行状況
３－１ 2021年度発行分
和文誌（画像電子学会誌）
・50巻第2号（通巻256号）
2021年4月発行
・50巻第3号（通巻257号）
2021年7月発行「年次大会小特集号」
・50巻第4号（通巻258号）
2021年10月発行「ビジュアルコンピューティング論文特集号」
・51巻第1号（通巻259号）
2022年1月発行「年次大会2021論文特集号）
・9巻第1号（通巻16号）
2021年6月発行「Special Issue on CG & Image Processing Technologies for Automation, Labor Saving
and Empowerment PartⅡ」・9巻第2号（通巻17号）
2021年12月発行「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021」
３－２ 21年度発行分の構成とそのページ数
題

名

件 数

ページ数

題

名

件 数

ページ数

随想

4

6 報告

6

37

表彰

1

5 グループ紹介

4

13

役員紹介

1

4 スキャニング

4

14

論文･ｼｮｰﾄﾍﾟｰﾊﾟｰ等

38(8)327(77) 図書紹介1

1

コーヒーブレイク415 学会記事

1

55

技術解説

2

9 会報その他

60

113

講座

2

12 総目次

1

5

国際会議

1

4
130

620

計
※内（）は英文誌への掲載

４．大会・研究会・セミナー開催状況
４－１ 第49回年次大会
開催日：2021年6月24日(木）～26日(土）
場 所：オンライン化・リモート化を支える画像関連技術
253

セッション：査読なし発表論文（一般/学生セッション）
企画セッション，オーガナイズドセッション
基調講演1：山田武士(NTT コミュニケーション科学基礎研究所)「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」
基調講演2：甲藤二郎(早稲田大学)「画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例」
基調講演を含む63件の発表，参加者総数134名

４－２

定例研究会

第297回研究会 2021年10月27日（水）・28日（木）場所：大阪工大 枚方キャンパス＋オンライン（ハイブリッド開催）
テーマ：画像一般，発表件数：13件，参加者：43名
共 催：映像情報メディア学会
第298回研究会（高臨場感ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲﾌｫｰﾗﾑ2021）2021年11月29日（月）場所：オンライン開催
テーマ：画像一般，発表件数：7件，参加者：51名
第299回研究会 2022年2月27日(日)-28日（月）場所：えぴたホール愛媛+オンライン（ハイブリッド開催）
テーマ：画像一般，発表件数：33件，参加者：56名
第300回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム） 2022年3月8日(火)場所：オンライン開催，発表件数：129件，参加者：237名
共催：映像情報メディア学会，芸術科学会，画像情報教育研究会(CG-ARTS)（上記以外の研究会開催状況は各委員会報告を参照）

４－３

セミナー／講演会

Advanced Image Seminar 2021
開催日：2021年6月16日（水） 場所：オンライン開催
テーマ：画像認識技術とヒューマンインタフェースの最新動向
講演件数：3件，参加者：16名

254

画像電子学会 組織図(2022年度）
編集委員会

編集
部会

国際カンファレンス（IEVC)

通常総会

年次大会実行委員会

代議員

秋季大会実行委員会
企画委員会

第１種研究会（定例研究会）

セミナー委員会 AISセミナー

秋期セミナー

Visual Computing分野[1-1]ビジュアルコンピューティング(VC)研究会[1-2]多次元画像(MDI)研究会

理事会

企画
部会

会長

副会長

第
2
種
研
究
会
（
テ
ー
マ
研
究
会

）

メディア応用分野[2-1]VMA (Versatile Media Appliance)研究会[2-2]デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会

標準化関連分野[3-1]静止画符号化標準化(SIC)研究会

生活支援分野[4-1]安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会[4-2]視覚・聴覚支援システム(VHIS) 研究会

表示分野[5-1]スマートディスプレイ(SDP)研究会

共通領域[6-1]建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会[6-2]ドローン(DRC)研究会
画像連合会 ・画像連合会代議員

戦略部会

改革検討： 制度検討WG, 広報WG, 活性化WG
学生会
表彰関係：ベイン賞,フェロー認定,論文賞,技術賞,研究奨励賞等

事業企画室

255

５．委員会活動報告
編集委員会（委員長：児玉 明、 副委員長：内田 理、小林 直樹、竹島 由里子）

１） 編集委員会有志メンバーならびに事務局員の継続的なご尽力により、オンラインによる学会誌（和文）4 号（Vol.50, No2, No.3, No.4 および Vol.51, No.1）、英文論文誌 2 号（Vol.9, No.1 およびNo.2）を無事発行することができた。
２） 2021 年 4 月号では、一般論文 2 編、ショートペーパー3 編、2021 年 7 月号の「年次大会論文小特集」（2020 年度年次大会）では、特集論文 2 編、一般論文 5 編、ショートペーパー1 編、2021
年 10 月号の「ビジュアルコンピューティング論文特集」では、特集論文 4 編、特集ショートペーパー2 編、一般論文 2 編、ショートペーパー2 編、2022 年 1 月号の「年次大会 2021 論文特集」
号では、特集論文 1 編，特集ショートペーパー2 編、一般論文 3 編、ショートペーパー1 編、英文論文誌 2021 年 6 月号（Vol.9, No.1）の“Special Issue on CG & Image Processing Technologies, for
Automation, Labor Saving and Empowerment” 特集では、特集論文 1 編、特集ショートペーパー1
編、
一般論文 1 編を、
英文論文誌 2021 年 12 月号（Vol.9, No.2）の“Special Issue on Journal Track Papers
in IEVC2021” 論文特集では、特集論文 4 編、さらに一般論文 1 編を、それぞれ特集号及び通常号として企画・刊行した。
３） 技術的視点に基づく学術論文に加え、近年、事例研究やフィールドワーク等の実践的な視点からの研究が拡大しており、その研究の成果を本学会会員だけでなく、他の画像電子関連技術開発者
や画像アプリケーション開発者等に広く周知していくことが求められており，2020 年 10 月に新たな論文のカテゴリとして、「実践論文」を設けることをアナウンスし、特集企画として「オンライン化・リモート化に係る画像利活用事例特集」を企画した。残念ながら、投稿はあったものの採録までには至らず、この特集以外でも未だ採録となった論文はないが、今後の投稿を期待したいと考えている。
４） 2022 年度以降の論文特集号として、学会誌では、「50 周年記念随想特集」（2022 年 4 月発行）、「50
周年記念招待論文」（2022 年 4 月～）、「ビジュアルコンピューティング論文特集号」（2022 年 10月発行予定）、「データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術」と「年報特集」（2023 年 1 月
発行予定）、「デジタルファブリケーションのための画像電子関連技術」（2023 年 4 月発行予定）、
英文論文誌では、「Special Issue on CG & Image Processing Technologies Supporting and Expanding
Human Creativities」と「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021 Part II」（いずれも 2022
年 6 月発行予定）、「Special Issue on Data Interwork, Sharing, and Reusing Technologies Supporting
Digital Transformation Era」と「Special Issue on Extended Papers Presented in IEVC2021」（いずれも2022 年 12 月発行予定）、「Special Issue on Image-Related Technology for Digital Fabrication」（2023
年 6 月発行予定）を企画し、論文募集を行っている。
５） 特定論文の査読期間を短縮して欲しいという会員からの要望を踏まえ、編集委員会において、2021 年度も継続して「短期特別査読制度」の募集を行い、積極的な投稿があった。なお，年次
大会 2021 特集では希望があれば本制度を特典（無料）として実施した．
６） 2021 年度年次大会において、本学会の論文投稿に関する企画として「論文執筆講座」を開催した。
７） The Seventh IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing (IEVC2021)（新256

型コロナウイルス蔓延によりオンラインで開催）（2021 年 9 月開催）を、今回も本委員会主導で企画した。英文誌の特集として、「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021」を企画し、2021 年 12 月号及び 2022 年 6 月の英文誌にて、それぞれ発行済み或いは発行予定である。
８） 英文論文誌の円滑な J-stage への登録作業を進めるため、WG メンバ及び新たな事務補佐と協力
して、支援ツールを利用した運用を継続して行っている。
９） HP 等を活用し発行学会誌の広報を行うとともに、様々な媒体を活用して論文募集の広報を行うなど、情報発信を積極的に行った。また、年次大会や研究会において、論文執筆に係るセミナーを計画するとともに、会員に向けた論文投稿に係る貴重な情報提供を行っている。
１０）第 20 回の論文賞の選定を行った。2020 年、2021 年発行の学会誌及び英文論文誌に掲載の論文を対象とし、最優秀論文 2 件、優秀論文 5 件を選出した。
１１）学会誌のオンライン発行を今後も安定して継続するためには、学会誌および論文誌の編集および校正作業を支える編集委員、査読委員、校正幹事の増員が不可欠であり、会員各位のさらなるご支援・ご協力をお願いする。

企画委員会 （委員長：谷口行信 副委員長 駒形 英樹）
１）定例研究会（第１種研究会）
定例研究会は計4回（第297回～第300回）開催し、発表総件数133件、参加者総数は387名であった。
第297回は映像情報メディア学会との共催で10月にハイブリッド（大阪工大枚方キャンパス＋副：オンライン）にて開催した（研究発表12件、招待講演1件、参加者43名）。第298回研究会（高臨場感ディス
プレイフォーラム2021）は5学会の共催で11月にオンラインにて開催された（招待講演7件、参加者51名）。
単独主催の第299回は2月にハイブリッド（えぴたホール愛媛（愛媛PTA会館）＋副：オンライン）にて開催した（研究発表32件、招待講演1件、参加者56名）。当初は松山大学を会場として予定していたが、新型コロナウイルス感染症まん延防止等重点措置の発出に伴い、えぴたホール愛媛に切り替えた。第300回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）はオンラインで開催された（研究発表129件、参加者237名）。
第297回、299回の研究会はハイブリッド開催としたこともあり、発表件数・参加者数はともに2020年度
より増加した。
２）見学会
新型コロナウイルス感染症の感染拡大のため見学依頼は困難と判断し中止とした。
３）関西地区での研究会の企画
画像関連学会連合会秋季大会の中止に伴い、関西地区での発表機会を確保するため、第297回研究会を大阪工業大学で開催した。
４）学会活性化に向けてコメントサービスについては、第296回研究会で5件、第299回研究会で14件の希望があり、編集委員会の協力も得て発表者にフィードバックを行った。第299回は希望者数が多かったため、コメントサー
ビス対象11件を選抜せざるを得なかった。コメントサービスは協力者及び事務局の負担軽減が課題であり、費用対効果を評価して見直しが必要である。
研究会発表者増加効果も考慮し研究会若手奨励賞を新設した。選定委員会を設置し、第 297 回・第 299
回研究会からそれぞれ 1 名、3 名を研究会若手奨励賞の受賞者として選出した。

257

技術専門委員会 （委員：盛岡寛史，坂東 幸浩，長谷川 誠，前川 拓也）

技術専門委員会では，画像電子に関連した最新の技術情報を学会員に紹介するとともに，新たな技術分野を学会の活動範囲に取り込むことを目指して活動している．
2021年度は，2020年度は中止になったAIS(Advanced Image Seminar)を開催できた．平日丸一日の参加は難しいとの意見に対応し，午後のみの開催として講演を3件に削減するとともに，オンライ
ン開催にすることで参加費を通年の80%（非会員のみ90%）に設定して，参加ハードルを下げた．
「画像認識技術とヒューマンインタフェースの最新動向」と題して3名の専門家を講師としてお招きした．16名の参加者（内有料参加者12名）を記録し，目標の25名には及ばなかったものの，オンライン開催で経費抑制をしたことから黒字を維持できた．
また，画像電子技術賞表彰規定の改定について，推薦理由の明確化，選定手順の明確化，選定基準の明確化を行い具体的な改定案を作成した．改定案は理事会で承認され，2022年3月18日に改訂が行われた．

年次大会実行委員会（実行委員長: 児玉 明、副委員長:土橋 寿昇、谷口 行信）
第49回画像電子学会年次大会（Media Computing Conference 2020）（日本画像学会，日本写真学会，日本印刷学会の協賛）を2021年6月24日（木）～26日（土）に、Zoomを利用したシングルセッ
ションとして、オンライン開催した。なお、これまで同時に開催してきたVisual Computing（VC2021）とは切り離して開催することとした。
昨年度は、開催延期を経ての2020年12月オンライン開催であったが、今年度は一昨年までと同様に6月での開催を原則として準備を進めた。当初は、広島での地方開催を検討していたが、新型コロナウイルス感染症拡大はおさまる気配がなく、2021年頭にオンラインでの開催とすることを決定した。コロナ禍の状況が続く中、コロナに負けない画像電子関連技術開発の推進と活発な学術的議論の場の提供を念頭に、「オンライン化・リモート化を支える画像関連技術」を年次大会テーマとした。また、オンライン発表を円滑に実施するため、例年の学生ポスターセッションの募集を取り止め、すべてオーラルでの発表とすることとした。さらに、懇談会ではGather.townを利用して親睦を深めた。
年次大会の発表件数は、一般セッション11件、学生セッション28件、高大連携セッション1件、
企画セッション15件、オーガナイズドセッション4件、基調講演2件、及び技術賞講演2件の合計で63件であった。学生セッションでは、「VC・VR、画像、点群、システム、ドローン、動物」などをテーマにした発表がなされ、一般セッションでは、「点群、システム、3次元画像処理と画像システム」などをテーマとした発表があった。また、企画セッションでは、「ドローン」（建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会／ドローン(DRC)研究会）4件、「デジタル人文学とメタデータ」（デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会）4件、「多様化する社会でますます高まるユニバーサ
ルでデザインの重要性」（VMA（Versatile Media Appliance）研究会）4件、「Beyond 5G Communication
Systems」（スマートディスプレイ（SDP）研究会）3件、オーガナイズドセッションとして、「新たな検証時期を迎えた画像符号化」（静止画符号化標準化(SIC)研究会）4件を企画した。基調講演1としては、6月24日 13:00～14:00に「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」と題し

258

て、山田武士氏（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）に、基調講演2としては、6月26日 13:00～14:00に「画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例」甲藤二郎氏（早稲田大学）に講演頂き、両講演については、事前申し込みによりどなたも無料で聴講いただけるようにした。
全体としては、各セッションにおいて、たいへん活発かつ建設的な議論がなされ、オンラインでの有意義な大会を実施できたと考えている。また、各基調講演では参加者が約60名、各セッション
でも平均約30名を超える聴講があり、たいへん盛況であった。ただし、オンライン運用上の問題として、時間の関係で十分に質問できなかった方々もおられると考えられるので、質問手段の確保及び発表後の発表者への質問の伝達方法については今後の課題としたいと考える。なお、オンライン開催に際し、各セッションにおいて、タイムキーパーとして学生運営補佐員を配置し、発表者が時間を確認できるように運営補佐員用のZoomアカウント映像部分（画面表示）にタイマー画像を表示し、指定講演時刻に対して、自動的にベルを鳴らす場合と、声を掛けてもらう形式とを併用した。
更に、ここ最近年次大会の発表件数が伸び悩んでいたが、今回は特に、コロナ禍で発表し難い状況下にも拘らず、学生の皆様から多くの応募をいただくことができたことは、本学会にとって学会再活性化の大きな一歩であり、学術発表及び議論の場を提供できたことの意義は高いと言える。今後も他機関の研究者と交流する機会に恵まれていない若い研究者に対して、さらに本年次大会の価値を高めて行きたいと考える。詳細につきましては、2021年7月号掲載の「2021年度 第49回 画像電子学会年次大会報告」を参照のこと。

学生会 （幹事：田代裕子）(1) 2020年度に引き続き，2021年度も田代裕子(東京電機大学)が学生会顧問となった．
(2) 2019年末から猛威をふるい，爆発的に感染拡大している新型コロナウイルス(COVID-19)のため，対外的な活動の自粛が求められていることもあり，2020年度に続き学生会の活動は休止した．
(3) 活動休止に伴い，ビジュアル情報処理研究合宿の運営委員も選定していない．

国際カンファレンス （主担当：内田 理、金田 北洋、小林 直樹）
１）2021年9月8日（水）～11日（土）の4日間、オンライン形式でIEVC2021 (The 7th IIEEJ International
Conference on Image Electronics and Visual Computing) を開催した。本国際会議は、北海道知床（斜里町）で開催予定であったが、新型コロナウイルスの感染拡大状況下、現地開催を断念して完全オンライン形式で実施した。参加登録者数は166名と、目標の150名を上回った。招待講演も含む発表
総件数は95件であった。
２）前回同様、投稿形式は、Journal Track（JT）、Conference Track（CT）、Late Breaking Paper（LBP）の3種類とした。JTへの投稿件数は、前回をわずかに下回ったものの24件であった。
３）初日（9月8日）は、午前中に東海大学情報技術センター所長である長幸平教授による招待講演“Global Warming and Importance of Sea Ice Monitoring from Space” を行った。午後には、オーラルセッションを4セッション、ファストフォワード（ポスターセッションの内容紹介）を1セッション行
った。2日目（9月9日）は、午前中にオーラルセッションを2セッション行った。午後には、公益財団法人知床財団理事長村田良介氏による招待講演 “The World Heritage Registration of Shiretoko andthe Environmental Conservation Efforts” を行い、その後オーラルセッションを2セッション、ポスタ
ーセッションを1セッション行った。3日目（9月10日）は、まず午前中にオーラルセッションを2セッション行った。午後には、マレーシアのマラヤ大学 Chee Seng Chan准教授による招待講演“DeepIPR – Intellectual Property Protection for Deep Learning Model” を行い、その後ポスターセッショ
259

ンを1セッション、オーラルセッションを2セッション行った。最終日（9月11日）には、オーラル
セッションを4セッション行った。オーラルセッションのうち4セッションは、Digital Museum andHumanities（2セッション）、Safe & Secure Society、Droneの特別セッションとして実施した。
４）3日目の夕刻に、Gather.townというオンライン交流システムを利用して懇親会を開催し、最優秀論
文、優秀論文を各3件、学生優秀論文と優秀ポスターを各2件、合計10件の表彰を行った。
５）完全オンライン形式ではあったが、Zoom（オーラル発表）、Teleagora（ポスター発表、東京工科大
学 戀津先生開発）、Discord（実行委員会から参加者へのアナウンスなど）、Gather.town（懇親会）などのオンラインツールを活用して、本国際会議を成功に導くことができた。
６）公益財団法人 電気通信普及財団、および一般財団法人 テレコム先端技術研究支援センターの助成金を得ることができ、また実行委員会の献身的なご尽力もあり、健全な財政を実現でき、参加者の方にとってもきわめて意義のある会議として開催することができた。

第2種研究会
研究会，第2種研究会
2021 年度活動実績(協賛については省略)[1] VC分野の第2種研究会[1-1] ビジュアルコンピューティング(VC)研究会
1. 代表
委員長 金井崇 副委員長 向井智彦
2.

Web
https://www.iieej.org/sigvc/

3.

Visual Computing 2021
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: VC 全般
開催日: 2021 9-29／10-1
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: オーラル 30 件, ポスター33 件, 国際会議招待 13 件, 特別講演 1 件, 企業招待 3 件担当: 齋藤豪（プログラム委員長）, 井尻敬（プログラム副委員長），藤代一成（運営委員長）,
向井智彦（運営副委員長）

4.

研究会/ワークショップ(1) VC ワークショップ 2021
コロナウイルス感染拡大のために中止

5.

セミナー

260

VC セミナー (Visual Computing 2021 のチュートリアルとして開催)
テーマ: 深層学習の CG 応用
開催日: 2021-9-28
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: チュートリアル講演 6 件，パネルセッション 1 件
担当: 金森，梅谷，金井[1-2] 多次元画像(MDI)研究会
1. 代表
委員長 高田英明
2. Webなし
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップ(1) 3 次元画像コンファレンス 2021
コロナウイルス感染拡大のために昨年に引き続きオンライン開催
テーマ: 3 次元画像処理全般
開催日: 2021-07-01/02
会場: オンライン
講演件数: 32 件（招待講演 3 件、一般講演 23 件、ポスター6 件）
担当: 高田5. セミナーなし[2] メディア応用分野の第2種研究会[2-1] Versatile Media Appliance(VMA)研究会
1. 代表
委員長 深見拓史
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vma.htm
3. 年次大会 企画セッション
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: 多様化する社会でのユニバーサルデザイン
開催日: 2021-06-26
会場: オンライン
講演件数: 3 件
担当: 深見
4. 研究会/ワークショップ

261

(1) 第 50 回研究会（VHIS 研究会と共催）
テーマ:読書のバリアフリーを進める
開催日: 2022-2-24
会場: オンライン
講演件数: 7 件 、参加者 14 名
担当: 深見、平山
5. セミナーなし[2-2] デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッション
テーマ：デジタル人文学とメタデータ
開催日：2021-06-24～6-26
会場：オンライン
講演件数：4 件
担当：大野
4. 研究会/ワークショップ
第 2 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会
テーマ: デジタルアーカイブ
開催日: 2021-09-17
会場: オンライン（蔓延防止措置の影響により、オンライン開催に変更）
講演件数: ４件
担当: 横山
第 3 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会
テーマ: デジタル技術と博物館・人文学の協働をめざして
開催日: 2022-03-10
会場: オンライン（蔓延防止措置の影響により、オンライン開催に変更）
講演件数: 5 件
担当: 鈴木5. セミナーなし
6. 学会誌記事
DSG 研究会総括記事（大野）、DMH 研究会報告記事（横山）を学会誌に掲載した。

262

[3] 標準化関連分野の第2種研究会[3-1] 静止画符号化標準化(SIC)研究会
1. 代表
委員長 小野文孝
2. Webなし
3. 年次大会 オーガナイズド・セッション
オンライン開催
2021 年 6 月 26 日(土) 14:10-15:50 オーガナイズドセッション(OS)テーマ：「新たな検証時期を迎えた画像符号化」 (SIC 研究会)
座長：小野文孝(東京大学) 講演件数 4 件【OS-1】SC 29 の再編とこれから〇浅井光太郎(三菱電機)【OS-2】JPEG 標準化動向 ～JPEG AI を中心に～【OS-3】JPEG XL 概説〇渡邊 修(拓殖大学)〇渡邊 修(拓殖大学)【OS-4】多値情報源符号化における多値算術符号の利用〇小野文孝(東京大学）

担当: 小野4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
６．学会誌記事
学会誌に最新動向の解説やこれまでの歴史のまとめなどを適宜掲載している．今年度は「MHEG—マルチメディアハイパーメディア符号化—」（2022年1月号スキャニング：亀山渉氏）を掲載．

[4] 生活支援分野の第2種研究会[4-1] 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会
1. 代表
委員長 中西 浩
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
6. 学会記事なし

263

[4-2] 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 16 回研究会（VMA 研究会と共催）
テーマ:読書のバリアフリーを進める
開催日: 2022-2-24
会場: オンライン
講演件数: 7 件 、参加者 14 名
担当: 深見、平山
5. セミナーなし
６．学会記事なし[5] 表示分野の第2種研究会[5-1] スマートディスプレイ(SDP)研究会
1. 代表
委員長 松本充司
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッション
年次大会企画セッション（ドローン研究会と共催）
テーマ：Beyond 5G Communication Systems
会場：オンライン
講演件数：3
4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
6. 学会記事なし

264

[6] 共通領域の第2種研究会[6-1] 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会
1. 代表
委員長 長尾 嘉満
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
6. 学会記事なし[6-2] ドローン(DRC)研究会
1. 代表
委員長 長谷川 克也
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
6. 学会記事なし

265

６．表彰関係■フェロー称号：2名
曽根原 登 ドキュメントアーキテクチャの標準化活動とディジタル流通の先駆的研究活動
上平 員丈

画像入力・処理・臨場感通信における先駆的研究活動■ベイン賞：2名
小野文孝（東京工芸大学名誉教授）
静止画符号化技術の先駆的研究とその国際標準化および学会活動の貢献
松本充司（早稲田大学名誉教授）
情報通信サービス・光無線技術の研究と国際標準化における貢献■第20回論文賞
最優秀論文賞 2件
・Luis PERALTA Munetoshi IWAKIRI Kiyoshi TANAKAA Registration Method on Piece-wise Voting for Low Overlapping 3D Point Clouds （E 9-2）

・國武千人 岩切宗利
SVMによる広域空撮画像の複雑性評価を用いた被災家屋検出手法 （49-3）

優秀論文賞 5件

・小林菜穂子 高橋裕樹
マルチモーダル学習を用いたリビングルーム画像のパーソナライズド感性検索 （50-4）

・徳永恵太 長澤彦己 藤代一成
サイクロープスの眼：直交配置マルチディスプレイを用いた裸眼立体映像生成のためのアナモルフォーシスの先鋭化 （50-4）

・伊藤謙祐 五十嵐悠紀
木目込み細工デザイン支援システム （49-4）

・戸田義孝 馬場雅志 古川 亮 宮崎大輔 （50-1）
FFDを用いたビューボリューム変形による多視点合成レンダリング （50-1）

・山口真弘 森 尚平 斎藤英雄 谷内田尚司 柴田剛志
環境地図のスケールに合わせたVisual Odometry （50-2）■西田賞：1名
・徳永恵太（慶應義塾大学）
受賞対象論文：徳永恵太，長澤彦己，藤代一成
サイクロープスの眼：直交配置マルチディスプレイを用いた裸眼立体映像生成のためのアナモルフォー
シスの先鋭化 画像電子学会誌 第 50 巻第 4 号 (2021 年 10 月)■年次大会 研究奨励賞：3件【S2-2】構造型と事例型を考慮した欠損領域に基づくインペインティング〇頼政岬, 吉田大海(近畿大学)【R3-1】PSF 制御メタレンズ型圧縮スペクトルイメージングのための深層学習を利用した再構成の検討〇曽我部陽光(NTT メディアインテリジェンス研究所), 宮田将司, 小林史英(NTT先端集積デバイス研究所), 杉本志織, 黒住隆行(NTT メディアインテリジェンス研究所), 橋本俊和(NTT先端集積デバイス研究所), 日和﨑祐介(NTT メディアインテリジェンス研究所)【S7-2】Feature-fused SSDを用いた蜂巣の育房状態分類に関する一検討〇佐々拓斗, 長谷川まどか(宇都宮大学)
266

■年次大会 優秀研究賞：1件【R1-2】VKOPのローカルリファレンスフレームを用いた3次元点群レジストレーション〇植西一馬(信州大学), サンドバル ハイメ(AB.do), 岩切宗利(防衛大学), 田中清(信州大学)■年次大会貢献賞：2名〇深見拓史氏(インターメディアジャパン)
貢献内容）深見拓史氏は，VMA（Versatile Media Appliance）研究会の委員長として，長期にわたり年次大会におけるVMA研究会の企画セッションの企画，並びに座長としての運営に寄与され，年次大会の活性化に多大なる貢献があった．
〇大野邦夫氏(モナビITコンサルティング)
貢献内容) 大野邦夫氏は，デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会の委員長として，長期にわたり年次大会におけるDSG研究会及びDMH研究会の企画セッションの企画，並びに座長としての運営に寄与され，年次大会の活性化に多大なる貢献があった．

■研究会 若手奨励賞
第297回研究会 in 大阪
・映像と言語の類似度学習による作業映像のシーン分割○林 純平・山本洋太・谷口行信（東京理科大学）
第299回研究会 in 松山
・胸部4次元CT画像より気管支領域を抽出するための最短路探索を利用した領域分割法○高田康平(芝浦工業大学)・道脇 幸博(武蔵野赤十字病院)・森谷 浩史(大原綜合病院)
・井尻 敬(芝浦工業大学)
・糊化現象に基づく粘度変化を伴う流体シミュレーション手法の開発○山崎 良祐・藤澤 誠・三河 正彦(筑波大学)
・視野共有領域を持つ複数カメラ間での乳牛追跡○穐澤 和宏・山本 洋太・谷口 行信(東京理科大学)■画像電子学会 技術賞： 1件
対象者：青木 勝彦、竹前 和幸、サンドバル ハイメ
所 属：株式会社AB.do 情報通信システム開発事業部「3次元データ空間の歪み検出・補正およびスケール付与システム」■感謝状： 3名
児玉明氏：編集委員長・副委員長としての長年にわたるご尽力への感謝
福島理恵子氏：事務職員としての長年にわたるご尽力への感謝
本田京子氏：事務職員としての長年にわたるご尽力への感謝

７．テストチャ－ト等頒布状況(2021年4月～2022年3月)（前年比）
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
SCID

ＮＯ.1
ＮＯ.2
ＮＯ.3
ＮＯ.4
ＮＯ.11
ＮＯ.21-R
ＮＯ.22-R

267

0
0
0
0
0
2
4
2

（ △2）
（△140）
（
0）
（
0）
（
0）
（ △2）
（
2）
（ △10）

2021 年度 画像電子学会 退任役員
役 職
会長

氏 名
田中 清

所

属

先

信州大学

児玉 明
副会長

編集理事

(編集委員長兼務)

広島大学

竹島 由里子

東京工科大学

上倉 一人

東京工芸大学

北岡伸也

株式会社ドワンゴ

岸本 康成

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
研究技術開発本部 システム技術研究所

谷口 行信
企画理事

（企画委員長）北 直樹
長谷川

東京理科大学

東京農工大学克也

大学院 工学研究院 先端情報科学部門

宇宙航空研究開発機構

財務理事
田中 清

大妻女子大学安藤 慎吾

湘南工科大学 工学部

宮崎 剛

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

技術専門理事盛岡 寛史

日本放送協会監事

伊藤 進策

東芝テック（株）ワークプレイス・ソリューション事業本部

総務理事

268

放送技術研究所

2022 年度 画像電子学会 留任役員
役 職

氏 名
齋藤 豪

副会長
日和﨑 祐介所 属 先
東京工業大学 情報理工学院
日本電信電話株式会社
メディアインテリジェンス研究所

編集理事

五十嵐 悠紀お茶の水女子大学

平山 亮

大阪工業大学 情報科学部 情報メディア学科(セミナー委員長）
藤澤 誠

筑波大学

窪田 陽一

株式会社リコー企画理事
デジタル戦略部 基盤開発統括センター

デジタル技術開発センター 第２開発室 室長

財務理事

井ノ上 直巳KDDI 総合研究所

辻 裕之

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

長尾 嘉満

早稲田大学

寺崎 智

パナソニックオペレーショナルエクセレンス株式会社
イノベーション推進センター 政策企画部 標準化戦略推進課

総務理事
村松 聡

東海大学 情報理工学部

坂東 幸浩

NTT メディアインテリジェンス研究所

長谷川 誠

東京電機大学工学部

前川 拓也

三菱電機株式会社 情報技術総合研究所

甲斐 隆浩

Plus Project

横山 恵理

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科

佐藤 尚

神奈川工科大学 情報メディア学科

技術専門
理事

地方理事

監事

269

【第 2 号議案】
2022 年度 画像電子学会 新任役員
役 職
会長

副会長

氏 名
小林

直樹

埼玉医科大学

高村

誠之

法政大学

内田 理
(編集委員長兼務)

編集理事

東海大学

池田 充郎

四国大学

井尻 敬

芝浦工業大学

吉川 浩

日本大学

高田 英明
企画理事

所属先

（企画委員長）

長崎大学

謝 浩然

北陸先端科学技術大学院大学

中村 幸博

大阪国際工科専門職大学

田中 清

大妻女子大学

財務理事

志水 信哉
総務理事

NTT 人間情報研究所
デジタルツインコンピューティング研究プロジェクト

山内 俊明

神奈川工科大学

技術専門理事丸山 充

神奈川工科大学

監事

寺田 貴史

東芝テック（株）
ワークプレイス・ソリューション事業本部

270

2022 年度 画像電子学会 役員名簿
役

職

会長

副会長

氏 名
小林

直樹

所

属

先

埼玉医科大学齋藤 豪

東京工業大学 情報理工学院

日和﨑 祐介NTT テクノクロス株式会社 カスタマーエクスペリエンス事業部 グローバル戦略部門

高村

誠之

法政大学

内田

理

(編集委員長兼務)

東海大学

五十嵐 悠紀お茶の水女子大学

池田 充郎

四国大学

井尻 敬

芝浦工業大学

吉川 浩

日本大学

編集理事

高田

英明

（企画委員長）長崎大学

平山 亮（セミナー委員長）
企画理事

大阪工業大学 情報科学部 情報メディア学科

藤澤 誠

筑波大学

窪田 陽一

株式会社リコー

井ノ上 直巳KDDI 総合研究所

謝

北陸先端科学技術大学院大学

浩然

デジタル戦略部 基盤開発統括センターデジタル技術開発センター 第２開発室 室長

辻 裕之

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

長尾 嘉満

早稲田大学

中村 幸博

大阪国際工科専門職大学

田中

大妻女子大学

財務理事

清

寺崎 智

パナソニックオペレーショナルエクセレンス株式会社イノベーション推進センター 政策企画部 標準化戦略推進課

村松 聡

東海大学 情報理工学部

志水 信哉

NTT 人間情報研究所

山内 俊明

神奈川工科大学

坂東 幸浩

NTT メディアインテリジェンス研究所

長谷川 誠

東京電機大学 工学部

前川 拓也

三菱電機株式会社 情報技術総合研究所

丸山

神奈川工科大学

総務理事
デジタルツインコンピューティング研究プロジェクト

技術専門理事充

甲斐 隆浩

Plus Project

横山 恵理

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科

佐藤 尚

神奈川工科大学 情報メディア学科

寺田 貴史

東芝テック（株）ワークプレイス・ソリューション事業本部

地方理事

監事

＊太字は新任の役員および監事

271

【第3号議案】

貸借対照表
2022年 3月31日現在

一般社団法人
一般会計

画像電子学会科

当年度

前年度（単位:円）
増 減

金
金
金
金

38,484,389
141,700
0
70,00038,696,089

51,365,968
0
67,800051,433,768-12,881,579
141,700-67,800
70,000-12,737,679

券

107,414
107,414

174,924
174,924-67,510-67,510

金

100,000
100,000
207,41438,903,503

100,000
100,000
274,924
51,708,692

0
0-67,510-12,805,189

金
金

469,239
107,457
576,696

40,21685,340125,556

429,023
22,117451,140

金

0
0576,696

1,000,000
1,000,000
1,125,556-1,000,000-1,000,000-548,860

0

0

0

0

0

0

0
38,326,807
38,326,807
38,326,807
38,903,503

050,583,136
50,583,136
50,583,136
51,708,692

0-12,256,329-12,256,329-12,256,329-12,805,189

目

Ⅰ

資産の部
１．流動資産
現
金
売
掛
未
収
仮
払
流動資産合計
２．固定資産(1) 基本財産
投資有
基本財産合計(3) その他固定資産
敷その他固定資産合計
固定資産合計資産合計
Ⅱ 負債の部
１．流動負債
未払
預り
流動負債合計
２．固定負債
退職給付
固定負債合計負債合計
Ⅲ 正味財産の部
１．基金
基金
２．指定正味財産
指定正味財産合計
３．一般正味財産(1)代替基金(2)その他一般正味財産
一般正味財産合計
正味財産合計
負債及び正味財産合計

預

証

価

引

当

272

正味財産増減計算書
2021年 4月 1日から2022年 3月31日まで
一般社団法人
一般会計

画像電子学会科目
Ⅰ 一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
受
取
入
会
金
賛
助
会
員
費
特
殊
会
員
費
正
会
員
会
費
学
生
会
員
会
費
入
会
金
ア カ デ ミ ッ ク プ レ ミ ア ム
企
画
・
収
入
大
会
大
会
参
加
費
会
員
大 会 参
加
費
非 会
員
協
賛
金
VC参加費
第1種研究会
研 究 会 参 加 費 ・ 予 稿 代
年
間
予
稿
予
約
代
Advanced Image Seminar
第2種研究会
VMA研究会
DMH研究会
ド
ロ ー
ン
セ
ミ ナ
ー
画
像
関
連
連
合
会
IEVC
編
集
・
収
入
掲
載
料
１月号以前(前年度)4月号
6月号(英文誌)
7月号
10月号
12月号(英文誌)
1月号以降
別
刷
代
１月号以前(前年度)
4月号
7月号
12月号(英文誌)
1月号以降
著
作
権
使
用
料
学会誌アーカイブDVD代
そ
の
他
庶
務
・
収
入
雑
収
入
学会誌・予稿BN代
コ
ピー
代
郵送・手数料BN
預
金
利
子
そ
の
他
他
会
計
通
帳
よ
り
経常収益計
(2) 経常費用
企
画
・
支
出
大
会
講
演
謝
礼
予 稿 印 刷 ・ メ デ ィ ア 作 成 費
事
務
経
費
そ
の
他
Ｖ
Ｃ
支
出
273

当年度

前年度

（単位:円）
増 減

6,721,000
1,550,000
450,000
4,530,000
66,00015,000110,000
8,675,700
2,587,000
454,000
111,000
02,022,000
257,500
230,500
27,000121,200
35,00010,00025,0000
05,675,000
4,970,304
4,362,0000
500,000
420,000
895,000
955,000
520,000
1,072,000
59,9000
026,10026,1007,700
123,961
184,400
240,043
98,28098,28090,870
100
1,850
2,874
2,586
0
20,465,284

7,322,500
1,750,000
580,000
4,755,500
80,00017,000140,000
3,428,080
2,934,000
1,439,000
235,000
1,260,0000
149,000
124,000
25,000028,00014,00014,000321,000-3,92004,161,033
3,431,500
104,000
608,500
960,000
80,000725,000
720,000
234,000
80,40010,50015,800044,10010,000105,133
339,000
205,000
2,662,157
2,412,157
30,300
1,820
1,850
8,043
2,370,144
250,000
17,573,770-601,500-200,000-130,000-225,500-14,000-2,000-30,000
5,247,620-347,000-985,000-124,000-1,260,000
2,022,000
108,500
106,500
2,000
121,200
7,000-4,00011,000-321,000
3,920
5,675,000
809,271930,500-104,000-108,500-540,000
815,000
230,000-200,000
838,000-20,500-10,500-15,800
26,100-18,000-2,30018,828-154,600
35,043-2,563,877-2,313,877
60,570-1,7200-5,169-2,367,558-250,000
2,891,514

2,643,553
1,327,376
63,411
8,180
30,000
11,2381,214,547

898,126
589,301
55,685
6,930
199,000
327,68601,745,427
738,075
7,726
1,250-169,000-316,448
1,214,547

第1種研究会
会
場
費
その他
Advanced Image Seminar
講
演
謝
礼
IEVC
ドローンセミナー(旧その他セミナー)
画
像
関
連
連
合
会
編
集
・
支
出
学会誌作成費(CD-ROM、オンデマンド)
１月号以前(前年度)4月号
6月号(英文誌)
7月号
10月号
12月号(英文誌)
1月号以降
学会誌(CD-ROM)発送費
学
会 誌
別
刷
印 刷
代
4月号
7月号
12月号(英文誌)
アーカイブDVD作成費
そ
の
他
庶
務
・
支
出
事
務
人
件
費
事
務
員
給
与
事 務 局 長 業 務 委 託 費
交
通
費
厚
生
費
ア
ル
バ
イ
ト
代
会
議
費
理
事
会
発
送
通
信
費
郵
便
・
宅
配
便
電
話
料
イ ン タ ー ネ ッ ト 利 用 料
手
数
料
そ
の
他
事
務
庶
務
雑
費
事
務
経
費
資
料
等
印
刷
費
事
務
用
品
費
雑費(修理含む)
コ
ピ
ー
機
リ
ー
ス
家
賃
光
熱
費
日
本
工
学
会
会
費
税
務
処
理
委
託
費
表
彰
費
画
像
電
子
技
術
賞
研究賞奨励賞・VC・シニア
そ
の
他
ベ
イ
ン
賞
電
子
化
関
連
費
OA機器購入費
ソ フ ト ウ ェ ア 購 入 費
租
税
公
課
法
人
登
記
諸
費
用
警
備
費
等
そ
の
他
法
人
税
等
国
税
経常費用計

274

50,69846,244
4,454
66,822
66,822
1,198,657
00745,629
630,059
275,000
52,90032,654
103,906
79,92332,77052,90647,70014,520
0
7,920
6,600
0
53,35016,125,026
12,608,944
7,985,250
2,400,000
217,540
1,605,579
400,575
18,85018,850670,469
163,537
69,044306,421
131,46701,801,996-1,71632,351
66,254
71,168429,000
1,020,000
166,939
18,000550,000
51,3859,680
14,81018,975
7,920
234,952
185,320
49,632
22,226
84,68862,04019,476395
395
19,514,603

0
0
0
0
0
25,813
253,01230,000754,789
535,452
231,093
61,33645,756
24,561
55,186
61,53655,98478,30017,3803,740
013,64027,307
96,35016,728,564
13,423,183
8,819,450
2,400,000
316,494
1,594,814
292,4251,500
1,500
585,210
175,367
71,630211,658
86,34540,2101,869,344
1,716
0
105,264
131,772
429,000
1,020,000
163,592
18,000660,0000000049,632049,632073,30662,040
4,349
395
395
18,381,874

50,69846,244
4,454
66,822
66,822
1,172,844-253,012-30,000-9,16094,60743,907-8,436-13,10279,34524,737-28,766-3,078-30,600-2,860-3,7407,920-7,040-27,307-43,000-603,538-814,239-834,200
0-98,954
10,765
108,150
17,35017,35085,259-11,830-2,586
94,76345,122-40,210-67,348-3,43232,351-39,010-60,604
003,347
0-110,000
51,3859,680
14,81018,975
7,920
185,320
185,320022,226
11,3820
15,12700-1,132,729

評価損益等調整前当期経常増減額
投 資 有 価 証 券 評 価 損 益 等
投 資 有 価 証 券 評 価 損 益 等
評価損益等計
当期経常増減額
２．経常外増減の部(1) 経常外収益
経常外収益計(2) 経常外費用
経常外費用計
当期経常外増減額
当期一般正味財産増減額
一般正味財産期首残高
一般正味財産期末残高
Ⅱ 指定正味財産増減の部
当期指定正味財産増減額
指定正味財産期首残高
指定正味財産期末残高
Ⅲ 基金増減の部
当期基金増減額
基金期首残高
基金期末残高Ⅳ 正味財産期末残高

275

950,681-67,510-67,510-67,510883,171-808,104
47,04247,04247,042-761,062-1,758,785-114,552-114,552-114,552-1,644,233

0
13,139,500
13,139,500-12,256,329

0
0
0

0
13,139,500
13,139,500-12,256,329

50,583,136
38,326,807

51,344,198
50,583,136-761,062-12,256,329

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0
38,326,807

00050,583,136

000-12,256,329

一般会計 財産目録
（2022 年3月31日）
科

目

摘

要

金

額

資産の部
一般会計
現金

手許有高

82,051

普通預金

普通預金 三菱東京UFJ銀行 田町支店(1473555)〃〃 セミナー口 田町支店(1473568)〃
みずほ銀行 浜松町支店(1961408)〃
みずほ銀行 浜松町支店(記念) (2139876)〃
楽天銀行 第四営業支店 （7221203)
郵便局振替口座(00180-3-166232)
郵便局総合口座(10070-65457471)

136,439
1,498,219
1,516,983
44,633
212,400

① p.1
② p.1
③ p.2
④ p.3
3,408,674 ⑤ p.4

287,633
245,175⑥ p.5
532,808 ⑦ p.6
4,023,533

（小計）
未収金
仮払金

学会誌1月号掲載料・短期査読料・別刷り代

有価証券

エヌエフ回路設計ブロック

敷金

ライオンズマンション三河島第二（一般会計合計）

82,051

141,700
70,000107,414 ⑭ p.11
p.12
100,000
4,442,647

組織強化積立金
普通預金

普通預金 三井住友銀行 浜松町支店（7006888）〃
三菱東京UFJ銀行 浜松町支店（3965171）〃
りそな銀行 芝支店(1443346)

15,044496,322362,774

⑧ p.7
⑨ p.8
874,140 ⑩ p.9

定期預金

定期預金 みずほ銀行 浜松町支店(1384899)〃
三菱東京UFJ銀行浜松町支店(3965171)〃
三井住友銀行 浜松町支店(25)7,334,239
10,011,460
10,136,137⑪ p.10⑫ p.8
27,481,836 ⑬ p.7

定額貯金

郵便局定額貯金(10070-65457471)

5,912,000

5,912,000 ⑮ p.6（組織強化積立金合計）

普通預金

科

34,267,976

ホームページリニューアル（旧VMF）準備金
普通預金 三菱東京UFJ銀行浜松町支店(1153192)（ホームページリニューアル（旧VMF）準備金）

目

192,880 ⑯ p.8
192,880

資産の部合計38,903,503

摘

金

要

額

負債の部
未払金

税務顧問料(クリアコンサルティング)
大塚商会（株）国際文献社
厚生費3月分

36,3007,389
275,000
150,550

預り金

107,457

469,239
107,457

負債の部合計差引正味財産576,696
38,326,807276貸借対照表2022年 3月31日現在
一般社団法人
特別会計

画像電子学会科

目

資産の部
１．流動資産
現 金
預
金
棚 卸
資
産
流動資産合計資産合計
Ⅱ 負債の部
１．流動負債
仮 受
金
未 払
法
人
流動負債合計負債合計
Ⅲ 正味財産の部
１．基金
基金
２．指定正味財産
指定正味財産合計
３．一般正味財産(1)代替基金(2)その他一般正味財産
一般正味財産合計
正味財産合計
負債及び正味財産合計（単位:円）
増 減

当年度

前年度

5,055,775
144,100
5,199,875
5,199,875

4,993,268
168,880
5,162,148
5,162,148

62,507-24,780
37,72737,72770,00070,000140,000
140,000

0
70,00070,00070,00070,000070,00070,000

0

0

0

0

0

0

0
5,059,875
5,059,875
5,059,875
5,199,875

0
5,092,148
5,092,148
5,092,148
5,162,148

0-32,273-32,273-32,273
37,727

Ⅰ

税

等

277

正味財産増減計算書
一般社団法人特別会計

2021年 4月 1日から2022年 3月31日まで
画像電子学会科目
Ⅰ 一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
特 別
会
計 ・ 収
入
テストチャート(TC) 印 刷
No.1
No.2
No.21Rev
No.22Rev
発
送
手
数
料
SCID(CD-ROM)
CMYK
XYZ
受
取
利
息
経常収益計
(2) 経常費用
仕
入
特 別
会
計 ・ 支
出
発
送
手
数
料
振
込
手
数
料
SCID(CD-ROM)仕入
CMYK
XYZ
経
費
分
担
金
そ
の
他
法
人
税
等
国
税
経常費用計
評価損益等調整前当期経常増減額
評価損益等計
当期経常増減額
２．経常外増減の部(1) 経常外収益
経常外収益計(2) 経常外費用
経常外費用計
当期経常外増減額
当期一般正味財産増減額
一般正味財産期首残高
一般正味財産期末残高
Ⅱ 指定正味財産増減の部
当期指定正味財産増減額
指定正味財産期首残高
指定正味財産期末残高
Ⅲ 基金増減の部
当期基金増減額
基金期首残高
基金期末残高Ⅳ 正味財産期末残高

当年度

278

（単位:円）
増 減

前年度

79,46056,1000018,70037,4002,640
20,68010,34010,34040
79,460373,938
235,950
16,500163,350
37,40018,70013,860124,080
124,080048373,938-294,478-179,850-16,500-163,350-18,700
18,700-11,220-103,400-113,740
10,340-8-294,478

24,78016,953509
220
15,674
7,837
7,837
0
550
70,00070,000111,733-32,2730-32,273

107,310347,0010
1,430
95,571
95,5710
250,000
0
70,00670,006524,317-150,3790-150,379-82,530-330,048
509-1,210-79,897-87,734
7,837-250,000550-6-6-412,584
118,106
0
118,106

0

0

0

0
0
-32,273
5,092,148
5,059,87500-150,379
5,242,527
5,092,148

00118,106-150,379-32,273

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0
5,059,875

0005,092,148

000-32,273

特別会計 財産目録
（2022年3月31日）
科

目

摘

要

数量

金

額

資産の部
現金

手許有高

普通預金
(小計）

普通預金 みずほ銀行 浜松町支店(3292479)

売掛金

ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.1
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.2
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.3
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.4
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.11Rev.
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.21Rev.
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.22Rev.
SHIPP
ＤＳＣ
SCID(XYZ)SCID(CMYK)
計 （送料＋税込価格で計上）

在庫

8,153

ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.1
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.2
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.3
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.4
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.11
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.21Rev.
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.22Rev.
DSC A4DSC A6
SCID(XYZ)SCID(CMYK)
計 （仕入価格で計上）

8,153

5,047,622 5,047,622 ⑲ P.10
5,055,775
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0本
0本
0
13 枚
61 枚
0枚
175 枚
1枚
0枚
2枚
260 枚
260 枚
1本
0本

61,42532,0250
13,125
11,550
0
8,400
6,500
3,380
7,695
0
144,100
5,199,875

負債の部
仮受金
未払法人税

70,000
法人都民税均等割

70,000

負債の部合計差引正味財産140,000
5,059,875

279

280

【第４号議案】

２０２２年度事業計画

１． 計画方針
2022 年度の学会活動は、新型コロナウイルス感染防止に充分配慮し、「With コロナ」時代におけるあるべき活動を模索しながら、なおかつ積極的な活動を行ってゆくという方針のもとに進める。
特に、今年度は学会発足 50 周年の記念すべき年度であり、伝統を大切にしつつ、さらに今後の発展へとつながるような課題に取組む。まず、年次大会は 50 周年記念大会として、開催を 8 月 29 日～9
月 2 日と総会とは異なる時期に変更し、場所も北海道（知床）においてオンサイト／オンラインを含むハイブリッド形式で実施することにより、今後の画像電子学会の発展に向けたエポックとなる
年次大会とし、成功を目指す。加えて、各種研究会、セミナーや見学会等の企画イベントに関しても、オンサイト開催・ハイブリッド開催をも視野に入れ、有効かつ効率的な開催を目指して積極的に取り組む予定である。また、学会の大きな柱の一つである学会誌・論文誌における論文投稿についても投稿者の要望・需要に配慮し今後の投稿数の増加につながる取組みを積極的に推進する。
振り返ると 2021 年度は、コロナ禍によって学会活動の制約を受けながらも、年次大会、VC シン
ポジウム、定例研究会等の主要行事および各種会議をオンライン開催あるいはハイブリッド開催な
どの形で実施することができた。2022 年度の活動方針は、2020 年度以来掲げてきた三本の柱、すな
わち、（１）学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement）、（２）学会活動の透明性促進（Transparency）、（３）新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges）についてこれまでの経験や蓄積をもとにさらに発展させ、健全かつ効率的な運営と質の高いサービス提供に努め、会員および画像電子関連分野の研究者、技術者、学生にとってさらに魅力ある学会創りを目指す。
（１） 学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement）A) 学会全体として、体制と運営に関する見直しと改善を進め、学会の発展に向けた取組強化と運営の効率化を図る。
B) 質の高い学会活動を維持・発展させるために、理事会、各種委員会、学会事務局の体制および機能を強化し、学会全体としての管理運営が効率的かつ発展性に富むようにする。このため、理事会、各種委員会を構成する役員・委員等の各ミッションの明確化と目標管理を行い、PDCA サイクルによる進捗管理（理事会での審議・報告）を徹底する。
C) 執行部・役員を中心に、会員および協賛会員（企業等）の開拓に向けての課題を明確にし、課題解決に向けた活動指針を策定し、実行に移す。
D) 諸課題解決に向けたワーキンググループ（WG）による検討と学会活動へのフィードバックを継続する。新役員メンバーを含む WG を再編成し、2021 年度に検討した結果をベースに、さらに集約的な検討を進めて学会運営に反映する。
・ 学会運営・財務適正化 WG（管理運営力強化、透明会計、業務効率化等）
・ 学会活動強化 WG（会員開拓、学会魅力度・求心力向上施策、他学会等との連携）

E) 学会事務局職員 2 名の勤務形態変更に伴い。事務局業務の洗い出しと整理・見直しを行い、外部への業務委託も含めた大胆な業務効率化を進めることにより運営効率の最大化を図る。
（２）学会活動の透明性促進（Transparency）A) 様々な学会活動に対し、会員各位の協力も得つつ活動内容の一層の見える化を促進し、学会活動の透明性を高めて学会運営に反映させるととともに、会員にとって、より身近な学会となることを目指す。
281

・ 理事会、編集委員会、企画委員会など役員や委員による活動と決定内容の周知活動
・ 年次大会、研究会、第二種研究会、国際会議（IEVC）、シンポジウム、セミナー、フォーラムなどの各種イベントの企画・運営活動
・ 大会、研究会、国際会議、各種イベントにおける講演・発表と、学会誌・論文誌への論文
執筆・投稿などの活動
・ 上記活動のサポートと活動円滑化に向けた事務局活動
B) 学会内での、理事会、各種委員会による企画内容の審議をオープン化し論議を尽くすと共に、
年間活動報告（年報特集）などで足跡・反省点を記録として残す。
C) イベントごとに予算管理を行い、明瞭（透明）な収支決算を徹底する。（イベント担当者と財務理事の連携強化、理事会での審議・報告）
D) 総務（広報）機能を強化し、HP と共に SNS（Facebook、Twitter など）を有効活用しタイム
リーな情報発信方法を検討する。例えば、イベントのエントリー募集や、学会誌・論文誌掲
載論文、著名な国際会議に採録された論文のタイムリーな紹介など。
（３） 新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges）
会員に質が高く魅力的なサービスをサステナブルに提供するために、以下の取り組みを推進する。
A) With コロナ時代の活動方法の模索・改善・ オンサイト/オンラインを組み合わせたハイブリッド会議、ハイブリッド講演・発表方
法の適切かつ効果的な適用。
・ 集客方法、管理運営体制の工夫と効率化
B) 新サービス・研究領域の企画・推進
・ 編集関係「短期特別査読」の周知・促進と査読協力体制の強化

2021 年度に新設された「実践論文」投稿の周知・促進。これによる応用研究、課題解決およびシステム化研究論文の投稿数増加および会員増加に繋げる取り組みを進める。



英文論文誌のサイテーションインデックスリスト入りによるインパクトファクタ取得を目指す取組みを強化する。（J-Stage との連携）

企画関係との相互連携を含む論文特集号や学会誌記事の企画・促進

・ 企画関係

定期研究会を新型コロナの感染状況に応じて、現地開催、オンライン開催およびハイブリッド開催を検討し、実施する。



近年の年次大会で実施している「高大接続セッション」「インターンセッション」を2022 年度年次大会でも継続開催する。



第 2 種研究会で取組んでいる新領域の研究（「ドローン」等」）を中心に、フィールド型の研究領域開拓の充実を図り、魅力的分野を発展させる。

C) IEVC2023 に向けての取組
国際化の発展および英文論文投稿の拡大に結び付く、IEVC2023 の実施に向けた体制作りを行い、実施準備を進める。現時点では、With コロナを見据えて、国内（沖縄など）でのオ
ンサイト開催を視野に入れて検討する。
D) 学会の裾野拡大、異分野との融合を図る。医療・福祉、農業、土木・建築、交通、教育、文282

化、防災等の先端画像電子技術のニーズが高い分野から研究者を呼び込む企画を進め、学会のアクティビティ強化、会員増加に繋げる。
E) 関連研究分野でのプロジェクトの企画や申請にも学会として主体的に協力し、外部資金の獲得を目指す。

２．学会誌発行計画
画像電子学会誌 年4回発行
特集予定
・創立50周年特集Ⅰ

2022年 4月号予定

・創立50周年特集Ⅱ

2022年 7月号予定

・創立50周年特集Ⅲ/ ビジュアルコンピューティング論文特集 2022年 10月号予定
・データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術 / 映像表現・芸術科学フォーラム 2022
2023年 1月号予定
英文誌（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing） 年2回発行
特集予定
・Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021 Part II
2022年 6月号予定
・Special Issue on Data Interwork, Sharing, and Reusing Technologies Supporting
Digital Transformation Era
2022年 12月号予定

３．大会・研究会・セミナー等開催計画
３－１ 第50回年次大会（学会創設50周年記念大会）
セッション：Conference TrackとJournal Track の二形態（一般／学生／企画セッション）
創設50周年特別企画（基調講演，招待講演，パネルディスカッション等を予定）
開催日：2022年8月31日（水）～9月2日（金）会 場：北海道斜里郡斜里町 ゆめホール知床＋オンライン（ハイブリッド開催）

３－２ Visual Computing 2022
通常論文発表/ポスター発表/トップランク国際会議・論文誌文発表済み研究発表
開催日：2022年10月6日(木)～8日(土)会 場：京都国際会館（オンサイト開催）

３－３

定例研究会

第301回研究会
2022年10月予定
会場：関西方面（予定）
テーマ：画像一般
第302回研究会（高臨場感ディスプレイフォーラム2022）
2022年11月予定
会場：未定
第303回研究会
2023年2月～3月上旬予定
会場：宇都宮 or 徳島（予定）
テーマ：画像一般
第304回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）2023年3月予定
会場：未定

３－４

セミナー／大会

・Advanced Image Seminar 2022
開催日：2022年6月16日（木） 会場：オンライン開催
テーマ：研究から実用まで、AR/VRユーザーインタフェースの最新動向
・2022年画像関連学会連合会 ―合同秋季大会―
開催日：未定３－５ その他
上記以外の研究会開催計画は各委員会活動計画を参照
283

４．委員会活動計画
編集委員会（委員長：内田理、 副委員長：竹島由里子）

１）昨年度に引き続き、学会のアクティビティを示す学会誌（和文）および英文論文誌の充実、特に質の高い掲載論文の増加を図るために、時流にマッチした特集号の企画や招待論文の掲載を進めるとともに、企画委員会やセミナー委員会の活動と連携した記事の企画を進める。特に、本年度は、年次大会の発表者数増加を図るために講演募集形態にジャーナルトラックを設け、既に HP 等で広報している。
２）英文論文誌の充実により学会のグローバル化と知名度向上を図るため、サイテーションインデック
スリスト入りによるインパクトファクタ取得を目指す取組みを強化するとともに、海外からの投稿
誘導による掲載論文数増加に努め、延いては海外の会員増加を目指す。
３）2022 年度以降の論文特集号として、学会誌では、「ビジュアルコンピューティング論文特集号」（2022
年 10 月発行予定）、「データ連携・再利用を促進する画像電子関連技術特集号」と「映像表現・芸術
科学フォーラム 2022 特集号」
（2023 年 1 月発行予定）、英文論文誌では、「Special Issue on CG & Image
Processing Technologies Supporting and Expanding Human Creativities」（2022 年 6 月発行予定）、「Special
Issue on Data Interwork, Sharing, and Reusing Technologies Supporting Digital Transformation Era」
（2022
年 12 月発行予定）を企画し、論文募集を行っている。また、時宜を得て、実践論文の新たな特集を検討する予定である。
４）これまで「短期特別査読制度」に関連した論文募集を始めているが、会員からのニーズを踏まえて、本制度に係る論文募集を引き続き行う予定である。
５）学会誌および英文論文誌のオンライン発行に伴う編集・校正作業の質を保持し、一方で編集委員および事務局の負担を軽減するため、作業プロセスの効率化を図るとともに、編集・査読・校正業務に携わる協力・支援メンバーの増員を進める。
６）学会のグローバル化への対応として、英文ホームページの充実を図るとともに、Facebook や twitterなどの SNS による情報発信を活用した学会からの情報流通の仕組みをさらに充実、強化する。

企画委員会 （委員長：高田英明 副委員長 駒形 英樹）
１）定例研究会（第１種研究会）
定例研究会は、2021年度と同じく4 回の開催を予定している。場所に依らず参加できるオンラインのメリットを活かし、現地会場とオンライン会場を組み合わせたハイブリッド開催を検討する。夏の研究会は年次大会の開催時期を避けて10月下旬の実施を計画する。冬は2月に宇都宮又は徳島での開催を計画している。11月に高臨場感ディスプレイフォーラム、3月に映像表現・芸術科学フォーラムの開催を予定している。事務局負担軽減に向けて業務手順、研究会開催回数等の見直しが必要である。
２）学会創設50周年記念大会 企画セッション
学会活性化につなげるため、企画セッション「360度空間コンピューティング」を企画・運営する。
３）関西地区での研究会の企画
画像関連学会連合会秋季大会が開催される予定であることから、夏の研究会の開催時期・場所を調整する必要がある。
４）学会活性化に向けて
2018年3月の第285回研究会から始めたコメントサービスはコメント提供者及び事務局の負担軽減が課題である。また、コメントサービスが実際に学会誌論文の増加につながっているか効果検証も必要である。
2021年度に新設した研究会若手奨励賞については、発表後タイムリーに表彰する仕組みを作り、企画委員・事務局の負担を軽減するために選定手続きの効率化について検討する。

284

技術専門委員会 （委員：坂東幸浩，長谷川 誠，前川 拓也，丸山 充）

2022年6月16日には「研究から実用まで，AR/VRユーザーインターフェースの最新動向」と題して，大学から現場まで3名の専門家を講師としてお招きしてAIS2022を実施する．未だコロナ禍が終息していない現状を鑑みて，昨年度と同様にオンラインで開催を行う．参加費については，前年度に80％とした学生やシニア会員は元々数千円なので減免を廃止し通年通りとする．
このほか， 2022年度画像電子技術賞の審議を行う．また，コロナ禍における社会状況を注視しながら，次年度に向けてAIS2023及び2023年度画像電子技術賞選定の準備を進めていく．

年次大会実行委員会（委員長：田中清（信州大）・内田理； 副委員長：金田北洋・谷口行信・平山亮・児玉明・田中清（大妻女子大）・日和崎祐介； プログラム委員長：石川雅浩）
2022年8月31日（水）～9月2日（金）に、2022年度第50回年次大会（Media Computing Conference 2022）
を北海道斜里町のゆめホール知床で開催する（ハイブリッド開催）．学会創設50周年記念イベントの一環として大会テーマを「これまでの50年・これからの50年」とする。これまでの年次大会同様、最新の画像電子関連技術の研究成果について、一般及び学生セッションの発表を募る予定である。また、企画
セッションも複数計画しており、招待講演やパネルディスカッションも計画中である。新しい取り組み
として、講演募集形態にジャーナルトラックを設けた。学会創設50周年を祝うイベントであるため、多くの会員の参加を期待したい。

学生会 （幹事：田代裕子）(1) 活動休止が続いており，人員確保が難しい状況のため，今年度の活動も未定である．

国際カンファレンス （主担当：未定）
次回の The 8th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing(IEVC2023) を 2023 年度に開催することを前提として、2022 年の総会後に検討を開始する予定である。
IEVC2021 は国内（北海道）でハイブリッド開催で準備を進めたが最終的にオンライン開催となった。
IEVC2023 については時期的にコロナが完全収束する可能性があるものの、海外での開催となると国によっては感染状況が懸念される畏れもあるため、まずは国内開催として検討を行う予定である。
前回、前々回に引き続き、投稿形式として Journal Track を設けるほか、編集委員会と協力して英文誌への論文掲載数増加に向け、さらに知恵をしぼりたいと考えている。

第 2 種研究会 SIC, MDI, VMA, DMH, VHIS 済、VC, SDP, SSC, AIM, DRC
第 2 種研究会の活動は次のとおりに分類される．活動の報告と計画はこの分類に従って示す．
[1] ビジュアルコンピューティング分野
1-1 ビジュアルコンピューティング(VC)研究会 (IIEEJ SIG on Visual Computing)
1993～

285

VC シンポジウム，VC ワークショップ，秋期セミナー(CG 関連のチュートリアル)を開催予定している．
1-2 多次元画像(MDI)研究会 (IIEEJ SIG on Multi-dimensional Image)
2001～ (2001 年以前は，3D 画像調査専門委員会)
3 次元画像コンファレンス，多次元画像セミナーの開催を予定している．
[2] メディア応用分野
2-1 VMA(Versatile Media Appliance)研究会 (IIEEJ SIG on Versatile Media Appliance)
1997-09～
1992-12 に発足したメディア統合技術(MIT)研究会を 1997-09 に改組して設立．画像関連技術を広く調査研究して，学会が進むべき研究分野の開拓を行う．傘下に複数の研究グループをもち，IEC
62251(AV 評価), 62608(Net Config)などの国際規格も開発している．
2015-01～ユニバーサルデザイン関連に注目し調査研究する．
2-2 デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会 (IIEEJ SIG on Museum and Humanity)（第 313 回理事会で承認）2020 年 12 月発足
これまでの画像ミュージアム（MUS)研究会（2003-01～ ），画像エンターテイメント（IET)研究会(2014.03～)，デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会 (2010-01～)を統合し，デジタル人
文学分野の研究も視野に入れて新たに発足した．
[3] 標準化関連分野
3-1 静止画符号化標準化(SIC)研究会 (IIEEJ SIG on Still Image Coding Standardization)
1986 年に発足．2005 年～現名称
ISO/IEC JTC1/SC29 における画像符号化技術の標準化動向を広く紹介して，関連分野の研究・開発のための情報交換を行う．
[4] 生活支援分野
4-1 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会 (IIEEJ SIG of Social Secured Cybertechnology)
2007-09～
情報技術の不適切な利用を防ぎ，社会の安全を確保するために必要な画像情報技術および関連する法的規制を調査研究する．
4-2 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会 (IIEEJ SIG on Visual and Hearing Impaired Support)
2012-03～
視覚・聴覚障害をもつ人々への情報保障・コミュニケーション支援のための画像情報技術を調査研究する．
[5] 表示分野
5-1 デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会 (IIEEJ SIG on Digital Signage and Interaction)
2010-01～2020.12
当該分野の技術・サービスはコモディティ化したと思われるため，研究会としての役割を見直し，他の 2 研究会と共に，デジタルミュージアム・人文学（DMH）研究会に統合した．
（2-1 参照）286

5-2 スマートディスプレイ(SDP)研究会 (IIEEJ SIG on Smart Display)
2012-10～
業界/標準化団体での活動が先行している IPTV，smart TV，スマートディスプレイおよび関連技術に関するアカデミックな視点での議論を深める．
[6] 共通領域
6-1 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会 (IIEEJ SIG on Architectural Industry Mondiale expected by
Image Technology)
2015-12～
日本建築学会と画像電子学会の現在および将来的に共通する学問分野およびその応用としての業界
分野の関連技術を系統的に調査研究する．
6-2 ドローン（DRC）研究会 (IIEEJ SIG on Drone Research Committee)
2020-10～
ドローンをこれからの社会インフラとして役立てることを目指して研究する．

2022 年度活動計画(協賛については省略)[1] VC分野の第2種研究会[1-1] ビジュアルコンピューティング(VC)研究会
1. 代表
委員長 金井崇 副委員長向井智彦

2. Webhttps://www.iieej.org/sigvc/
3.

Visual Computing 2022
テーマ: VC 全般
開催日: 2022-10-06/08
会場: 京都国際会館
方式: オンサイト（予定）
講演件数: 未定
担当: 井尻敬（プログラム委員長），小池崇文（プログラム副委員長），向井智彦（実行委員長）, 金森由博（実行副委員長）

4.

研究会/ワークショップ
VC ワークショップ 2022
テーマ: VC 一般
開催日: 2022-11-末 or 12-初（予定）
会場: 山梨近辺（予定）
講演件数: 未定
担当: 豊浦，馬場，金井

287

5.

セミナー
予定なし

[1-2] 多次元画像(MDI)研究会
1. 代表
委員長 高田英明
2. Webなし
3. 年次大会 企画セッション
予定なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 3 次元画像コンファレンス 2022
テーマ: 3 次元画像処理全般
開催日: 2022-07-15/16
会場: 長崎大学文教キャンパス＋オンライン併設
講演件数: 39 件（特別企画 1 件、招待講演 1 件、一般講演 22 件＋ポスター12 件、企業セッション 3 件）予定
担当: 高田5. セミナー
予定なし[2] メディア応用分野の第2種研究会[2-1] Versatile Media Appliance(VMA)研究会
1.

代表
委員長 深見拓史

2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vma.htm
3.

年次大会 企画セッション
予定なし

4.研究会/ワークショップ
第 51 回 VMA 研究会（VHIS との共催）
テーマ: VMA と VHIS の近接領域
開催日: 2023-02-dd
会場: 専修大学 向ヶ丘遊園キャンパス
講演件数: 未定
担当: 深見，平山
5. セミナー

予定なし

288

[2-2] デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
1. Web
検討中
3. 年次大会 企画セッション
テーマ：デジタルミュージアム・人文学に役立つ技術
開催日：2022-08-31～9-2
会場：北海道知床＋オンライン
講演件数：5 件程度
担当：平山
4.研究会/ワークショップ
第 4 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会
テーマ: 未定
開催日: 2022-08-dd
会場: 未定（関西）
講演件数:

件

担当: 横山
第 5 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会
テーマ: 未定
開催日: 2023-03-dd
会場: 国立歴史民俗博物館（千葉）
講演件数:

件

担当: 鈴木
5.セミナー
予定なし
6.学会誌記事
予定なし[3] 標準化関連分野の第2種研究会[3-1] 静止画符号化標準化(SIC)研究会
1. 代表
委員長 小野文孝
2. Webなし

3. 年次大会 オーガナイズドセッション

289

テーマ：
（仮）画像符号化と標準化 －歴史と今後－開催予定日：2022-08/31~9/2
会場：ハイブリッド（北海道 知床）
講演予定件数：4 件
担当：小野
4. 研究会/ワークショップ
予定なし
5. セミナー
予定なし
6.学会誌解説
学会誌に最新動向の解説やこれまでの歴史のまとめ記事を適宜掲載予定．

[4] 生活支援分野の第2種研究会[4-1] 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会
1. 代表
委員長 中西浩

2. 活動予定なし[4-2] 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
2. Webwww.iieej.org
3. 年次大会 企画セッション
テーマ：学会における情報保障
開催予定日：2022-09-XX
会場：ハイブリッド（北海道 知床）
講演予定件数：5 件
担当：平山
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 17 回 視覚・聴覚支援システム研究会
テーマ: 未定
開催日: 2023-03-dd
会場: 未定講演件数:件

担当: 平山290

(2) 第 18 回 視覚・聴覚支援システム研究会（VMA 研究会と共催）
テーマ: VMA と VHIS との近接領域
開催日: 2023 -03-dd
会場: 専修大学 向ヶ丘遊園キャンパス
講演件数:

件

担当: 深見，平山
5. セミナー
予定なし[5] 表示分野の第2種研究会[5-1] スマートディスプレイ(SDP)研究会
1. 代表
委員長 松本充司
2. 今後の予定
活動を休止する見込み。

[6] 共通領域の第2種研究会[6-1] 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会
1. 代表
委員長 長尾 嘉満
2. Webなし
3.年次大会
発表者を準備中4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナー
2022 年ドローンセミナー開催案（ドローン研究会と共催）
開催予定日；2022 年 10 月 8 日（土）、予備日 9 日（日）、10 日（月）開催予定場所；大月エコビレッジ及び大月市民会館大ホール
連携企画案；クラウドファンディング
ゲスト案；水越けいこ氏
6. 学会誌解説
なし[6-2]ドローン(DRC)研究会
1. 代表
委員長 長谷川克也

291

2. Webなし
2. 年次大会なし
4. 研究会/ワークショップ
新プロトタイプ・ドローンゲージ提示予定
5.

セミナー
大月ドローンセミナー開催案検討中（AIM 研究会と共催）

6.

学会誌解説
なし

292

【第5号議案】

2022年度予算
2022年 4月 1日から2023年 3月31日まで

一般社団法人
一般会計

画像電子学会科

Ⅰ

目

2022年度予算

一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
受
取
入
会
金
賛
助
会
員
費
特
殊
会
員
費
正
会
員
会
費
学
生
会
員
会
費
入
会
金
ア カ デ ミ ッ ク プ レ ミ ア ム
企
画
・
収
入
大
会
大
会
参
加
費
会
員
大
会
参
加
費
非
会
員
協
賛
金
そ
の
他
VC参加費
第1種研究会
研 究 会 参 加
費・ 予 稿 代
年
間
予
稿
予
約
代
Advanced Image Seminar
第2種研究会
VMA研究会
DMH研究会
ド
ロ
ー
ン
セ
ミ
ナ
ー
画
像
関
連
連
合
会
IEVC
編
集
・
収
入
掲
載
料
１月号以前(前年度)4月号
6月号(英文誌)
7月号
10月号
12月号(英文誌)
1月号以降
別
刷
代
１月号以前(前年度)
4月号
7月号
12月号(英文誌)
1月号以降
著
作
権
使
用
料
学会誌アーカイブライブラリ
そ
の
他
庶
務
・
収
入
雑
収
入
学会誌・予稿BN代
コ
ピー
代
郵送・手数料BN
預
金
利
子
そ
の
他
他
会
計
通
帳
よ
り
経常収益計

293

6,191,302
1,372,857
349,138
4,315,193
54,45013,23586,4295,071,000
3,395,000
1,135,000
90,000170,000
2,000,000
165,000
165,000
123,000
60,0001,200,000
128,000
0
4,200,000
3,500,000

100,000

100,000
500,000
0
90,00090,00090,000015,552,302（単位:円）
2021年度実績

6,721,000
1,550,000
450,000
4,530,000
66,00015,000110,000
8,675,700
2,587,000
454,000
111,000
02,022,000
257,500
230,500
27,000121,200
35,00010,00025,0000
05,675,000
4,970,304
4,362,0000
500,000
420,000
895,000
955,000
520,000
1,072,000
59,9000
026,10026,1007,700
123,961
184,400
240,043
98,28098,28090,870
100
1,850
2,874
2,586
0
20,465,284

(2) 経常費用
企
画
・
支
出
大
会
講
演
謝
礼
予 稿 印 刷 ・ メ デ ィ ア 作 成 費
事
務
経
費
そ
の
他
Ｖ
Ｃ
支
出
第1種研究会会
場
費
その他
Advanced Image Seminar
講演謝礼
第2種研究会
IEVC
ドローンセミナー(旧その他セミナー)
画
像
関
連
連
合
会
編
集
・
支
出
学会誌作成費(CD-ROM、オンデマンド)
１月号以前(前年度)4月号
6月号(英文誌)
7月号
10月号
12月号(英文誌)
1月号以降
学会誌出張校正費
学会誌(CD-ROM)発送費
学
会
誌
別
刷
印
刷
代
4月号
7月号
12月号(英文誌)
アーカイブライブラリ作成費
編集委員会
そ
の
他
庶
務
・
支
出
事
務
人
件
費
事
務
員
給
与
事 務
局
長
業
務
委
託 費
交
通
費
厚
生
費
ア
ル
バ
イ
ト
代
会
議
費
理
事
会
発
送
通
信
費
郵
便
・
宅
配
便
電
話
料
イ ン タ ー ネット 利 用 料
手
数
料
そ
の
他
事
務
庶
務
雑
費
事
務
経
費
資
料
等
印
刷
費
事
務
用
品
費
雑費(修理含む)
コ
ピ
ー
機
リ
ー
ス
家
賃
光
熱
費
日
本
工
学
会
会
費
税
務
処
理
委
託
費
表
彰
費

294

3,736,700
1,057,500

1,528,000
115,000
44,00044,00042,000840,000
110,200
1,446,000
1,036,000
581,000
86,00071,00050,00080,00087,00081,000100,000
100,000
50,00030,00030,000100,000
11,134,817
7,464,167
4,600,750
1,800,000
220,000
43,417800,000
25,00025,000670,469
163,537
69,044306,421
131,467
1,821,439
0
32,50085,00070,000429,000
1,020,000
166,939
18,000660,000
156,000

2,643,553
1,327,376
63,411
8,180
30,000
11,2381,214,547
50,69846,244
4,454
66,822
66,822
1,198,657
00745,629
630,059
275,000
52,90032,654
103,906
79,92332,77052,90647,70014,520
0
7,920
6,600
0
53,35016,125,026
12,608,944
7,985,250
2,400,000
217,540
1,605,579
400,575
18,85018,850670,469
163,537
69,044306,421
131,46701,801,996-1,71632,351
66,254
71,168429,000
1,020,000
166,939
18,000550,000
51,385

画
像
電
子
技
術
賞
研究賞奨励賞・優秀賞・貢献賞・論文賞・西田賞
そ
の
他
ベ
イ
ン
賞
電
子
化
関
連
費
OA機器購入費
ソ フ
ト
ウ
ェ
ア
購
入 費
租
税
公
課
法
人
登
記
諸
費
用
警
備
費
等
そ
の
他
法
人
税
等
国
税
経常費用計
当期経常増減額295

10,000119,000
19,0008,000
149,000
50,00099,00022,22685,00062,04019,476
403,900
450,395
16,721,417-1,169,115

9,680
14,81018,975
7,920
234,952
185,320
49,632
22,226
84,68862,04019,476395
395
19,514,603
950,6812022年度予算
一般社団法人2022年 4月 1日から2023年 3月31日まで
画像電子学会

特別会計
科
目
Ⅰ 一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
特
別
会
計
・ 収
テストチャート(TC) 印 刷
No.1
No.2
No.21Rev
No.22Rev
発
送
手
数
SCID(CD-ROM)
CMYK
XYZ
受
取
利
経常収益計
(2) 経常費用
仕
特
別
会
計
・ 支
発
送
手
数
振
込
手
数
SCID(CD-ROM)仕入
CMYK
XYZ
経
費
分
担
そ
の
法
人
税
地方税（ 都 税）
経常費用計
当期経常増減額（単位:円）
2021度
2020年度

2022年度予算

入

0

0
0
0
0
0
0

79,46056,1000018,70037,4002,640
20,68010,34010,34040
79,460373,938
235,950
16,500163,350
37,40018,70013,860124,080
124,080048373,938

70,00070,00070,000-70,000

24,78016,953509
220
15,674
7,837
7,837
0
550
70,00070,000111,733-32,273

107,310347,0010
1,430
95,571
95,5710
250,000
0
70,00670,006524,317-150,379

0
0
料

息
入
出
料
料

金
他
等

296

画像電子学会賛助会員
池 上 通 信 機 株 式 会 社
オ リ ン パ ス 株 式 会 社
科 学 技 術 振 興 機 構
公益財団法人画像情報教育振興協会
桂 川 電 機 株 式 会 社
株式会社 K D D I 総合研究所
株式会社ゲネシスコンマース
コニカミノルタ株式会社（2022 年 3 月 31 日現在）

サ ク サ 株 式 会 社
シリコンスタジオ株式会社
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
東 芝 テ ッ ク 株 式 会 社
凸 版 印 刷 株 式 会 社
日本テレビ放送網株式会社
日 本 電 信 電 話 株 式 会 社
日
本
放
送
協
会

297

株 式 会 社 日 立 製 作 所
富士フイルムビジネスイノベーション㈱古 野 電 気 株 式 会 社
三 菱 電 機 株 式 会 社
株 式 会 社 リ コ ー
株

式

会

社

A

B

.

d

o

画像電子学会 2022 年 7 月号が発行されました．
本号では，創立記念特集として，2 件の招待論文を掲載しております．
それぞれ，「深層学習を用いた画像圧縮と画像通信に関する研究開発動向および研究開発事例」，「地球温暖化の現状を把握するための海氷観測の重要性」というテーマで最新の研究成果が紹介されております．さらに，グループ紹介，スキャニ
ングなども，
大変興味深い内容となっておりますので，ぜひ，ご一読ください．また，安田靖彦名誉会員より 4 月号の 50
周年記念随想にご執筆頂いた内容の参考として先生がかつて
東京大学電気系同窓会に投稿された「戦後 70 年・・回想、感
想、意見」（https://todaidenki.jp/?p=8144）をご紹介いただきました．こちらも是非ご覧ください．
さて，直近の画像電子学会のイベントとしては，8 月 31 日
～9 月 2 日に学会創設 50 周年記念大会である第 50 回年次大会が北海道知床斜里の会場とオンラインとのハイブリッドで開催されます．先日の遊覧船事故の悲しい記憶が残っている方も多いかと思いますが，大変良いところと伺っています．
私個人としては，昨年の IEVC2021 での訪問が直前になって叶わなかった場所でもあり，今回こそは現地で参加したいと考えております．現地に出向くのが難しい方でも，オンライ
ン出席が可能ですので，ぜひ記念大会への参加をご検討ください．現在，新型コロナウイルスの感染状況は必ずしも楽観を許さない状況ですが，しっかりとした感染対策の下，50 周年記念大会が滞りなく開催されることを祈っております．
画像電子学会編集委員会は，本号より東海大学の内田理先生を新委員長に迎え，新体制がスタートしました．これまで長きにわたり，副編集委員長および編集委員長を務めてこられた広島大学の児玉明先生には，この場を借りてこれまでのご貢献に深く感謝申し上げます．
私が編集委員会に初めて参加したのは，ちょうど 10 年前の2012 年7 月号のビジュアルコンピューティング特集号のゲスト編集委員としてであったと記憶しています．
それまでは，
記事を読むだけだった学会誌の編集に身をもって携わることにより，原稿の執筆者以外にも，事務局や編集委員など，たくさんの方々が学会誌発行に尽力しておられることを知りました．読者の中には，発行前に丁寧な論文校正を受けた方もたくさんいらっしゃると思います．この論文校正も，編集委員の方々の献身的な作業として行われております．このように，様々な人の手を介して，皆様にお届けする学会誌は作られています．編集委員会では，引き続き読者の皆様にとって有益かつ楽しんでいただける学会誌の発行を目指していきます．読者の皆様には，論文の投稿などを通して，学会誌の充実にご協力いただけますと幸いです． （竹島 由里子 記）<お詫び>
本 7 月号発行の直前になって依頼原稿 1 件の掲載を都合により見送らせて頂くという事態が生じました．学会として本来あってはならないことであり，ご迷惑をおかけした執筆者の方に心よりお詫び申し上げます．また，これに関連して 7月号の発行が大幅に遅延いたしましたことに付き，会員及び関係者の皆様に深くお詫び申し上げます．
（会長 小林直樹）○新入会員紹介（2022 年 6 月 30 日）
学生会員
高田 康平（芝浦工業大学）
山崎 良祐（筑波大学）
林 純平（東京理科大学）
青柳 匠（早稲田大学）
穐澤 和宏（東京理科大学）
德永 恵太（慶應義塾大学）
富所 奎也（北海道大学）
藤井 美穂（福岡工業大学）
正会員
窪田 陽一（㈱リコー）
河合 紀彦（大阪工業大学）
丸山 充（神奈川工科大学）
山内 俊明（神奈川工科大学）
杉山 智規（特種東海製紙㈱）菰淵 寛仁（追手門学院大学）
謝 浩然（北陸先端科学技術大学院大学）
嘉村 哲郎（東京藝術大学）
池田 充郎（四国大学）
前原 秀明（福岡工業大学）
坂野文菜（日本大学）
○会員現況
名誉会員
正会員
学生会員
賛助会員
特殊会員

17 名
499 名
42 名
20 社 30 口
32 件

298

画 像 電 子 学 会 誌
発行所 一般社団法人 画像電子学会
第 51巻 第 3 号 （通巻 261号）
2022（ 令 和 4 ） 年 7 月 30 日発行 （年 4 回発行） 〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL （03） 5615-2893 FAX （03） 5615-2894 （振替 00180-3-166232）©2022 画像電子学会
E-mail ： hensyu@iieej.org
編集 ・ 発行者 内田 理
http://www.iieej.org/

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