情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

自撮りパノラマ写真生成のための人物領域抽出中川裕太†	  	  河野恭之†
概要 : 通常の自撮り写真ではカメラのレンズと撮影者自身との距離が最長でも腕の長さに制限されるため背景を広く写しこむことが難しい. 自撮り写真の背景を広く映し込むことは写真の情報量を多くするだけではなく, 1 枚の写真で撮影者自身の様子と周囲の状況を見栄え良く伝えられるため, SNS への投稿など体験の記録や共有に効果的である. 本研究では自撮り動画像から人物領域を抽出し, 背景のみを繋ぎ合わせた背景パノラマ画像と人物のみの画像を生成して重ね合わせることで従来では撮影しづらかった背景が広く写った自撮り写真を生成する手法を提案する. 自撮り動画像はカメラを持った腕を前方に伸ばして撮影者が写り込むようにし, カメラは撮影者自身に向けたまま身体が中心軸になるように腰を回転させて撮影するものとする. この撮影方法で得られた動画像中の背景領域は横軸方向へ変動するのに対し人物領域はほぼ変動しない. この変動の差異を動画像中の特徴点移動量と分割ブロックごとの輝度の時間軸変動から検出して人物領域を推定し, 残りの背景領域を背景の移動量に合わせて重ね合わせた背景パノラ
マ画像に貼り合わせることで自撮りパノラマ写真を生成する.

1. は じ め にら重ね合わせることで背景を広く自由に映し込める自撮り手法を提案する.	  本研究は自撮り動画像から人物領域を抽出し, 背景のみを繋ぎ合わせた背景パノラマ画像と人物のみの画像を生成して重ね合わせることで従来では撮影しづらかった背景が2. 提 案 手 法 の 概 要

広く写った自撮り写真を生成する手法を提案する. 撮影者	  本研究は自撮り動画像から人物領域を抽出して, 背景領が撮影者自身を撮影する“自撮り”は手軽な撮影で撮影者域を繋ぎ合わせた背景パノラマ画像と任意フレームの人物自身と背景を同時に映し込むことができる. 背景が写り込領域を重ね合わせて図 1 のように自撮りパノラマ写真を生んでいる自撮り写真は 1 枚の写真で撮影者自身の様子と周成する. 自撮り動画像から人物領域を抽出する場合, 背景囲の状況を見栄え良く表現できるため, 自身の体験や周囲領域には撮影者の背後にある様々な被写体が写り込む. 背の状況を記録, 共有するのに効果的である. 自身を撮影す

景画像が既知であれば背景画像との差分を用いて領域抽出

るにはカメラを三脚などの固定器具を用いる方法か周囲のする手法もあるが, 背景画像の変動を避けるためにカメラ他人に撮影を依頼する方法が一般的であった. しかし固定を固定しなければならず, カメラを固定しても照明変動や器具を用いる方法では固定器具の持ち運びやセッティング

背景中の被写体の形状変化などの影響を受ける. また松崎が必要であり, また周囲の他人に撮影を依頼できない状況

ら [2] が 提 案 し て い る オ ブ ジ ェ ク ト 追 跡 手 法 で あ るも少なくない. 手軽に自分自身を記録する自撮りはとくにCondensation と輪郭モデルを用いた人物領域抽出手法でSNS やスマートフォンの普及でますます増加している.

は, 抽出対象の輪郭モデルが既知でなければならない. 本	  一般的なカメラを用いて上手く自撮りをするのは難しい.

研究では自撮りを行う際にカメラを撮影者の身体を中心に芝ら[1]は顔検出とエッジ抽出を利用して顔が中心に収まして回転移動させることで発生する動画像中の背景領域とる鮮明な自撮り支援システムを提案し, レンズの背面にあ人物領域の変動の差異に注目することで, 時間軸変動の小るライブビューを確認できないため撮影者が上手く中心にさい領域が人物領域だと推定して抽出する.

映らない問題を解決している. しかしカメラを手で持って撮影する通常の自撮りではレンズと被写体の距離が最長でも撮影者の腕の長さに制限されるため, 映し込める背景の範囲はレンズの画角に依存し, ほとんどの場合は人物領域がフレーム内を占有して背景を広く写し込めない. 背景を広く映し込むことは写真の持つ情報量を大きくし, また見栄えの良い写真になるため自分の体験や状況を伝えるのに効果的である. そこで本研究は動画で自撮りをして, 動画像中のフレームを背景領域と人物領域に分け, 背景領域のみの画像を繋ぎ合わせた背景パノラマ画像と任意のフレームから抽出した人物のみが写った画像を別に用意して後か† 関西学院大学大学院 理工学研究科 人間システム工学専攻	  	  	 	 ⓒ2012 Information Processing Society of Japan

図 1	  自撮りパノラマ写真の生成手法

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IPSJ SIG Technical Reportで変形することも考えられるが, 数秒の撮影時間内での時2.1 実 装間軸変動はわずかである.	  本 研 究 で は 動 画 像 の 処 理 に OpenCV2.4 を 用 い る .
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)は Intel社が開発したオープンソースの画像処理ライブラリで, 画像処理に必要な関数が多数用意されておりマルチプラットフォームで動作する. 自撮り動画像の撮影にはソニー・エ
リクソン・モバイルコミュニケーションズ社のスマートフ
ォン SO-03C のカメラを使用した. カメラは記録画素数約800 万画素でレンズ画角は水平約 60 度である. 動画像は640*480 画素の可変フレームレートで mp4 ファイルに保存する. OpenCV2.4 では可変フレームレートの mp4 ファ
イ ル が 読 み 込 め な い た め , Adobe 社 の Adobe Media

図 3	  背景領域と人物領域

Encoder を用いてフレームレート 30fps の QuickTime フ
ァイルに変換したものをシステムの入力とする.	  屋外の開けた場所で撮影した自撮り動画像の場合, 背景領域は図 4 のように背景中に含まれる被写体の特徴と存在

2.2 自 撮 り 動 画 像 の 撮 影 方 法 と 特 徴場所から空領域, 背景領域, 地面領域の 3 領域に分類でき	  自撮り動画像の制約条件は, 図 2 のようにカメラを持っる. 空領域は高輝度のまま変動しない領域であるが, 撮影た腕を前方に伸ばして撮影者が写り込むようにし, カメラ場所によっては建物や樹木で遮られている箇所が存在する

は撮影者に向けたまま身体が中心軸になるように腰もしくため時間軸変動が検出される. 背面領域は撮影者の背面には肩を回転させて撮影したものとする.手ぶれ変動の影響存在する建物や植物などが占めており, 形状や輝度の変化を少なくするため, 腕はできるだけ伸ばした状態にする.

が大きく最も時間軸変動が検出されやすい領域である. 地

無理なく自然体で撮影できるようにするため, 撮影者を上面領域は背景領域の下端部分を占有する地面であり, 空間から見て反時計回りに約 45 度の回転を約 2 秒間で撮影し変化が乏しく時間軸変動が検出しづらい領域で, 人物領域た.との変動の差異が現れにくい. 本研究は背景領域と人物領	 域の時間軸変動の差異を利用して人物領域を推定するため,空領域は樹木などが遮っている状況, 背面領域は空間変化が大きい建物や植物が存在する状況, 地面領域は地面上にベンチなどの物体が存在する状況での撮影が望ましい. また空領域と地面領域の占める割合を減らせれば, フレーム全体における背景領域と人物領域の時間軸変動の差異が大きくなる.

図 2	  自撮り動画像の撮影方法	  図 3 はこの自撮り動画像中の１フレームであり, 背景領域と人物領域に分けられる. 背景領域はカメラの回転移動に伴って撮影者を介した向こう側にある背景物体が横軸方向へ移動する. 反時計回りに回転しているため, 背景領域中の背景物体はフレームの右から左方向へ移動する. 一方,人物領域はフレーム内のほぼ中央でおおむね固定されてい図 4	  空領域と背面領域, 地面領域

る. フレーム内での人物領域の割合はカメラのレンズの水平画角に依存しているが, 人間の平均的な肩幅を約 40cm,腕の長さを約 60cm とした場合, レンズの水平画角が約 37

3. 人 物 領 域 の 推 定

度以上のカメラを使用すると撮影者の両肩までの範囲がフ	  背景領域と人物領域では特徴点移動量と輝度の時間軸変レームに収まる. 人物領域の形状は風や手ぶれ変動の影響動に差異があるため, これらに着目した 2 つの人物領域推ⓒ2012 Information Processing Society of Japan2

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定手法を実装した. 特徴点移動量の差異に着目する手法で対応が含まれているため, 特徴点の対応付け範囲を限定しは特徴点トラッキングで検出した各特徴点の移動軌跡を背て誤対応を除外する. 自撮り動画像中の背景領域は横軸方景領域と人物領域にクラス分けをして人物領域の推定を行向へ移動しているだけなので縦軸方向へ被写体が大きく移う. また輝度の時間軸変動に着目する手法ではフレームを動することは基本的にないため, 縦軸位置のユークリッド8*8 画素のブロックに分割して各ブロックでの平均輝度か距離が大きい特徴点ペアをしきい値処理で除外する. しから時間軸での標準偏差を算出し, 標準偏差が小さい, つまし縦軸位置の大きな変動がない対応セットの中にも誤対応

り輝度変動の小さい領域は人物領域だと推定する. 自撮りが含まれている. こうした誤対応を除外するために, 前述動画像からフレームを順に取得し, 人物領域を推定するたのしきい値処理で除外されずに残った対応セットの特徴点

めの特徴点トラッキング処理と分割ブロックごとの時間軸の横軸位置のユークリッド距離の平均値と標準偏差を求め,変動検出処理を行う. フレーム取得では 30fps から 10fps

その距離が平均値から標準偏差より大きく外れている特徴になるようにフレームを間引き, フレーム間での背景領域点ペアは除外した.の変動が現れやすくしている. 取得したフレームから人物	  誤対応を除外した各対応セットの特徴点の横軸位置のユ領域を推定する処理の流れを図 5 に示す.

ークリッド距離をその特徴点の横軸方向への特徴点移動量として, 特徴点を背景領域と人物領域にクラス分けする.
横軸方向のみに着目する理由は, 縦軸方向への特徴点移動は手ぶれ変動の影響を受けているのみであり, 移動背景境域と人物領域の特徴点移動量の差異が発生しないためである. 得られた特徴点ペアのうち背景領域で検出された特徴点は横軸方向へほぼ等しい距離を移動しているのに対して,人物領域で検出された特徴点ペアはほぼ移動していないた
め, 特徴点移動量の平均値をしきい値に用いて特徴点を背景領域と人物領域にクラス分けした. 背景領域にクラス分けされた特徴点移動を青色, 人物領域にクラス分けされた
特徴点移動を赤色で表示したものが図 6 である. 移動量が大きい特徴点はおおむね背景領域で検出されているが, 移

図 5	  人物領域推定の処理の流れ動量が小さな特徴点は人物領域だけでなく背景領域でも検出されている. 移動量が小さな特徴点が背景領域で検出さ3.1 特 徴 点 ト ラ ッ キ ン グ を 用 い た 推 定れるのは,特徴点の誤対応を全て除去しきれていないため	  背景領域の特徴点移動量と人物領域の特徴点移動量の差である.

異から人物領域を推定する. 背景領域と人物領域に写って	 いる被写体を追跡することで被写体の動きがわかるため,自撮り動画像の条件からその被写体が背景領域と人物領域どちらに属しているか判断することができるが, 被写体の動きを追跡するためには連続 2 フレームに写っている同一の被写体を対応付ける必要がある. 本研究では特徴点を用いた対応づけを行うことで被写体の動きを追跡する. 特徴点 の 抽 出 はSURF

特 徴 量 を 用 い て 行 う .

SURF(Speeded-Up Robust Features) [3]は画像中の特徴となる点の抽出をし, その特徴点の周辺領域の輝度勾配の方向とスケールを特徴記述するアルゴリズムである.

図 6	  特徴点移動のクラス分け結果	  フレーム間で特徴点を対応させるため SURF 特徴量で抽出された各特徴点の特徴ベクトルを各次元で比較し, ユ	  前記の処理を動画像の全ての連続する 2 フレームに対しークリッド距離が最小のものをフレーム間での特徴点ペアて行い, 各クラスの特徴点移動軌跡を全て重畳した結果がにする. SURF 特徴量は回転やスケール変動, 照明変動に

図 7 である. 背景領域にクラス分けされた特徴点移動軌跡不変とされるため, 自撮り動画像のような手持ち撮影されの重畳は空領域と背面領域, 地面領域で異なる. 空領域はた動画像の連続フレームで特徴点を対応づけるのに有効で背面領域の被写体が横切ることで特徴点の軌跡が現れ, 背ある. この対応付けを連続 2 フレームで毎回行い特徴点ト面領域は建物や植物など輝度勾配が現れやすい被写体が多ラッキングをする. 対応付けされた特徴点ペアの中には誤いため全体的に特徴点移動軌跡が検出される. しかし地面ⓒ2012 Information Processing Society of Japan3

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領域は輝度勾配が小さいため特徴点が検出されにくいとい度から時間軸での標準偏差を算出し, 時間軸変動の小さいう問題があり, 特徴点移動軌跡が現れていない. また誤対領域を人物領域として推定する. 自撮り動画像は手持ち撮応で背景領域にクラス分けされた特徴点移動軌跡が人物領影で発生した手ぶれ変動の影響を受けている. カメラを横域を横切るように現れてしまう. 一方, 人物領域で検出さ軸方向へ移動させている最中に縦軸方向へも僅かにカメラれた特徴点はほぼ同じ位置で検出され続けるため, 特徴点が上下移動しているため, 各フレーム間で被写体の縦軸方移動軌跡が輝度勾配の大きい特定の箇所に集中している.

向の位置ずれが発生している. 各領域の横軸方向への変動

また, 背景領域にあたる領域で誤対応されてしまっているの差異に着目するにはこの縦軸方向への被写体の変動を取特徴点の移動軌跡も多く現れてしまう. しかし人物領域はり除く必要があるため, 縦軸方向への手ぶれ変動の補正処

フレーム内のおおむね中央にあることを前提としているた理を行う. 各フレーム間での特徴点トラッキングで得られめ, フレームの左右両端に近い領域で検出される特徴点はた特徴点のうち, 人物領域にクラス分けされた特徴点の縦誤対応の可能性が高い. 移動軌跡の重畳ではフレーム中央軸方向への移動量の平均値を縦軸方向への位置ずれとみなと特徴点位置の横軸方向距離に応じて軌跡を細く重畳する

し, フレームを移動量に合わせて上下に平行移動させる.

ことで誤対応の影響を少なくしている.	  被写体の移動がない領域でも照明変動や手ぶれ変動の影
響で各画素単位での輝度はフレーム間で変動するため, 各フレームをメディアンフィルタで平滑化して輝度値の変動を抑える. 平滑化で注目する各画素の周辺領域は周辺 9*9画素とした.	  手ぶれ変動の補正とメディアンフィルタで平滑化したフレームを 8*8 画素のブロックに分割し, 各ブロック内画素の平均輝度の時間軸での標準偏差を算出する. この処理を

図 7	  背景領域(左)と人物領域(右)の特徴点移動軌跡全フレームで行ってブロックごとの時間軸での標準偏差を算出する. 輝度の時間軸変動を確認しやすくするために標	  本来ならば背景領域にあたる領域にも人物領域クラスの準偏差の値を 256 階調に正規化した結果を図 9 に示す. 被特徴点移動軌跡が現れてしまっているが, 背景領域にクラ写体の移動で輝度の時間軸変動が大きくなる背景領域は標ス分けされた特徴点移動軌跡の否定値と論理積をとること準偏差が大きくなっているのに対して, 輝度の時間軸変動で人物領域のみを抽出できる. 誤対応の軌跡や特徴点が検が小さい人物領域は標準偏差が小さくなっている.

出できずに軌跡が現れなかった領域が特徴点移動軌跡にノイズとして現れているので, 膨張収縮処理でノイズを除去する. ノイズ除去した背景領域の特徴点移動軌跡の否定値と人物領域の特徴点移動軌跡の論理積をとった結果が図 8である. 背景領域の移動軌跡では地面領域に特徴点移動軌跡が現れていないが, 人物領域の移動軌跡にも地面領域にあたる領域に特徴点が検出されにくいため誤対応の影響を与えない.

図 9	  輝度の標準偏差	  輝度の時間軸変動の標準偏差を 2 値化することで人物領域を推定する. 2 値化で用いるしきい値は標準偏差の大きい背景領域と標準偏差の小さい人物領域を分割できる値にする必要があるが, この手法では地面領域と人物領域を分割するしきい値を設定する. 地面領域は輝度の時間軸変動が小さく標準偏差も小さくなってしまうため, 大津の手法
図 8	  特徴点移動軌跡を用いた推定結果[4]のようにフレーム全体の値からしきい値を算出すると地面領域と人物領域が同じクラスに属してしまう. しかし

3.2 分 割 ブ ロ ッ ク ご と の 時 間 軸 変 動 を 用 い た 推 定

地面領域はフレームを縦方向に４分割した一番下の領域を	  各フレームを 8*8 画素に分割したブロックごとの平均輝さらに横方向に３分割した両端の領域を全体にわたって占ⓒ2012 Information Processing Society of Japan4

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めており, ほぼ同じ輝度変動の標準偏差が現れている. こから背景領域のみを抽出し, 全フレームの背景領域を背景の領域の輝度変動の標準偏差値の標準偏差を算出してしきの移動量に合わせて平行移動させて重ね合わせることで背い値に用いることで, 地面領域を除外して輝度変動の標準景パノラマ画像を生成する. 背景の移動量は特徴点トラッ偏差を２値化できる. ２値化した結果を図 10 に示す.

キングから得られたフレーム間での誤対応を覗いた特徴点の平均移動量を用いる.背景パノラマ画像に任意フレームの人物領域を重ね合わせた自撮りパノラマ写真が図 12 である. マスク画像の不完全さから図 12 の背景領域に誤って人物領域が含まれてしまっているが, 輪郭に沿って正確に人物領域が抽出できていればおおむね綺麗な自撮りパノラマ写真が生成できることが示せた. 図 12 ではフレームの中央に任意フレームから抽出した人物領域を重ね合わせているが, 重ね合わせる位置やスケールを変更することで違った構図の自撮りパノラマ写真を生成することも可能である.

図 10	  2 値化した推定結果
3.3 推 定 結 果 の 統 合	  ２つの推定手法から得られた人物領域を統合してマスク画像を作成する. 特徴点トラッキングを用いた手法で得られた人物領域は輝度勾配が大きく特徴点が検出されやすい領域であるが, 分割ブロックごとの時間軸変動を用いた手法で得られた人物領域は輝度勾配が小さく時間軸変動の小図 12	  自撮りパノラマ写真さい領域である. ２つの推定手法ではそれぞれ人物領域内の輝度勾配の大きい領域と小さい領域をそれぞれ推定しているため, 互いに欠けている人物領域を補うことができ, 2つの推定結果を統合することで人物領域全体が推定できる.

5. 課 題 と 展 望

図 8 と図 10 の論理和を求めて推定結果を統合するが, この	  本研究は背景領域と人物領域の時間軸変動の差異に着目

ときフレームの両端と上端に特徴点軌跡の周辺ノイズ残っし, 特徴点トラッキングと分割ブロックごとの輝度変動かている. 人物領域はフレームの下端から中央にかけて存在

ら人物領域を推定し, 自撮り動画像の各フレームを背景領していることは撮影方法からして既知なため, フレームの域と人物領域に分離して自撮りパノラマ写真を生成した.

下辺の中央を中心とした楕円状のマスク画像を用いて周辺撮影状況の異なるいくつかの自撮り動画像を用いて実験しノイズを除去する. 人物領域の推定で得られたマスク画像

た結果, 背景領域と人物領域の時間軸変動の差異を検出しが図 11 である.

にくい状況で誤った推定結果が得られた. 原因は主に特徴点の誤対応と, 空や地面などの輝度変動が小さい領域と人物領域を分割できないことである. 人物領域の推定処理中の様々なパラメータを調整することで推定精度は向上する
が, 理想的な撮影状況ではおおむね正しく人物領域を推定できた.	  特徴点移動軌跡と輝度変動の推定結果をそのままマスク画像に用いて人物領域を抽出しているため輪郭に沿って人物領域を抽出できていないが, おおむね正しく人物領域が推定できていれば Waterched[5]や GrabCut[6]などのアルゴリズムを利用して輪郭に沿った抽出が可能だと考えられ
図 11	  マスク画像

る. また自撮り動画像中の各フレームを空間微分して得られた輪郭の変動に着目することで, より人物領域の輪郭に

4. 自 撮 り パ ノ ラ マ 写 真 の 生 成	  図 11 のマスク画像を用いて自撮り動画像の各フレームⓒ2012 Information Processing Society of Japan

沿った推定を行い, 人物領域を抽出剃る必要がある.	  本研究はスマートフォンのカメラで自撮りを行うことを前提としているため, 提案手法をスマートフォン用にアプ

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リ開発し, より高精度な自撮りパノラマ写真の生成を目指したい. 一般的なスマートフォンには加速度センサや地磁図 13 は別に撮影した背景画像との合成結果である.
背景以外の写真との合成

気センサが内蔵されているため, これらのセンサ情報から何かを紹介する自撮りを行う場合, 従来は紹介したい物カメラの回転速度や角度が得られ, より高精度な手ぶれ変を手で持つなどの工夫をして撮影していたが, 紹介した動の補正や背景パノラマ画像の生成が可能と考えられる.

いものを別に撮影して人物のみの画像を重ねることでカメラの回転移動を正確に追うことができるとフレーム内

従来よりも紹介したいものを強調した自撮り表現が可の背景領域中の被写体の移動を追うことができるため, 人能である. 1 枚の写真に紹介したいものと撮影者自身の物領域に遮られているかどうかの検出が可能となり, 人物表情を同時に収めることで, 感情を含めた紹介写真を生領域を推定することができる. また自撮り動画像はスマー成できる. 図 14 は食べ物と合成した例である.

トフォンの標準カメラアプリで撮影しているが, 画面タッチで録画開始と終了の操作を行うため, 操作時に手ぶれ変	  本研究の例では撮影者 1 人だけで自撮りをしているが, 2動を起こしてしまう問題がある. 録画開始操作を行うと一人以上での自撮りでも対象人物全員が含まれた人物領域を定時間後に自動で撮影を開始し, カメラの回転移動が終わ抽出できるように対応したい. 実際に 1 人で自撮りをするると自動で録画を終了する機能を組み込むことで, 自撮り人は少なく, 多くの人が自撮りする写真は 2 人以上での記動画像への手ぶれ変動の影響を少なくできる.

念写真である.	  背景領域をつなぎ合わせることで背景の広く写り込んだ自撮りパノラマ写真を生成したが, 自撮りとは別に撮影した背景画像や, 背景ではない別の写真と重ね合わせること

6. お わ り にで今までになかった新たな自撮り表現が可能である. 以下	  本研究は, 自撮り動画像から人物領域を抽出して自撮りに例を示す.

パノラマ写真を生成する手法を提案した. 自撮りする際にカメラを移動させることで発生する背景領域と人物領域の時間軸変動の差異から人物領域を推定した. 人物領域を抽出できれば背景領域を繋ぎ合わせた背景パノラマ画像に重ね合わせるだけでなく, 別に撮影した背景画像と重ね合わせて, また違った構図の写真を生成することも可能である.
従来の写真は記録するという側面が強かったが, SNS の普及でリアルタイムに撮影した写真を共有する文化が広がり,新たに写真をアピールするという側面が加わってきた. 提案手法は記録するという側面とアピールするという側面の図 13	  別の背景との合成例

両方において写真表現の幅を広げ, 従来よりも創造性に富んだエンタテインメント性のある自撮り写真を生み出せる.

参考文献

図 14	  背景以外の写真との合成例
別の背景との合成
人物領域を抽出するために背景領域と人物領域の時間軸変動の差異が現れやすい環境で自撮りをした場合, 背景領域を繋ぎ合わせた背景パノラマ画像があまり美しくない可能性がある. そういった場合でも好きな場所やアングルで撮影した背景画像を用いることで, 自撮り動1) 芝星帆, 入江英嗣, 吉永努, “顔検出とエッジ抽出を利用した携
帯 端 末 に よ る 自 撮 り 支 援 シ ス テ ム の 提 案 ” WISS2012 論 文 集 ,2012.
2) 松崎慧介, 目黒光彦, 古閑敏夫, “変形輪郭モデルに基づく動画像からの任意オブジェクト領域の抽出” 信学技報, SIS2006-78,
pp39-44, 2007
3) Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool,“SURF: Speed Up Robust Features”, Computer Vision andImage Understanding (CVIU), Vol.110, No.3, pp.346-359, 2008.
4) 大津展之, “判別および最小 2 乗法に基づく自動しきい値選定法”, 電子通信学会論文誌, J63-D-4, pp349–356, 1980.
5) Fernand Meyer, “Topographic distance and watershedlines” Signal Processing, Vol. 38, pp113-125, 1994.
6) Carsten Rother, Andrew Blake, Vladimir Kolmogorov,“GrabCut - interactive foreground extraction using iterated
graph cuts” ACM Trans. on Graphics, Vol.23, No.3, pp309-314,
2004.

画像に写り込んだ背景に依存しない写真が生成できる.

ⓒ2012 Information Processing Society of Japan

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