Print ISSN 0285-9831
Online ISSN 1348-0316
CD-ROM ISSN 2186-716X

249

◆【随
想】 見えない 「てこ」◆【一般論文】 レートひずみ理論に基づいた画像のサブバンド符号化における空間―周波数 領域の最適分割◆【一般論文】 昼間の都市俯瞰画像からの夜景画像の生成◆【コーヒーブレイク】 バリに行こう！
◆【技術解説】 展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いた MICE アプリの提供◆【技術解説】 羽虫の群れの動き生成システム◆【グループ紹介】 和歌山大学 システム工学部 システム工学科
メディアデザインメジャー視覚メディア研究室 （床井研究室）◆【スキャニング】 俯瞰映像合成技術 Fairyview
一般社団法人Vol.48 No.3

2019

画像電子学会賛助会員
株 式 会 社 朝 日 新 聞 社
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 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（2019 年 6 月 30 日現在）

サ ク サ 株 式 会 社
シリコンスタジオ株式会社
株 式 会 社 テ レ ビ 朝 日
ソ ニ ー 株 式 会 社
D I C
株 式 会 社
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
ディライトワークス株式会社
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） 児玉 明
（副委員長） 内田 理，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，青木正喜,
小野文孝，羽鳥好律，松本充司，田中 清．
（編集理事） 荒井良徳，佐藤周平．石川知一，関野雅則．
（名誉編集
加藤茂夫
幹事）
（編集幹事） 津田大介，森谷友昭，山田雄一郎．
（編集・上平員丈，大 木眞琴，金井 崇，河村尚 登，
査読委員）久下哲郎，倉掛正治，櫻井快勢，佐藤甲癸，
篠田一馬，白 川真一, 新谷 幹夫，田中賢 一，

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。

N.P.チャンドラシリ，プレーマチャンドラ・チンタカ，
坪下幸寛，豊浦正広，長谷川まどか，濱本和彦，
藤代一成，牧田孝嗣，吉田典正，若原俊彦，
Chee Seng CHAN，Paramesran RAVEENDRAN，
KokSheik WONG．
（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，金子俊一，金森由博，金子 格，
金田和文,北郷正輝，勝間ひでとし，木村俊一，
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, 藤澤 誠，
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） 関沢秀和，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48巻 第3号

通巻249号 （2019年7月）

目
随

次

想

355

見えない「てこ」

356

名誉会員推戴・フェロー贈呈・画像電子技術賞・研究奨励賞・VC技術論文賞・VC応用論文・VCポスター賞

361

2019年度画像電子学会役員

論

吉田典正

文

364

レートひずみ理論に基づいた画像のサブバンド符号化における空間 ―周波数領域の最適分割

宮崎春彦，亀田昌志

375

昼間の都市俯瞰画像からの夜景画像の生成

王 旭，渡辺大地，柿本正憲

385

バリに行こう！

コーヒーブレイク
竹島由里子

技術解説
388

展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いたMICEアプリの提供

茂木 学，林 阿希子，高宮駿介，鈴木督史，
寺中晶郁，松井龍也，中村幸博，佐久間聡，
木下真吾

395

羽虫の群れの動き生成システム

村上 葉，土橋宜典，山本 強

399

和歌山大学 システム工学部 システム工学科 メディアデザインメジャー視覚メディア研究室（床井研究室）

401

俯瞰映像合成技術Fairyview

403
405
406
410
411
413

理事会だより・協賛案内
画像電子学会研究会等予定「短期特別論文査読制度」のご案内
短期特別査読制度に係る論文募集のご案内
画像・映像の作成・加工のためのCG・画像処理関連技術論文募集(和・英)IEVC2019論文特集論文募集

グループ紹介
床井浩平

スキャニング会

古木一朗

告・ニュース
414
415
418
471
471

IEVC2019 Call for Participation
日本画像学会・日本写真学会・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
Vo1.48 No.3 July 2019

CONTENTS

Foreword
355

Invisible “Leverage”

356

2019 Award Winners

361

Directors in fiscal year 2019

Norimasa YOSHIDA

Contributed Papers
364

Optimum Space-Frequency Partition in Subband Image Coding Based on
Rate-Distortion Sense

Haruhiko MIYAZAKI, Masashi KAMEDA

375

Generation of Nightscape Image from Daytime City Aerial Views

Xu WANG, Taichi WATANABE, Masanori KAKIMOTO

385

Let’s go to Bali!

388

Provision of MICE Application Using the Universal Object Recognition
Technology for the Purpose of Enhancing the Experience of Visiting Exhibitions

Manabu MOTEGI, Akiko HAYASHI, Shunsuke TAKAMIYA,
Masafumi SUZUKI, Sayaka TERANAKA, Tatsuya MATSUI,
Yukihiro NAKAMURA, Satoshi SAKUMA, Shingo KINOSHITA

395

Controlling of the Motion of Crowds of Insects

Yo MURAKAMI, Yoshinori DOBASHI, Tsuyoshi YAMAMOTO

399

Visual Media Laboratory, Media Design Major of Dept. of Systems Engineering
Faculty of Systems Engineering, Wakayama University

401

Top-View Image Synthesis Technology“Fairyview”

Coffee BreakYuriko TAKESHIMA

Technical Survey

Research Group Introduction
Kohe TOKOIScanning
Ichiro FURUKI

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.48 No.3 （2019）

見えない「てこ」
吉田 典正（副会長，日本大学）

Invisible “Leverage”
Norimasa YOSHIDA（Vice President of IIEEJ, Nihon University）「てこの原理」を使うと，たとえば 100kg の物体を 10kg の物体で持ち上げることができます．実は，自分が苦手と考えていることや直接関係もなさそうなことをやってみた時に，時として，これと同様に，あたかも見えないところで「てこ」が動作したかのように，予想外あるいは予想以上の結果が得られることがあるように思います．
20 代半ばの頃，将来は国際的な場に出ていきたいと考え英語を勉強していた私は，ある英語学校に通っていました．
ちょっと変わった英語学校で，ドラマの制作をすべて英語で行うというクラスがあり，私はなんと「美女と野獣」の野獣を演じることになりました．こんなことをやって意味があるのだろうかという気持ちもありましたが，当時の自分の問題点をきちんと指摘してもらっていたこともあって，一生懸命野獣を演じました．小学校の劇では端役専門の私でしたが，野獣を演じた後，多くの方からよかったと声をかけて頂きました．これが，「自分ができるかどうか分からないこと」，「自分が苦手と思い込んでいること」をやってみると，「想像以上の自信や喜びを得られる」ことを知るきっかけの一つとなりました．今思い返してみると，そこに見えない「てこ」が動作するという予感の始まりでした．
さて，自分が全くもって苦手なことをさらに経験してみようと考えた私は，モダンバレエの先生をしている妹に発表
会に出してくれと頼みました．発表会は小中学生の女の子ばかり，しかも妹とは違い全く運動音痴な私でしたが，妹は何の躊躇もなく OK してくれ，数回の練習を経て私はなんと市民ホールで踊ってしまいました．私の目的は，もちろんバレエを習得することではなく，「自分が苦手なことをやる」ことが一体どういうことなのかを体験することにありました．この経験はその後学生を教育するうえでも，かけがえのない貴重な支えとなりました．
2017 年に，チェコで開かれた国際会議に参加しました．その国際会議ではアジアからの研究発表は私の発表のみでした．約 1 年後，同じ会議に参加していたハンガリーの大学の先生から，そこの博士課程の学生（彼も同じ会議に参加していました）を私のところに 3 カ月半ほど滞在させてほしいとの連絡を受けました．彼には私の専門である曲線曲面の分野では最高峰の Journal に掲載された論文が 1 本あったことから，私は彼の履歴書が届くより前に，「ぜひ来てください」と返事をしました．3 カ月半という短い滞在期間でしたが，結果的に彼のおかげで 2 つの新しい問題に取り組むことができました．研究室の学生からは「言葉も通じない国に来て，ここまで熱心に研究をする人がいることを知った」という感想がありました．彼が滞在した結果，何人かの学生が自主的に英語の論文を真剣に読むようになり（本来は当たり前のことなのですが），また，研究室のゼミで報告する内容が増え，毎週のゼミの時間が倍増するという予想外の効
果もありました．彼についても私の周囲でも，どこかで，見えない「てこ」が働いているかのようでした．
この原稿を書いている今，私は国際会議でシンガポールに滞在しています．今回，シンガポールに赴任中の私の研究室の卒業生と，当時の共同研究者だった斎藤隆文先生（現会長）とともに再会できました．その卒業生の在学中の初海
外出張もシンガポールでの SIGGRAPH ASIA でしたので，約 10 年の時を経て，シンガポールでの 3 人の再会ということになります．彼の卒業時，大手メーカに就職する彼に，「他の人と同じレベルのことをやってもなかなか評価されないだろう．常に他の人以上のことをするように努力しなさい．
」というような趣旨のことを私は伝えました．これを，頭で理解することは簡単ですが，実践することは容易ではありません．しかし，彼は，私の予想を遥かに超えて，このことを実践してしまっているようでした．今回，彼は別れ際に，「いい会社に勤めると，いいことがあることを学生に教えてあげてください」と言って，研究室の後輩学生たち全員にちょっと洒落たお土産を渡してくれました．このお土産をもらった学生たちが見えない「てこ」を作動させてくれるようになるかどうかは分かりませんが，彼は見えない「てこ」の作動のさせ方に気付いているように感じました．
今年度，全く予想もしていなかったのですが，本学会の副会長を仰せつかりました．微力ではありますが，この役割に一生懸命取り組み，また，この役割を喜んで務めさせて頂くというイメージを持って進めたいと考えております．現在，多くの学会は会員数の減少をはじめとする深刻な問題を抱えています．本学会も大変な状況であり，私にできるかどうか分かりませんが，どこかで見えない「てこ」を動かすことに取り組み，それを通じて，多くの会員の方々に今まで以上に満足し喜んで頂けるようにできたらと考えております．ご指導とご協力のほど，何卒よろしくお願い申し上げ
ます．

355

名誉会員推戴石橋 聡 君（ NTTテクノクロス株式会社 ）本会第48回総会の議決をもって，本会名誉会員に推戴されました．

2019 年度 フェロー贈呈者各位とその業績

多田村克己 君（山口大学）

平山 亮 君（大阪工業大学）

写実的画像生成技術に関する先駆的研究

マルチメディア技術の応用
研究と社会貢献宮田一乘 君（北陸先端科学技術大学院大学）

長谷川まどか 君（宇都宮大学）ビジュアルコンピューティング
分野の先駆的研究

画像符号化とその応用に関する先駆的研究開発356

画像電子技術賞（2018 年度）贈呈

村上 葉 君土橋宜典 君山本 強 君（北海道大学）（北海道大学）（北海道大学）「羽虫の群れの動き生成システム」<受賞内容> コンピュータグラフィックス（CG）において，ヒトや動物などの群衆の動きのシミュレーションは重要な研究課題となっている．そのため，過去，群衆の動きを再現する様々な手法が考案されてきた．しかし，それらの研究は人間や動物を対象としたものばかりで，昆虫を扱った研究はほとんど存在しない．昆虫は，現実世界では日常的に観察されることから，自然でリアルなCG映像を作成するためには欠かせない要素である．一方で，CGにおいては，単なるリアルさだけ
ではなく，ある種の演出表現を実現することも求められる．候補者らは，昆虫の中でも羽虫に着目し，その群れの動きを再現しコントロールする手法を開発し，羽虫の自然な動きを生成しながら，ユーザが指定した目標形状を群れとして形成するC
G映像の生成に成功した．羽虫の動きにみられる特徴をもとに構築したルールに基づいて，群れの動きを低コストで自動的に生成する方法を提案している．また，目標形状を形成する仕組みとして，制御工学におけるPD制御を利用した仮想的な外力を発生する仕組みを導入している．さらに，形成した形状内で羽虫の疎密が偏らないよう，適切な個体間距離を求め，羽虫の動きのルールに組み込んでいる．これらの手法を用いて，文字や立体形状など，任意の形状を形成する羽虫のCG映像をリ
アルタイムに生成するシステムを構築しており，高い技術性がみられる．また，ユーザがインタラクティブに目標位置を与えて羽虫の群れの動きを誘導することも可能で，ユーザの指定に応じて羽虫の群れが移動する様子がリアルかつリアルタイ
ムに可視化されるなど，システムとしての完成度も高い．

357

画像電子技術賞（2018 年度）贈呈（続き）

茂木 学 君林 阿希子 君高宮駿介 君

鈴木督史 君（ NTT ）（ NTT ）（ NTT ）（ NTT ）

寺中晶郁 君（ NTT ）

松井龍也 君中村幸博 君佐久間聡 君木下真吾 君（NTT）（ NTT ）（NTT）

（ NTT ）

「展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いたMICEアプリの提供」<受賞内容> 対象システムは，物体認識技術，電子透かし技術，文字認識技術等の異なる認識技術を統合する技術（ユニバーサルオブジェクト認識）を用いて，展示会場への来訪者向けに見学体験を向上させる展示会見学支援アプリ（MICEアプリ）を提供するシステムである．候補者らは，1万人を越える来場者がある大規模企業展示会であるNTT R&D フォーラム(以下，フォーラム)で公式アプリを継続的に提供している．フォーラム2017では「かざして案内」，フォーラム2018ではさらに発展させた「撮るだけ出張レポート（以下，トルレポ）」機能を提供し，5000以上のダウンロード実績があり，来場者からはアンケートで高評価を得ており，技術的有用性の高いアプリを提供した．提供機能はユニバーサルオブジェクト認識技術を用いており，展示会場で配置されている展示物や展示パネル，サイネージなど様々なアイテムを，特定物体認識エンジンや静止画透かしエンジン等の様々な画像認識エンジンを組合せて認識する．当該技術は、エンジン実装レイヤとシナリオ実装レイヤで構成されるアーキテクチャを採り，エンジン実装レイヤでは共通APIを有するエンジンとして個々の画像認識エンジンを実装し，シナリオ実装レイヤでは共通APIを用いて各エンジンへの一連の処理をシナリオ記述して，実行時にそれに基づいて画像処理を行う．これにより，異なる画像認識技術を効果的に組合せることができ，拡張性も高い．「かざして案内」は展示パネルを撮影するとその画像を認識して展示を特定するサービスであり，「トルレポ」は撮影体験をその展示タイトル
と共にレポート入力することにより見学レポートを作成するサービスである．これらは展示会来場者が通常実施する画像撮
影行動を自然な形で拡張し，アプリに対する特別な習熟を必要としないレポート作成サービスを提供し，見学体験を高めた．

358

研究奨励賞（2018 年度）贈呈（第46回年次大会発表）

一般オーラルの部

学生オーラルの部

Takashi Hosono 君（NTT）和田 歩 君（工学院大学）

Depth Edge Based Objectness Metric for
Generating Instance Candidate Regions

画像の局所的性質を利用した符号化効率の検討

ポスターの部

児玉周太朗 君（ 電気通信大学 ）細胞計測のための定量位相・偏光
イメージング359

VC技術論文賞・VC応用論文・VCポスター賞（2018年度）（旧VC賞に代わって，VC2018より，新たに本賞がVC運営員会により制定されました．http://cgvi.jp/vc2018/awards/）

VC 技術論文賞

土橋宜典 君（ 北海道大学 ）大気中の音の伝播の高速計算

VC応用論文賞：該当なし

VC ポスター賞

五十嵐 悠紀 君（ 明治大学 ）佐藤 周平 君（ドワンゴ CG リサーチ）酒井洋樹 君（ 芝浦工業大学 ）クラフトバンド工作のためのデザイン
支援システム

パッチ合成に基づく詳細な動きを保持した流体の流れの変形

対訳無し学習による和文フォント
画像間のスタイル転360

2019 年 度 画 像 電 子 学 会 役 員
会 長

斎藤隆文
（東京農工大学）

副会長

田中 清（信州大学）

金井 崇（東京大学）

吉田典正（日本大学）

編集委員長

企画委員長

児玉 明
（広島大学）

柿本正憲（東京工科大学）

361

土橋寿昇
（NTT）

編集理事

荒井良徳
（東京工芸大学）

佐藤周平（富山大学）

石川知一（東洋大学）

関野雅則（富士ゼロックス(株)）

企画理事

和泉 章
（一橋大学）

田坂和之
深見拓史
上条直裕
（（株）KDDI総合研究所） （（有）インターメディアジャパン） （（株）リコー）

財務理事

長尾嘉満
（オプト技術研究所）

田村 徹（東京工芸大学）

362

総務理事

春日秀雄
（神奈川工科大学）

田中宏和（広島市立大学）

竹村憲太郎（東海大学）

古木 一朗（三菱電機（株））

大西隆之
（NTT）

技術専門理事

高橋正樹
（NHK）

地方理事

石原聖司
（東京電機大学）監 事

久保尋之（奈良先端科学技術大学院大学）

中根 奈穂美（東芝テック（株））

363

姜 有宣
（東京工芸大学）

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）
IIEEJ

☠ᄚ
レートひずみ理論に基づいた画像のサブバンド符号化における空間ー周波数領域の最適分割
宮 崎春

亀 田 昌 志†（正会員）

彦†† 岩手県立大学大学院 ソフトウェア情報学研究科

Optimum Space-Frequency Partition in Subband Image Coding
Based on Rate-Distortion Sense
Haruhiko MIYAZAKI† , Masashi KAMEDA† (Member)† Graduate School of Software and Information Science, Iwate Prefectural University〈あらまし〉 画像のサブバンド符号化において，与えられた入力画像と符号化レートに対して，二次元周波数領域の分割と各サブバンドへの量子化の両者を適応的に行う手法として最適帯域分割が提案されている．この手法では，低処理コスト実現のために分割数を固定していることから，分割数に制限を設けず帯域分割を適応的に行う Wavelet
Packet と比べると，高レートにおいて符号化性能が劣化する問題があった．本論文では，分割数を増加させることなく，最適帯域分割の符号化性能を改善することを目的として，サブバンド信号の空間的冗長を除去するための空間
領域縮減を新たなパラメータに加えたレートひずみ理論に基づいた空間–周波数領域の最適分割を提案する．このとき，帯域分割，量子化，空間領域縮減の最適化は相互依存の関係にあるため，指定された符号化レートに対して反復演算を行うことで，逐次的に各パラメータの最適解を決定するアルゴリズムを導いている．提案手法を実画像に適用した結果，最適帯域分割からは最大 2[dB] の符号化性能の改善が得られ，さらに処理コストを約 0.76 倍に抑えながら，すべての符号化レートで Wavelet Packet の性能を上回ることができた．
キーワード：画像符号化，サブバンド符号化，レートひずみ理論，最適帯域分割，最適空間領域縮減<Summary> In subbnad image coding, we have obtained the optimum frequency band partition method
which can determine both the optimum partition pattern in 2-dimensional frequency domain and the optimum combination of quantizers for subbands based on the rate-distortion sense. This paper presents the
optimum space-frequency partition method for subband image coding in order to improve the coding performance of our previous method. The proposed method optimizes the pruning of coeﬃcient pixels in eachsubband from the rate-distortion sense to remove the redundancy in 2-dimensional spatial domain adding tothe optimum partition pattern and the optimum combination of quantizers in our previous method. Also,
the optimization algorithm for three parameters at the lower computational costs is developed using the tree
structure between band blocks which is a small region of 2-dimensional frequency domain. Our experimental
results show that the PSNR of the proposed method is about 2[dB] higher than our previous method at
the same bit rate. Moreover, the coding performances of the proposed method are superior to those of the
wavelet packet in spite of the computational costs of the proposed method is lower than the wavelet packet.
Keywords: image compression, subband coding, rate-distortion sense, optimum frequency band partition,
optimum pruning in spatial domain

ることで情報圧縮を行う高能率画像符号化の一手法である．

1. は じ め に

静止画像符号化の国際標準方式である JPEG20005),6)に採用

サブバンド符号化1)〜4)は，入力画像の二次元周波数領域をされている離散 Wavelet 変換7)〜9)は，サブバンド符号化の均等な帯域幅を有する複数のサブバンドに分割した後，各サ

拡張とみなされ，自然画像のエネルギーが低域成分に集中す

ブバンドに適切な量子化およびエントロピー符号化を適用することを考慮し，最低域のサブバンドを再帰的に分割する多364

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

重解像度分解によって効率的な冗長削減を実現している．し対して，Wavelet Packet のサブバンド数は，入力画像や符かしながら，離散 Wavelet 変換の分割パターンは固定である

号化レートで異なるものの，平均して 45 程度であることがことから，さまざまな入力画像に対して符号化性能を改善す確認されている14)．すなわち，Wavelet Packet は，高い符るためには，それぞれの入力画像の性質に基づいた適応分割号化性能を有しているものの，処理コストが大きい符号化方を行うことが望ましい．

式であるといえる．

この問題に対して筆者らは，指定されたサブバンド数の下10),11)

で，Coding Gain

を最大とするように入力画像の二次

本論文では，小さな処理コストで高能率を達成できるサブ
バンド符号化の実現を目的として，サブバンド数を増加する

元周波数領域を適応的に分割する最適帯域分割を提案して， ことなく，Wavelet Packet よりも高い符号化性能を有する
離散 Wavelet 変換よりも符号化性能が優れていることを明ら
12),13)

最適帯域分割の改善手法を提案する．サブバンド信号は空間．しかし文献 13) の手法は，量子化が行われ領域の情報を含んでおり，自然画像の場合には，信号がエッる前の各サブバンドの信号電力に基づいて分割パターンを決ジやテクスチャに局在することが知られている．そこで最適定しているため，符号化レートの変動に対して分割パターン

帯域分割14)における空間領域の冗長性を除去するために，従を可変にすることができなかった．そこで，文献 13) の手法

来の帯域分割と量子化に加えて空間領域の縮減という新たなを改良し，任意の符号化レートに対して，レートひずみ理論

パラメータを設定し，三つのパラメータすべてをレートひずの観点で最適な分割パターンと，分割後の各サブバンド信号

み理論の観点で同時に最適化する．このとき，処理コストのを量子化するときの最適な量子化レベル数を決定する手法を低減と付加情報量を抑えることを意図して，サブバンド間の

かにした

14)

提案した

．この改良手法を実画像に適用することにより， 相互関係を利用した空間–周波数領域の最適分割を決定する

文献 13) のものと比較して符号化性能が約 1[dB] 改善される

アルゴリズムを考案する．
本論文の構成は以下のとおりである．2 章では，筆者らがことを確認した．
最適帯域分割と同様に入力画像への適応分割を目的とした

先に提案した最適帯域分割について簡潔に述べる．3 章では，

サブバンド符号化として，Wavelet Packet15),16)が挙げられ

レートひずみ理論に基づいた空間–周波数領域の最適分割をる．Wavelet Packet は，多重解像度分解を一般化した方式

提案する．ここでは，帯域分割，量子化，空間領域縮減それであり，サブバンド数に制限を設けず，四分木分割を再帰的ぞれの最適化問題を解くための理論式を明らかにした後，符に行うことで，レートひずみ理論の観点で二次元周波数領域

号化レートが指定されたときに，それらを逐次的に決定するの最適な分割パターンと，各サブバンドに適用する最適なス

アルゴリズムについて説明する．最後に 4 章では，実画像カラ量子化が同時に導出される．Wavelet Packet に基づいに提案手法を適用したときの符号化性能を PSNR 対ビット

た各種の画像符号化方式 ( 例えば，文献 17)〜23) ) には，分レート特性により評価し，その結果を従来の最適帯域分割，割パターンを求める際の処理コストの低減や Wavelet 基底

Wavelet Packet と比較することで，提案手法の有効性を定の違いによる性能評価等があるが，いずれも文献 16) の考え

量的に明らかにする．

方をベースに発展してきたものとみなされる．このとき，筆者らの手法である最適帯域分割14)の符号化性能を Wavelet

2. 最適帯域分割

Packet16)と比較したところ，低レートでは同等の評価を得ら

最適帯域分割とは，サブバンド数 M が与えられたときに，れるものの，符号化レートが高くなるとその性能が劣るとい符号化後の再構成画像に含まれる量子化雑音電力を最小とす

う結果となった．これは，Wavelet Packet の場合，高レー

る，すなわち，式 (1) において Coding Gain10),11) Gv が最トの場合にはサブバンド数を多くすることで，特に高域で効大となるように，入力画像の二次元周波数領域 Ω を互いに素

果的な情報圧縮が行われるのに対して，最適帯域分割では， な M 個のサブバンド Ωk (k = 0, 1, · · · , M − 1) に直和分割
12)
いずれの符号化レートにおいてもサブバンド数を固定してい する方式である ．

ることが原因である．
一方，サブバンド符号化の処理コストについて言及すれば，サブバンド符号化では，入力画像が分割された後のサブバン
ドごとに量子化とエントロピー符号化が適用される．特に，最適帯域分割や Wavelet Packet のように帯域分割や量子化

M
−1
∑





σk2




GV = 10 log10  M −1 k=0
 [dB]
 ∏ (
)βk 


2
σk /βk(1)

k=0が最適化されている場合，符号量を効率的に削減するために

式 (1) において，σk2 と βk はそれぞれサブバンド Ωk の信号電

は，エントロピー符号化器の設計はサブバンドごとに行われ力および信号レートを表している．実画像に最適帯域分割をるべきである．しかしながら，サブバンド数が多くなるとエ

適用するとき，任意の分割特性を有するフィルタバンクの設ントロピー符号化器設計のための処理コストも増加するため， 計は極めて困難であることから，既存の帯域分割フィルタであ
符号化システムとしてはサブバンド数は少ない方が望ましい． る QMF24)等を用いて，帯域ブロック ∆Ωi (i = 0, 1, · · · , N −このとき，最適帯域分割のサブバンド数が僅か 5 であるのに

365

1; N ≥ M ) と呼ばれる均等な帯域幅を持つ小領域の集合に

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）Ω を一旦分割した後，GV の値が最大となるように，すべての帯域ブロックを M 個のサブバンド Ωk {∆Ωi | i ∈ Ik } に
クラス分けすることで，最適帯域分割を近似的に実現した13)．なお Ik は，Ωk に含まれる帯域ブロック番号 i の集合であり，分割パターンを表すものである．文献 13) の手法により，入力画像ごとに固有の分割パターンが決定され，その符号化性能は離散 Wavelet 変換よりも優れていることが実験により確認された．しかし，式 (1) の σk2 には入力画像の信号電力(a) 0.62 (bit/pel)(b) 0.13 (bit/pel)が用いられていたため，符号化レートの変動に対して分割パ

図 1 従来手法による二次元周波数領域上の最適分割パターン (“Lenna”, M = 5, N = 64)

ターンを可変にすることができず，量子化の影響が大きくな

Fig. 1 Optimum frequency band partition patterns by
our previous method (“Lenna”, M = 5, N = 64)

る低レートで十分な符号化性能を得ることができなかった．
そこで，任意の符号化レートに対して，レートひずみ理論の観点で，Ω 上の最適な分割パターン Ik (k = 0, 1, · · · , M − 1)

表 1 従来手法による各サブバンド信号に対する最適な量子化器 (“Lenna”)と，分割後の各サブバンド信号を量子化するときの最適な量

Table 1 List of optimum quantizers for subbands in
Fig.1 (“Lenna”)

子化レベル数 qk (k = 0, 1, · · · , M − 1) を求めるための理論
式を明らかにし，これらを同時に決定するアルゴリズムを提案した14)．具体的には，Ik と qk に適当な初期値を与えた後，Ik を決定することを目的として，確率分布 P (x) と Q(x) 間で定義される Kullback-Leibler Divergence25)
DKL (P ∥ Q) =∑P (x) log

x

P (x)
Q(x)

(2)

タリング問題Ik = arg min
Ik

0.62(bit/pel)
Q2
Q2
Q2
Q3
Q5

0.13(bit/pel)
Q8
Q11
Q12
Q16
Q16

(1, 2, · · · , 16) を持つ 16 種類のミッドトレッド型線形量子化器 Q1 〜Q16 のいずれかが選択されるものとした．

を距離尺度とした，帯域ブロックにおける確率分布のクラス

[M −1
∑ ∑

subband
Ω0
Ω1
Ω2
Ω3
Ω4

実験の結果が示すように，求められた最適な分割パターン
および量子化器の選択は，符号化レートごとに異なっており，]

低レートの場合には高域のサブバンドの占める割合が大きく(∆Ωi ∥ Ωk )(3)なり，ステップ幅の大きな量子化器が選ばれている．そして

k=0 i∈Ik

その符号化性能は，先に提案された文献 13) のものから最大と，qk の決定を目的として，ラグランジュ乗数を λ とするコ

で約 1[dB] 改善されることがわかった．本論文では，文献 14)スト関数の最小化問題

において提案されたこの最適帯域分割を従来手法と呼ぶこと

qk = arg min
qk

[M −1
∑

]
min (Dkqk + λRkqk )にする．しかしながら，Wavelet Packet16)との比較におい(4)て，従来手法の符号化性能は，低レートでは同等の評価を得

k=0られるものの，符号化レートが高くなるとその性能が 0.2[dB]を指定された符号化レートに到達するまで反復して解くこと程度劣っていた14)．これは，Wavelet Packet にはサブバン

により，それぞれの最適解を逐次的に求める．ここで，式 (3)ド数の制限がないことから，高レートの場合にはサブバンド

中の帯域ブロック ∆Ωi ，およびそれが属するサブバンド Ωk

数を多くすることで，特に高域で効果的な情報圧縮が行われの確率分布は，式 (4) で決定される qk により量子化された後るのに対し，従来手法では，符号化システムの処理コストをqqの信号から算出される．また，式 (4) にある Dkk と Rkk は，低く抑えるために，すべての符号化レートにおいてサブバン

それぞれ式 (3) で決定される Ik に対応したサブバンド Ωk を

ド数 M = 5 に固定していることが原因である．

qk で量子化したときの符号化ひずみと符号量である．
SIDBA 標準画像26)の “Lenna”( (512 × 512) 画素，濃淡8(bit/pel) ) に対して，二種類の符号化レートを指定して上述の手法を適用することで得られた Ω 上の最適分割パター
ンを図 1 に示す．図 1 における点線の格子で区切られた各小3. 提 案 手 法
従来手法は，符号化性能の観点では Wavelet Packet に劣っているものの，実画像を用いて確認したところ，そのサブバ
ンド数は Wavelet Packet の 1/9 程度となっている14)．した領域が帯域ブロックに対応しており，同じ色の帯域ブロック

がって，Wavelet Packet は高い符号化性能を有する一方，処群で構成された領域がサブバンドを表している．さらに，表理コストが大きい方式であるといえる．本論文では，従来手

1 には，図 1 の各サブバンドに適用される最適な量子化器の法の特徴である低い処理コストを維持したまま，その符号化選択を示している．本実験は，サブバンド数 M = 5, 帯域

性能を Wavelet Packet よりも改善するために，サブバンド

ブロック数 N = 64 の条件で行われ，量子化は，ステップ幅

信号の空間情報に着目する．画像のサブバンド信号は，エッ366The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

ジやテクスチャに局在していることから，2 次元空間領域にに解く逐次的手法を採用する．次節において，提案する空間–

おいて冗長性を含んだ信号であるとみなされる．従来手法の周波数領域の最適分割における 3 パラメータの最適化の理論もつこの空間的冗長性を効率的に除去できるならば，サブバ式を示した後に，それらを決定するアルゴリズムについて説

ンド数を増加させずに符号化性能の改善が見込まれる．提案

明を行うが，ここでは反復の途中で仮決定された各パラメー

手法では，従来手法で実現されている分割パターンと量子化

タの最適解を Ik∗ ，qk∗ ，Si∗ のように ∗ を付して表記する．

レベル数に加えて，3 番目のパラメータである 2 次元空間領域縮減の最適化を行う．このとき，それぞれのパラメータは，
一つのパラメータの変化が他の二つのパラメータの最適化処理に影響を与える相互依存の関係にある．そのため，従来手法の実行により得られたサブバンド信号に対して空間領域縮減を適用するのではなく，本論文では，三つのパラメータに対する同時最適化問題を定式化した後，処理コストおよび付加情報量の抑制を目的として，それぞれの最適解を効率よく決定できるアルゴリズムを考案する．
二乗誤差の総和を符号化ひずみ，またすべてのサブバンド信号を対象とした平均情報量 (エントロピー) を符号量と定義した場合に，提案手法の符号化におけるレートひずみ最適化は，

= min

[M −1
∑
k=0

Dk + λM−1∑に 2 次元空間領域縮減の最適化が加わり，その結果が反映されているか否かである．そのことを踏まえれば，従来手法のパラメータでもある分割パターン Ik と量子化レベル数 qk における最適化の理論式は，従来手法のものと同一にはならな
いものの類似することが容易に推測される．よって，上記のパラメータに関しては，従来手法との差異を示すにとどめ，]について詳述する．
まず，提案手法における Ik は，式 (2) の Kullback-Leibler

Divergence に基づいた式 (6) を解くことで求められる．
[M −1
]
(
)
∑ ∑
Ik = arg min∆Ni DKL ∆Ω̃i ∥ Ω̃k(6)
Ik

k=0 i∈Ik

Rk

k=0

 M −1

M
−1
∑
∑
∑ ∑ (
qk )2
2
wi,j − ŵi,j
+
wi,j


 k=0 i∈I ,j∈S
k=0 i∈Ik ,j̸∈Si
i
k

)
(
= min 


M
−1
∑
∑


Ω̃k (x) log2 Ω̃k (x)
+λ
−Nk
k=0

提案手法と従来手法14)との違いは，全体の最適化処理の中新しいパラメータである 2 次元空間領域縮減最適化の理論式

サブバンド符号化において，量子化前後の信号間におけるJopt (λ)

3.1 各パラメータにおける最適化の理論式

従来手法である式 (3) との違いは，式 (6) では，帯域ブロック ∆Ωi 全体の確率分布ではなく，空間領域の縮減後に保存された Si∗ のみの確率分布 ∆Ω̃i と，それが属するサブバン(5)

ド Ωk の確率分布 Ω̃k ，また帯域ブロックごとに異なっていxで与えられるコスト関数の最小化問題として定式化される．
q

ここで，式 (5) の第 1 項目にある wi,j と ŵi,jk は，それぞれ，
帯域ブロック ∆Ωi 中の j 番目の信号における量子化前の信号と，それを qk で量子化した後の信号であり，Si は，帯域ブロック ∆Ωi に空間領域縮減が適用されたときに，削除候
補とならずに保存される信号の集合を表す．次に，式 (5) の第 2 項目は，空間領域縮減処理によって生じる符号化ひずみに対応しており，各帯域ブロックにおいて縮減で削除された
信号の二乗和として与えられる．そして，式 (5) の第 3 項目

る Si∗ の信号数 ∆Ni を用いて計算を行っていることである．
次に qk については，式 (4) と同様にサブバンド単位でコスト関数の最小化問題である式 (7) を解くことで求められる．


M
−1
∑

∑

(
qk )2
wi,j − ŵi,j







k=0 i∈Ik∗ ,j∈Si∗




max
qk = arg min 
 (7)
x
k
qk 

∑
 +λ −NΩ̃ (x) log Ω̃ (x) 
k

k

2

k

x=xmink

このとき，式 (7) における従来手法との違いは，第 1 項目のは符号量に対応した部分であり，Nk と Ω̃k (x) は，それぞれ， 符号化ひずみの計算に縮減後に保存された Si∗ のみが使用さサブバンド Ωk について保存された信号の個数と，各信号がれていることと，第 2 項目の符号量の計算の際に，Si∗ の集

qk で量子化された後の確率分布を表している．

合により構成されるサブバンドの確率分布 Ω̃k およびその信任意の符号化レートが指定されたときに，式 (5) の最小

号数 Nk を用いている点である．

化問題を解くことによって，Ω 上の分割パターン Ik とサブ

最後に，新パラメータである 2 次元空間領域縮減の最適化

バンド Ωk を量子化するときの量子化レベル数 qk (共に k =について説明する．本最適化の目的は，帯域ブロック ∆Ωi に0, 1, · · · , M − 1)，そして帯域ブロック ∆Ωi において保存すべき信号群 Si (i = 0, 1, · · · , N − 1) の 3 パラメータを同時において，縮減後に保存された信号群と削除された信号群それ最適化することができる．しかしながら，各パラメータは相最小とする Si を求めることである．しかし，コストの演算

ぞれから求められるレートひずみ理論に基づくコストの和を互依存の関係にあるため，あるパラメータの最適化の結果は， に使用されるサブバンド Ωk の符号量を求めるには，Si の決
他の二つのパラメータの値に影響を与える．そこで，一つの定後に得られる確率分布が必要である．そのため提案手法でパラメータの最適化を行う際には，他の二つのパラメータには，空間領域の縮減処理と，それによって保存あるいは削除

対する最適解は既に求められていると仮定した上で，それぞされた信号を用いたコストの演算を交互に更新することで，れの最適化問題を指定の符号化レートに到達するまで反復的

最終的にコストを最小とする Si を決定する．今，上述した

367

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

二つの反復処理が m 回繰り返されたときに，帯域ブロック(m)∆Ωi における j 番目の信号の状態を二値情報 ni,j を用いて(m)表現する．ここで，ni,j が 1 のときは保存を，0 のときは縮減による削除を意味している．このとき，文献 27) によれ
(m)
(m−1)
ば，すべての (i, j) において ni,j ̸= ni,jであるならば，
m 回目の演算において求められるコストは，(m − 1) 回目のものよりも小さくなることが保証されている．よって，上述した二つの演算を反復的に行うことで，コストを単調に減少させながら Si の最適解を求めることができる．以下，帯域ブロック ∆Ωi を対象として，その具体的な手順を示す．な

図 2 帯域ブロック間における木構造 (N = 16)
Fig. 2 Example of tree structure of between band blocks(N = 16)

お，この処理はすべての帯域ブロックに適用される．

i) コストの演算
m 回目の演算が行われる際，帯域ブロック ∆Ωi 内で保存された j 番目の信号 ωi,j を，qk∗ で量子化したときのコスト関数は，ラグランジュ乗数を λ として式 (8) により求めることができる．
[
]2
[
{
}]
q∗
q∗
(m)
(m)
Ji,j = wi,j − ŵi,jk + λ − log2 Ω̃k (ŵi,jk )
[
]
(m)
(8)
subject to ni,j = 1(m)て，nx,j ← 0 (x ∈ Ci ) とする．式 (9) に示した判定は，(m)

親ノード ωi,j が保存となっている (すなわち，ni,j = 1)場合にのみ適用され，さらに，縮減処理の過程で子孫ノードとして既に削除された信号が別の親ノードとなるときは，その子孫ノードをすべて削除することで判定処理を省略し処理時間の短縮を図っている．また，直流成分を含む最低域に当たる帯域ブロックの信号は，他の帯域ブロックと比べて大きなエネルギーを有しており，いずれ

提案手法において，符号化はサブバンド単位で行われるの信号も式 (9) を満たさないことが実画像を用いた事前ことから，式 (8) の第 2 項目にあたる符号量の計算には，の実験で確認されたため，最低域の帯域ブロックについqk∗ で量子化された ωi,j が属するサブバンド Ωk におけるq∗(m)
発生確率 Ω̃k (ŵi,jk ) を使用する．
ii) 空間領域の縮減(m)m 回目の演算が行われるとき，各信号の状態は ni,j によって記録されているものの，全画素についてこの情報が必要となるため，それだけで符号量は 1(bit/pel) も増加してしまう．この付加情報量を抑制することを目的として，帯域ブロック間にある木構造に基づいてゼロツリーてはすべての信号を保存する．

iii) 収束判定(m)ii) の処理の終了時に，ni,j の内容が (m − 1) 回目の結果
(m−1)
(m+1)
(m)
である ni,jと異なっていた場合には，ni,j← ni,j(m)(m−1)のように更新して，処理 i) に戻る．ni,j = ni,jに(m)なったときに処理を終了し，その時点での ni,j を用いて帯域ブロック ∆Ωi における空間領域縮減の最適解 Siが決定される．

関係を構築し，親ノードの情報をその子孫ノードとの間で共有する．図 2 は，N ＝ 16 の場合を例として，帯域ブ

3.2 最適分割決定アルゴリズム

ロック間で定義される木構造を示したものである．同図

レートひずみ最適化では，指定された符号化レートになるにおいて，一つの親ノードに対する子ノードの数は，最までラグランジュ乗数 λ を更新しながら演算を繰り返すこと

低域の帯域ブロックでは 3 個，それ以外の帯域ブロック

で解が決定される．提案手法においてもこの考え方に基づいでは 4 個になることがわかる．提案手法における帯域ブて，符号化レートが指定されたときに，三つのパラメータ Ik ，

ロックはすべて同じサイズであるため，帯域ブロック間

qk ，Si に対して逐次的な最適化を行う．繰り返し演算の際にのゼロツリー関係は，帯域ブロック同士で空間領域上のはそれぞれのパラメータの初期値が必要であるが，まず量子同じ位置にある信号群を用いて構築される．

化は，符号化に使用される線形量子化器群の中で，中央に相m 回目の演算において保存された信号 ωi,j を親ノードとして，それに対応する子孫ノードの集合 Ci に属するす
べての信号を削除したときのコスト (式 (9) の左辺) と，
逆にすべてを保存したときのコスト (式 (9) の右辺) を比当する量子化レベル数を qk∗ の初期値として，すべてのサブ

較する．

∑

x∈Ci

2
wx,j
≤

∑

(m)

Jx,j

バンド Ωk (k = 0, 1, · · · , M − 1) に適用する．次に，帯域ブロック ∆Ωi において保存される信号 Si∗ は，縮減以前の信号がすべて保存されている状態を初期値とする．最後に，上述した qk∗ と Si∗ を使用して，式 (6) を解くことにより求められ[](m)subject to ni,j = 1 (9)た分割パターンを，Ik∗ の初期値に設定する．提案手法のアルゴリズムを次に示す．

x∈Ci

このとき，式 (9) にあるように，削除した方のコストが小さくなる場合には，Ci に属するすべての信号を削除し368i) 上述した 3 パラメータの初期値を使用して，3.1 節に述
べた i)〜iii) を行うことで，各帯域ブロック ∆Ωi (i =The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

0, 1, · · · , N − 1) における最適な縮減結果である Si が決定される．その後，Si∗ ← Si とおく．
ii) qk∗ と i) で求められた Si∗ を式 (6) に適用することで，Ω上の最適な分割パターン Ik が決定される．このときのク
ラスタリングアルゴリズムには，k-means++法28)を採用する．その後，Ik∗ ← Ik とおく．
iii) i) で求められた Si∗ と ii) で求められた Ik∗ を式 (7) に適用することで，各サブバンド Ωk (k = 0, 1, · · · , M − 1)の信号に対する最適な量子化レベル数 qk が決定される．
その後，qk∗ ← qk とおく．

(a) “Lenna”(b) “Barbara”(c) “bike”(d) “p01”iv) i) から iii) により得られた 3 パラメータの最適値を使用して，式 (5) に示された符号化ひずみ D と符号量 R を求める．ここで符号量 R は，式 (5) の第 3 項目のものに，後述する ni,j を記録するための付加情報量を加えた値として算出する．R の値が指定された符号化レートに一致していれば，このときの各パラメータの値を最終の最適解として処理を終了する．さもなければ，求根アル
ゴリズムに従ってラグランジュ乗数 λ を D と R の値に基づいて更新し，i) からの処理を繰り返す．なお，提案14)

手法における求根アルゴリズムには，従来手法と同様に，二分法とニュートン法に基づく手法を使用する．

図 3 テスト画像
Fig. 3 Original test images

アルゴリズム中の iv) の計算に用いられる空間領域の縮減

的に符号化・復号するようにサブバンドを構成している．

状態 Si を保存するために必要とされる ni,j の符号化と復号について，提案手法では，符号量削減のための工夫を行ってい

4. シミュレーション実験とその結果る．画像信号に対してゼロツリー関係を構築した場合に，親実画像に提案手法を適用したときの符号化性能と処理コス

ノードのエネルギーが高ければその子孫ノードにおける ni,j

トを求め，従来手法14)および Wavelet Packet16)と比較する．

が 1 に，逆に親ノードのエネルギーが低ければ子孫ノードの

ここで Wavelet Packet については，文献 16) 以降に様々な

ni,j が 0 となる傾向がみられる．そこで，親ノードが属する

画像符号化方式が開発されている17)〜23)．しかしながらこれ

帯域ブロックにおいて各信号に対する分散値を求め，それをらの方式は，ウェーブレット基底の種類や分割の評価基準を降順にソートした後，その並び方に対応付けて子孫ノードの変更したり，JPEG2000 上での実用化を行う等，符号化性

ni,j を並び替える．この処理によって，ni,j の系列は，おおよそ前半に 1(後半に 0) が集中するようになり，ランレングス

能の直接的な改善を目的としたものではない．このことは文符号化によって効率的な圧縮を行うことが可能となる．ここを犠牲にすることで，処理コストや効率化を改善するものでで，親ノードの分散値は，親ノードを中心とする周囲 (3 × 3)画素の信号から算出する．

献 21) 中にも，
「文献 16) 以降の方式は，少しの符号化性能ある」と記載されている．このことから，Wavelet Packetの符号化性能を比較評価する上で，文献 16) の方式を用い受信側では，親ノードを含む帯域ブロックの信号を再構成るべきであると考えた．提案手法および従来手法について，

し，符号化のときと同様に各信号の分散値を求めて降順にソーΩ 上の分割パターンを求める際のサブバンド数 M と帯域ブロック数 N は，先行研究13)での検討結果に基づき，それぞれM = 5，N = 64 を選択した．その上で，実際の帯域ブロック ∆Ωi (i = 0, 1, · · · , N − 1) は，16 タップの QMF24)による

トする．その上で，この並び替えられた親ノードの系列に対して，子孫ノードの ni,j を対応づけておく．その後，子孫ノードを含む帯域ブロック信号が受信されたときに，親ノードの ni,j の内容に従って，ni,j = 1 のノードには受信された一次元フィルタバンクを入力画像に対して水平および垂直方

信号を当てはめ，ni,j = 0 のノードはゼロ値で補間すること

向に 3 段階に適用することで算出している．また，各サブバ

で当該ブロックの信号を再構成する．なお，この処理を行う

ンド信号は，量子化ステップ幅 (1, 2, · · · , 16) である 16 種類

にあたって，子孫ノードが含まれる帯域ブロックの信号を受のミッドトレッド型の線形量子化器 Q1 〜Q16 のいずれかに信する前に，その親ノードが属する帯域ブロックの信号を再より量子化される．一方，Wavelet Packet については，最大構成する必要があり，提案手法では，分割パターン Ik を決サブバンド数が N と同じ 64 となるように，フィルタバンク

定する際に，親ノードにあたる低域側の帯域ブロックを優先によるサブバンドの再帰分解レベルを 3 に設定している．ま369

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）(a) “Lenna”(b) “Barbara”(c) “bike”(d) “p01”

図 4 提案手法による符号化性能と従来手法との比較
Fig. 4 Comparison of coding performances between proposed method and conventional methods

た，各サブバンド信号の量子化には，提案手法などと同じ量

信号数 Nk を乗じて必要なビット数を求め，それをすべての子化器 Q1 〜Q16 を用いた．なお，シミュレーション実験に使

サブバンドについて合計したものを入力画像の全画素数 L2

用するテスト画像には，図 3 (a)〜(d) に示す SIDBA 標準画で除した値となる．

像26)における “Lenna”，“Barbara”( (512 × 512) 画素，濃淡 8(bit/pel) ) と，AIC JPEG ad-hoc group が提供する高における “bike”，“p01”( (1280 × 600)

29)

解像度の標準画像

1 ∑
Nk Hk
L2

(bit/pel)

(11)

k=0

ここで，1 画素あたりの平均ビット数は，Ω 上の分割パター

画素，濃淡 8(bit/pel) ) の 4 種類の画像を使用した．

ン Ik および提案手法の場合は空間領域の縮減 Si を表すため

4.1 符号化性能の ni,j を保存するための符号量を加えて算出した．

テスト画像に各手法を適用したときの PSNR 対ビットレート特性を求め，符号化性能を評価する．PSNR は，入力画像と符号化後の再構成画像との間の再生誤差電力を σe2 として，
式 (10) により計算される．

255
σe2

図 4 は，提案手法の符号化性能を，従来手法，Wavelet

Packet と比較した結果である．提案手法は，入力画像の種類によらず，またすべての符号化レートで最も高い符号化性能を有していることがわかる．従来手法との比較においては，

2

P SN R = 10 log10

M −1

BR =

[dB]

サブバンド信号に対する縮減処理の最適化により空間領域の(10)

冗長性が除去されたことで，最大で 2[dB] 程度の PSNR 値

ビットレート BR は，量子化後の各サブバンドの信号がそれの改善がみられた．Wavelet Packet との比較では，従来手

ぞれ無記憶情報源から生起したものと仮定し，算出されたサ法からサブバンド数を増加させることなく，Wavelet Packet

ブバンド Ωk のエントロピー Hk に，Ωk で保存されているよりも高い符号化性能が得られている．また図 4 には，静370

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）
表 2 提案手法による各サブバンド信号に対する最適な量子化器 (“Lenna”)

Table 2 List of optimum quantizers for subbands in
Fig.5 (“Lenna”)
subband
Ω0
Ω1
Ω2
Ω3
Ω4

(a) 0.67(bit/pel)

0.67(bit/pel)
Q1
Q1
Q1
Q2
Q2

0.14(bit/pel)
Q7
Q8
Q8
Q10
−

おいて，低域側の親ノードが削除されたときには，高域側にある子孫ノードを削除するような処理を行っているためである．また，同じ位置にある帯域ブロックでは，高レートよりも低レートのときにより多くの信号が削除されている．これは，表 2 にあるように，低レートの場合には各サブバンドに(b) 0.14(bit/pel)

対してステップ幅の大きい量子化器が適用されてゼロ値とな

図 5 提案手法による二次元周波数領域上の最適分割パターンと任意の帯域ブロックにおける二次元空間領域上の最適縮減 (“Lenna”, M = 5, N = 64)

る信号が多くなり，削除をした方が式 (8) のコスト関数を小さくできるためである．

Fig. 5 Optimum frequency band partition patterns andoptimum pruning in spatial domain of any band
blocks by proposed method (“Lenna”, M =5, N = 64)

4.2 主観的画質
図 6 は，“Lenna” に対して符号化レート 0.20(bit/pel)の条件で，提案手法，従来手法，Wavelet Packet，さらに止画像の国際標準符号化方式である JPEG2000 を各テスト
画像に適用したときの符号化性能を表示している．本実験では，OpenJPEG30)の JPEG2000 コーデックを使用し，離散ウェーブレット変換の再帰分解レベルは，他の手法に合わせて 3 に設定した．このとき JPEG2000 におけるビットレー
トは，式 (11) を使用しておらず，コーデックから出力されるファイルの容量に基づく実符号量として算出している．その結果，あくまでも参考ということになるが，提案手法の符号化性能は，JPEG2000 のものよりも高く，画像によっては最大 2.5[dB] の改善があることがわかった．
図 5 は，“Lenna” において二種類の符号化レートが指定されたときに，提案手法によって求められた Ω 上の最適分割パターンと，低域側と高域側にある任意の帯域ブロックに着JPEG2000 で符号化された再構成画像において，特に画像の左下部にある髪飾りの箇所を拡大して表示した結果である．
なお同図には，各手法による PSNR 値を記載している．これ
らの画像を比較すると，提案手法では，従来手法や Wavelet

Packet と比べて，エッジ周辺に発生する符号化ひずみが抑制されていることがわかる．ここで，国際標準符号化方式である JPEG2000 の画像は，他の従来手法と比べて PSNR では比較的高い値を示しているものの，テクスチャ部分が潰れて不鮮明になっていることに加え，エッジ部分でジャギーが発生している．それに対して提案手法では，特にテクスチャ部分が鮮明であり，エッジ周辺のアーチファクトを発生していないため，主観的にも優れた再構成画像が得られることが明らかになった．

目した空間領域の最適な縮減結果を示している．空間領域の

4.3 処理コスト縮減については，黒画素が保存された信号を，白画素が削除

提案手法を含むそれぞれの手法を実行したときに，符号化された信号を表している．また表 2 には，図 5 に示した各サと復号を併せた処理時間を求めて比較することで，処理コスブバンド信号に適用される量子化器の最適な選択を示していトに対する評価を行う．提案手法，従来手法および Wavelet

る．なお，表 2 中の記号 “-” は，当該サブバンドの信号が全Packet については，指定された符号化レートに対するパラて削除されたために，量子化器を割り当てていないことを意

メータの最適解を求めるために要した時間と，各最適化結果に味している．図 5 の最適分割パターンおよび表 2 の結果が， 基づいて復号側で画像を再構成するまでの時間を合計したも
図 1 および表 1 に示した従来手法14)のものと異なっているのを処理時間として定義する．一方，あくまでも参考というこのは，最適化処理の中に空間領域の縮減が新たに加わったことになるが，JPEG2000 の処理時間は，JPEG2000 コーデッとにより，指定の符号化レートに対して三つのパラメータそク30)を使用して，符号化と復号を実施したときの実行時間のれぞれの最適化が実現されていることを示唆している．ここ合計として算出した．動作環境には，プロセッサ：Intel(R)で，図 5 からわかるように，いずれの符号化レートにおいてCore(TM) i7-4790K CPU@4.00GHz，メモリ：16.0GB のPC を使用した．
表 3 において，すべてのテスト画像に対して各手法を適用

も，縮減処理によって削除される信号は，低域側よりも高域側の帯域ブロックの方が多くなっている．これは提案手法に

371

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）(a) Proposed Method(33.45 [dB])(b) Our Previous Method(32.01 [dB])(c) Wavelet Packet(32.35 [dB])(d) JPEG2000(32.46 [dB])

図 6 符号化後の再構成画像の比較 ( “Lenna”, 0.20(bit/pel) )Fig. 6 Comparison of reconstructed images for “Lenna” at 0.20 (bit/pel)

表 3 処理コストの比較
Table 3 Computational cost ratio of conventional methods to proposed method

methodProposed Method
Our Previous Method
Wavelet Packet
JPEG2000 30)“Lenna”
1.00
0.83
1.34
0.24

“Barbara”
1.00
0.81
1.38
0.20

したときの処理時間を，提案手法の処理時間を 1 とした比率“bike”
1.00
0.79
1.24
0.15

“p01”
1.00
0.82
1.29
0.13

Average
1.00
0.81
1.31
0.18

ては今後の課題として検討する予定である．

で表した．これらは，異なる 20 種類の符号化レートを指定した場合の各画像およびすべての画像における平均値から算5. む す び

出した値である．ただし，提案手法は，空間領域縮減最適化

本論文では，画像のサブバンド符号化における性能改善をの処理が加わるため，従来手法と比べてその処理コストは増目的として，レートひずみ理論の観点で，二次元周波数領域

加し，約 1.23 倍 (=1/0.81) になっている．一方，Waveletの分割パターン，サブバンド信号に適用する量子化，そしてPacket との比較においては，提案手法は Wavelet Packet の
約 0.76 倍 (=1/1.31) の処理コストで，図 4 に示したように
Wavelet Packet よりも高い符号化性能を実現している．また，提案手法，従来手法および Wavelet Packet の処理コス
トは，文献 30) のコーデックを使用した JPEG2000 よりも大きくなっている．その理由は，JPEG2000 では，帯域分割

サブバンド信号における二次元空間領域縮減の 3 パラメータを同時に最適化する手法を提案し，実画像に適用することでその有効性を定量的に明らかにした．
まず，筆者らが先に提案した最適帯域分割では，サブバン
ド信号の空間的冗長性が十分に除去できていないことに注目
し，レートひずみ理論に基づいて，サブバンド信号を保存すが固定であるために適応処理が不要であることや，提案手法

べきものと削除すべきものに分類するための空間領域縮減にを含む他の手法のように，レートひずみ最適化問題を解くた

おける最適化問題を定式化した．このとき，本パラメータのめの反復処理を必要としないためである．しかしながら，図

最適化は，従来の最適帯域分割で使用されている二次元周波

4 に示したように，提案手法の符号化性能は JPEG2000 の

数領域の分割とサブバンドへの量子化にも影響を与えるため，ものを大きく上回っている．これらのことから，提案手法のそれぞれの最適化式について更新を行った．その後，サブバ

アルゴリズムを，準最適解を得る代わりに処理コストを削減

ンドを構成している帯域ブロックの間にゼロツリー関係を構するように改良することで，性能の劣化を極力抑えつつ，少築することで，付加情報量と処理コストを抑制しつつ，任意ない処理コストで空間–周波数領域の最適分割を近似的に実の符号化レートに対して，3 パラメータの最適解を逐次的に現できるような符号化方式の提案が望まれるが，これについ求めるためのアルゴリズムを提案した．

372

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

最後に，実画像を用いて提案手法の符号化性能および処理コストを求め，その結果を従来手法などと比較した．提案手
法と従来手法とを比較すると，提案手法は，従来手法に対し
約 1.23 倍の処理コストを伴うが，サブバンド数を増加させる

号化における最適帯域分割”, 電子情報通信学会論文誌 A, Vol.J100A, No.5, pp.205–217 (2017).

15) R.R. Coifman, M.V. Wickerhauser: “Entropy-Based Algorithms for Best Basis Selection”, IEEE Trans. on Information
Theory, Vol.38, No.2, pp.713–718 (1992).

ことなく最大 2[dB] の改善が得られることが示された．また， 16) K. Ramchandran, M. Vetterli: “Best Wavelet Packet Basis in
従来手法では高レート時の符号化性能が Wavelet Packet を下回っていたが，提案手法では空間領域縮減の最適化を行う

a Rate-Distortion Sense”, IEEE Trans. on Image Processing,Vol.2, No.2, pp.160–1751(1993).

の符号化性能を上回り，処理コストは Wavelet Packet の約

17) K. Ramchandran, Z. Xiong, K. Asai, M. Vetterli: “Adaptive
Transforms for Image Coding Using Spatially Varying Wavelet
Packets”, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.5, No.7, 11971204 (1996).

0.76 倍でおさまっている．以上の結果から，本論文で提案した空間–周波数領域の最適分割は，従来手法および Wavelet
Packet よりも高い符号化性能を実現できる点でサブバンド

18) N.M. Rajpoot, R.G. Wilson, F.G. Meyer, R.R. Coifman:“Adaptive Wavelet Packet Basis Selection for Zerotree Image
Coding”, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.12, No.12,
1460-1472 (2003).

符号化の有効な一手法であるといえる．なお，提案手法と国

19) N. Sprljan, S. Grgic, M. Grgic: “Modified SPIHT Algorithm
for Wavelet Packet Image Coding”, Real-Time Imaging, Vol.11,
No.5, pp.378–388 (2005).

ことにより，すべての符号化レートにおいて Wavelet Packet

際標準符号化方式である JPEG2000 とを比較すると，提案
手法は，符号化性能では JPEG2000 より優れているが，処理コストは大きいことがわかった．このため，符号化性能の劣化を抑えつつ処理コストを低減できるように提案手法を改善していくことが今後の課題であるといえる．

参考文献
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13) 亀田昌志, 大竹孝平, 宮原誠: “画像のサブバンド符号化における帯域ブロックをベースにした 2 次元最適周波数分割”, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J81-D-II, No.6, pp.1095–1107 (1998).
14) 宮崎春彦, 亀田昌志: “レート-歪理論に基づいた画像のサブバンド符

37320) J. Sethi, S. Mishra, P.P. Dash, S.K. Mishra, S. Meher: “Image Compression Using Wavelet Packet Tree”, ACEEE International Journal on Signal & Image Processing, Vol.2, No.1,
pp.41–43 (2011).
21) T. Stütz, B. Mühlbacher, A. Uhl: “Eﬃcient and RateDistortion Optimal Wavelet Packet Basis Selection in
JPEG2000”, IEEE Trans. on Multimedia, Vol.14, No.2,
pp.264–277 (2012).
22) V. Gopinath, N. Kanvel, T.K. Shanthi: “A Novel Image Compression Scheme with Wavelet Packets Optimization Using Artificial Bee Colony Algorithm”, IJETT, Vol.4 No.8, pp.3448–
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23) F. Wenchao, X. Wang: “An Image Compression Method Basedon Orthogonal Wavelet Packet Transform”, Boletı́n Técnico,Vol.55, No.1, pp.18–25 (2017).
24) P.P. Vaidyanathan: “Quadrature Mirror Filter Banks, M-Band
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25) J.R. Hershey, P.A. Olsen: “Approximating the Kullback
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28) D. Arthur, S. Vassilvitskii: “K-Means++: The Advantages ofCareful Seeding”, Proc. of the Eighteenth Annual ACM-SIAM
Symposium on Discrete Algorithms, Society for Industrial andApplied Mathematics, pp.1027–1035 (2007).
29) AIC AhG: “JPEG XR Subjective Assessment: Core Experiments Description 4.1”, Technical Report. WG1N5001,
ISO/IEC JTC1/SC29/WG1 (JPEG) (2009).
30) H. Drolon, F.O. Devaux, A. Descampe, Y. Verschueren, D.
Janssens, B. Macq: “OpenJPEG Library: an Open Source
JPEG 2000 Codec”, Image and Signal Processing Group (ISPGroup), http://www.openjpeg.org/ (2017).

(2019 年 2 月 4 日 受付)(2019 年 4 月 12 日 再受付)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

宮 崎 春 彦2013 年岩手県立大学ソフトウェア情報学部卒業．
2015 年同大学大学院ソフトウェア情報学研究科
博士前期課程修了．2018 年同大学大学院ソフト
ウェア情報学研究科博士後期課程修了．在学中
は，画像符号化の研究に興味をもつ．同年，コニ
カミノルタ (株) 入社．医用画像処理の研究開発に従事．博士 (ソフトウェア情報学)．

374

亀 田 昌 志 （正会員）
1992 年 長岡技術科学大学大学院工学研究科電気電子システム工学専攻修了．同年 神戸大学工学部助手．1998 年 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．同年 同大学情報科学研究科助手．2001 年 10 月より岩手県立大学ソフトウェア情報学部准教授．2016 年より同大学教授．画像処理，特に画像情報圧縮の研究に従事．博士 (情報科学)．第 15 回画像電子学会最優秀論文賞受賞．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

昼間の都市俯瞰画像からの夜景画像の生成
王 旭† 渡辺 大地†† 柿本 正憲††,‡（正会員）†東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科††東京工科大学メディア学部 ，‡ドワンゴ CG リサーチ

Generation of Nightscape Image from Daytime City Aerial Views
Xu WANG†, Taichi WATANABE††, Masanori KAKIMOTO††,‡ (Member)†Tokyo University of Technology Graduate School††Tokyo University of Technology, ‡Dwango CG Research〈あらまし〉 本研究では，昼景の都市俯瞰画像を夜景画像に自動変換する手法を提案する．人の視覚特性に基づいて画像の輝度を調節し，画像全体を暗くすることに加え，いくつかの推定に基づく描画処理を追加する．俯瞰都市画像の特徴を考慮しながら，
モルフォロジー処理とラベリング処理を併用して各建物の壁面と窓の領域推定を行う．また，昼景の都市画像から輝度が低い部
分を道路領域とみなし，道路領域の輪郭情報を抽出する．描画処理において，統計的な分析により得られた窓領域の色彩構成比率を利用し，推定した窓領域の形状によって窓明かりを再現する．さらに，道路上の各種光源が壁面を照射する現象をシミュレートした．実際の都市画像を対象に実験を行い，良好な結果を得た．
キーワード：都市，夜景，モルフォロジー処理，ラベリング処理，都市光源<Summary> We introduce a method to automatically synthesize a nightscape image from a daytime city aerial view. Based on the scotopic
vision, we adjust the image luminance, darken the entire image and add to this a drawing processing in line with several estimates. We capture
the characteristics of the daytime city aerial views and then use morphological image processing plus connected component labeling to locate
the specific areas of walls and windows. In addition, we regard the lower luminance parts in daytime city image as the area of road and extract
its contour information. For the drawing operation, we use the window area color composition ratios based on statistical analysis and thenreproduce the window lighting though the shape of the estimated window area. Furthermore, we simulate a phenomenon known as diffuse
reflection of the walls on the road. We demonstrate some experimental results of our plausible nightscape image generation.
Keyword: city, night view, morphological image processing, connected-component labeling, city light source

1.

全体の輝度を下げることが基本である．自然景観あるいは辺境

はじめにの町の景色に対してはこれだけで十分な場合も多いが，多様な都市夜景の撮影には制約が多いため，写真撮影の素人や初都市光源や輝点が存在している大都市の画像を雰囲気の良い心者といった人にとって，理想的な夜景写真を撮ることが容夜景に変換することは難しい．都市光源を考慮した夜景変換の易ではないと考えられている．たとえタイミングや場所，天

手法は建物近景の写真を対象に行われているが，近景の建物は気状況などのあらゆる撮影条件を満足しても，写真の後処理

細部の特徴を再現するために手入力によるユーザー補助が必が必要な場合も珍しくない．もし，昼景の都市画像だけで自要である．一方，俯瞰夜景のための，遠景の自動変換において動的に夜景のような画像に生成することが実現できれば，コは都市特徴に対する考慮が不足していることから，推定した都ンテンツ制作への応用が考えられる．

市光源や輝点の位置が正確とはいえない．

典型的な夜景景観は「界隈夜景」「車窓夜景」「俯瞰夜景」

そこで，本研究では，夜景景観の一つである俯瞰夜景に着目の 3 通りに分類される．繁華街で広告照明や街灯などが作り出し，昼景画像から夜景画像への変換を目指す．俯瞰夜景の特徴

す都市照明環境は界隈夜景の対象と見なされる．本稿ではこのを考慮しながら，都市光源あるいは輝点が存在する場所の推定ような照明を都市光源と呼ぶこととする．電車沿線地域の夜間を試みる．さらに，推定された部分で照明処理や輝点の付加を

景観は車窓夜景と呼ばれる．俯瞰夜景は超高層ビルや飛行体か行う．最終的には，都市の昼景の俯瞰画像を入力として，自動ら見える夜景景観 1), 2)である．俯瞰夜景の特徴は明かりの数が的に都市夜景画像を生成する手法の実現を目的とする．

膨大でそれぞれの明かりが点状に分布することである．本稿で2.

はこれらを輝点と呼ぶこととする．
昼景画像から夜景画像に推定する多くの既存例においては，

375

従来手法

Thompson ら 3)は，夜景変換の効果に対して影響がある要素

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）a)(a)昼間の都市画像b)c)(b)特徴画像の分離
図1
Fig.1

d)

(c)各領域の抽出(d)輝度調整・壁面照射・輝点付加

提案手法の処理の流れ

Processing flow of proposed method

として，視力によってぼやけた現象と目に見えるノイズも重要入力された都市画像から建物の壁面と窓の部分（特徴画像）をなポイントであることを指摘した．しかし，高輝度の光源や輝分離する．同時に，道路領域の輪郭情報を抽出する．次に，壁点が存在する場合の状況が考えられておらず，生成した画像は面画素及び窓画素に対して，近傍画素との類似度に基づいてラ

夜景の美しさを表現することができない．

ベリング処理を行う．また，道路領域の輪郭情報を用い，ラベ

山口ら 4)は，建物の近景画像を夜景画像に変換する手法を提リング処理による道路領域の抽出を行う．結果として道路領域，

案した．シャドウを取り除き，全体的に暗くし，ユーザーの手

個々の壁面領域や窓領域を連続領域として抽出した．3 番目の作業によって窓の領域を抽出することにより，都市光源を付加ステップとして，領域形状情報を利用して描画処理を行う．具する手法である．この手法を大都市の俯瞰夜景への変換に適用

体的には道路，窓または壁面に一定の規則にしたがって計算しする場合は，数多くの窓の領域を手作業で抽出する必要がある

た輝度値を与える．その際，透視変換に基づいて道路真上の視ため，効率的ではない．

点から街路灯を描画する．統計的な分析により得られた窓の色

柿崎ら 5)は，遠景の都市画像でモルフォロジー処理に基づい彩情報を利用し，確率的に各窓領域に輝度を割り当てる．建物て建物の領域を推定し，推定された建物上部の傾きによって平

壁面照射モデルによって，道路上の各種光源が壁面を照射する

行四角形のような光を付加する手法を提案した．しかし，推定現象を再現する．加えて，描画処理においては，夜景を構成すした窓形状と元の画像の窓形状との誤差が大きい場合が多い．

る各種輝点を付加する．

Shih ら 6)は，最適化手法を用い，同じ場所を前提として異な

3.2

る時間の画像と比較した上で，昼景画像から夜景画像へのカラ都市画像からの画素の分離

入力された都市画像の特徴を分析し，モルフォロジー処理にーマッピングを実現した．しかし，様々なスタイルの動画の膨基づいて建物の壁面及び窓の領域に対応する画素を特定する

大なデータベースが必要である．
Gatys ら 7)は，事前学習済みの VGG19 畳み込みニューラル処理を実現し，実験的に道路領域の画素を判別した．この段階

ネットワークを用い，コンテンツ画像とスタイル特徴画像を融では，領域の形状は特定せず，各画素が壁面部分なのか窓部分合した上で，転写元としたい画風を有する模範画像（スタイルなのか或は道路部分を分離するにとどまる．本章ではこれらの画）の特徴を入力画像に転写する手法を提案した．しかし，都具体的な処理方法を紹介する．

市夜景のスタイル画を転写するとき建物などの形が歪んでし3.2.1 モルフォロジー処理

まうという問題を生じる場合がある．

モルフォロジー処理は主に領域形状の収縮及び膨張を行う

Luan ら 8)は，Matting Laplacian 法と Gatys ら 7)の手法を用い，画像処理の総称である．この 2 つの方法を組み合わせ繰り返し

スタイル画の転写手法を提案した．しかし，コンテンツ画像にて利用し，所望の特徴画像を得られる．提案手法では，各建物

窓明かりや街路灯からの光などの光源が含まれていない場合の壁面領域の抽出ならびに窓領域の抽出を行うためにモルフ

は，様々な光源を転写できないため利用が困難という問題があォロジー処理を利用する．

る．

膨張処理は画像に対する局所的な極大値を求める計算であ夜景変換に関する先行研究をレビューし，それらのもつ問題

る．すなわち，入力 RGB 画像𝐼とカーネル𝐾 (サイズは𝑛（手作業，データベース容量，建物の歪み，光源の転写が不可𝑛は奇数)を RGB 別に畳み込み演算し，計算した極大値を指定

能など）を解決するため，本研究では，都市遠景の俯瞰夜景をされた画素に入れる．膨張処理の出力画像の RGB のそれぞれ対象とし，スタイル画から転写を行わず，1 枚の昼景画像を分の値𝐼析して夜景画像に変換する手法を提案する．

3.
3.1

𝑛で，

は次のように計算できる．
𝐼

都市夜景変換の処理手法

max 𝐼 ⊗ 𝐾

(1)

収縮処理は膨張処理と逆になっているため，局所的な極小値を提案手法の概要

計算できる．収縮画像𝐼

図 1 に提案手法の 3 つの主要な処理ステップを示す．まず，

376

𝐼

は次式で算出できる．
min 𝐼 ⊗ 𝐾

(2)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

(a)

全体画像

(b)一部拡大画像

図3

窓領域の抽出結果（白画素が窓領域推定箇所）
Fig.3 Result of extract window area(a)

クロージングにより窓を除去した壁面画像(b)オープニングによりノイズを除去した画像

さい窓を除去した．窓領域を抽出するにはこれとは逆の演算を

図 2 モルフォルジー処理結果行う．具体的には式(3)にしたがいクロージング処理を施した

Fig.2 Result of morphological operations

画像から元の画像を減算する処理を行う．
𝐼

ここで，演算子⊗は，各画素について，カーネル𝐾で指定されmin max 𝐼 ⊗ 𝐾 ⊗ 𝐾

𝐼(3)た近傍の画素値を列挙するものである．その中から最大値をと式(3)は，モルフォロジー処理でブラックハットと呼ばれる

れば膨張処理を，最小値を選べば収縮処理を行うこととなる．

ものである．処理結果は，窓領域以外のものを除去した画像，

3.2.2 壁面領域画素の分離

すなわち窓領域のみを示す画像となる．図 3 は，入力画像をブ
ラックハット処理した結果の例で，窓領域を抽出できているこ

都市光源を照射するために建物壁面の領域を抽出する必要とがわかる．処理結果をわかりやすくするため，図 3 (b)に元のがある．前処理においては建物壁面を明確に判別できるように

画像の一部を 2.5 倍に拡大したものを示す．本稿における実験するため，壁面の中で窓を除くことが重要である．遠景の都市

では，カーネル𝐾のサイズは7

画像の窓は極めて小さいため，画像で窓と同じ特徴を持ってい7に設定した．

3.2.4 道路領域画素の分離る要素が存在していないと考え，クロージング処理によりこのような窓を除くことができると考えられる．具体的な手法は膨自動運転に関する研究が多く行われているため，道路領域を張処理した後，1 回の収縮処理を行うことである．図 2 (a)は図検出する既存手法も増えてきた．よく用いられる手法は道路白1 の入力画像に対してクロージング処理した結果である．

線を検出対象としてハフ変換を利用し，道路領域を検出するもしかし，個々の建物の壁面には小さい不規則な塊状な色がノのである 9)．Song ら 10)は，パターン認識モデルの 1 つである

イズとして現れる．壁面の領域分離を行う際にこのようなノイSVM と領域分割を併用し，航空写真から道路領域を検出した．

ズを除去する必要がある．まずはクロージング処理を行い，続高解像度の航空写真を入力画像として，深層学習に基づいた道

けてオープニング処理を行う．オープニングの手順は，クロー

路領域検出の手法も存在している 11)．しかし，都市昼景の俯瞰

ジング処理と逆で，収縮処理した後で膨張処理する．建物の壁画像に対して，道路領域は建物と混在し，明確な境界線が存在面を平滑化した様子を図 2 (b)に示す．

していない．そのため，既存研究の処理対象と異なり，俯瞰画

3.2.3 窓領域画素の分離

像から道路領域を抽出する目的には利用できない．
本手法では，ビルに隠されていない道路を処理対象とする．

柿崎ら 5)の手法では，各建物上部の傾きに平行なメッシュ状

道路領域の特徴を考慮し，縦方向の道路領域を抽出する．最終の領域を抽出し，その内側の中心に近い部分を窓とみなす．し的には俯瞰夜景用の道路を描画することを目標とする．

かし，推定した窓の位置が実際の窓の位置と比べ乖離が大きく

多くの都市画像の観察により，ビルに隠されていない道路のなることが多い．夜景における窓の並びは明るく表現されて目

輝度は画像全体と比べ，低いとわかった．そのため，式(4)を用立つため，このような乖離が多くの場所で起こると全体景観のいながら，画像から輝度が低い領域の抽出を行った．

リアリティを損ねてしまう．
そこで，窓の位置を推定してあとから付加する方法ではなく，提案手法ではモルフォロジー処理によって直接窓領域を抽出

𝐵 𝑝𝐼した．これにより正確な位置の窓領域が得られる．昼間の遠景
都市画像において，個々の窓領域はきわめて小さく暗い画素に

1,
0,
𝐼⊗𝐾

𝑌 𝐼 𝑝
𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒

𝑌 𝐼 𝑝

𝜀
(4)

ここで，𝐼は入力画像，𝐾 はガウシアンフィルタのカーネル，𝑝は画像上の一点，𝐼 𝑝 はガウシアンフィルタ処理後𝑝点の画フォロジー処理を行う際にこの点を利用する．

素，𝑌 ∙ は RGB からY信号に変換する関数，𝛾は定数，𝜀はしき

壁面領域の判別においては，クロージング処理を利用し，小377

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

図5

窓の領域分割の結果

Fig.5 Result of window area segmentation(a)輝度変換後特徴画像(b)認識道路領域

図 4 道路領域の抽出過程
Fig.4

Process of extracting road area

い値，𝐵 𝑝 は輝度が低い領域の二値画像である．ただし，画像
𝐼の全画素の RGB 各値は 0,1 に正規化され，𝜀

0.373 と設定している．
しかし，式(4)による輝度変換を行った結果変換の前後の差が大きい部分としては，図 4(a)で示すように，ビルに隠されていない道路領域だけではなく，色が濃い建物と陰影の部分も含
図6

んでいる．
Fig.6

この問題を解決するため，Suzukiら12)の手法に基づいて二道路領域の抽出例

Example of extracted road area

値画像𝐵 𝑝 内の各領域形状の輪郭を検出し，Huモーメント不変量13)によって平行四角形との類似度が最も高い部分を道路

ところが，その結果，元々建物間に存在する輪郭線が消える

領域とみなした．その結果得られた道路領域の輪郭を図4(b)場合がある．同時に，もしその 2 つの建物の色が類似しており，に示す．もし複数の道路領域検出が必要な場合は，平行四辺

2 つの壁面を 1 つの壁面として扱う場合，誤った領域抽出結果

形との類似度が高い方から順番に領域を選択する．選択するとなる恐れがある．この方法による壁面領域抽出結果は図 7(a)領域数はユーザー設定とする．

のようになる．
そこで，ラベリング処理をするとき，画素値間にはユークリ

3.3

ラベリング処理による各領域の抽出

ッド距離の利用だけにとどまらず，オープニング処理前の壁面

ここでは，都市画像から抽出した道路，壁面と窓の特徴画像の輪郭情報に対する考慮も必要である．そのため，キャニー法を利用し，道路，各窓と壁面の領域を抽出する手法を説明する．

を利用し，輪郭抽出した 2 値画像を計算する．また，ラベリン
グ処理の際に，輪郭上の画素を無視するようにした．

窓の特徴画像について，2 値画像に変換すれば，個々の窓は独立の状態になっている．このことから，4 連結成分のラベリ

図 7(b)で示すように，輪郭情報を考慮した場合，隣接する壁ング処理を利用すれば，各窓領域を抽出することができると考面に対して異なるラベルを付加し，より正確な壁面の領域抽出えられる．実際の窓領域分割結果を図 5 に示す．

結果を得られると考えられる．

道路の抽出方法については，図 4(b)の道路領域の輪郭情報を

3.4

用い，ラベリング処理による道路の領域の抽出を行う．図 6 は都市光源及び輝点の付加

都市夜景写真の特徴は，膨大な数の輝点のほか，様々な都市

道路の領域抽出結果（赤で表示）である．
3.2.2 項で述べた手法で抽出した壁面の分離画像では，同じ光源からの直接光や間接光の照射結果が撮影されることであ

壁面表面はほぼ同じ色となる．このことを利用し，RGB 空間

る．これらに関する照明モデルのうち，本節では，街路灯の描で注目画素に対する 4 近傍のユークリッド距離を求めること

画手法，輝点としての窓明かりの処理手法，及び建物壁面へのによりラベリングを行う．計算した距離としきい値𝜀の大小比

都市光源照射現象の再現手法について説明する．

較を行い，しきい値以下の画素値に注目画素の番号をつける．

3.4.1 夜間輝度調整モデル

3.2.2 項で述べた壁面画素抽出処理（手法 A）においては，塊

入力昼間都市画像に対して，基本的な輝度調整を行って全体状となる部分を削除するために，オープニング処理を施した．

378

を夜間の輝度 14),15)にする必要がある．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）(a)手法 A(b) 輪郭情報考慮手法

図 7 オープニング処理による壁面領域抽出結果(a)真上視点画像への変換

Fig.7 Result of extracted wall area by opening operation

図8
Fig.8

Thompson ら 3)は人の視覚特性に基づいて暗所視輝度を求め(b)真上視点からの街路灯分布
道路領域の表示

Indication of road area

るため，画像全体の輝度を調整し，青みを強調した変換式を提案した．提案手法では，このうち輝度調整の経験式を採用した．
一方で，青み強調については夜景の照明（3.4.4 項で後述する壁面照射）に適用することは適切ではないと判断し，これを採用しなかった．結果的に式(5)により暗所視𝐼
⎧
⎪
⎨
⎪
⎩

𝑉

𝑌 1.33 1
𝐼
𝑠

𝑌

𝑍

𝑋
𝑘 𝑠 𝑐
𝑉
𝑉

ここで，𝑋，𝑌，𝑍は入力画素𝑐

を求める．

1.68
(5)

を𝑋𝑌𝑍色空間に変換した結果，

𝑠は𝑉を正規化した場合の各画素の暗所視輝度値で，画像中で𝑉が最大（これを𝑉とする）になる画素で𝑠

験的に与える定数で，本手法では𝑘1となる．𝑘は経0.5とした．

図9

画像中に地平線がある場合の空の領域を認識して夜空の輝

Fig.9

提案法による街路灯の描画結果

Drawing result of street lightings by proposed method

度を与える方法については，柿崎ら 5)の手法を用いた．
上の視点から，街路灯の光を描画する．提案手法では式(6)で計

3.4.2 透視変換に基づく街路灯の描画手法

都市夜景画像では，道路上の光は主に街路灯からの光である． 算する．
一般的に，道路両側の街路灯は一定間隔に配置される．個々の𝐼

街路灯の光を点光源と見なし，道路領域を描画する手法を紹介

𝛼𝐼

1

𝛼

𝛾

𝑃
𝛾 𝐷

(6)

𝛾 𝐷

する．
入力の昼景都市画像は遠近感がある写真のため，街路灯の光

ここで，𝛼，𝛾 ，𝛾 ，𝛾 は調整係数，𝐼 は元画像𝐼の各画素，𝑁はを道路領域に照射した結果を描画することは困難である．しか街路灯の数，𝑃 は街路灯から光の強度，𝐷 は𝐼 と𝑛番街路灯のし，もし道路真上の視点位置が推定できれば，その視点から見距離である．本稿における実験では，𝛼た画像に変換した道路領域は図 8(a)のように得られることと

10，𝛾

1，𝑃

0.8，𝛾

5，𝛾

15と設定している．

式(6)によって描画した道路領域をもう一度透視変換を利なる．
そこで，Douglas–Peucker アルゴリズム 16)を利用し，3.2.4 項

用し，視点変換前の領域に戻す．さらに，変換した道路領域ので抽出された道路領域の輪郭を近似形状に変換する．近似した

画像と元の画像を合成する，街路灯の描画結果の例を図 9 に示

形状に対して，縦方向の内接する台形面積の最大値を計算し，す．

最大面積台形の 4 頂点を得る．この 4 頂点を透視変換の入力

3.4.3 窓明かりの色彩構成比率

対象とし，遠近感のある道路領域を道路真上の視点に変換する．
この提案方法によって変換された結果を図 8(b)に示す．道路真379

都市遠景の夜景画像では，目に見える光は主に窓からの光で

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

成比率の可視化結果である．図中の各色彩の矩形の幅はその色彩の出現頻度と合致しており方式の妥当性を示している．
3.4.4 路上の都市光源による建物壁面照射モデル
都市夜景では窓以外の建物壁面は基本的には暗い状態である．しかしながら，街灯や広告の看板などの都市光源が壁面に直接または間接的に照射される影響により，地表に近い場所の壁面ほど輝度が高くなる．このような現象をモデル化して近似する手法を述べる．
入力の昼間都市画像をラベリング抽出した壁面領域は，前項で述べたように窓明かりの付与に利用している．同じ壁面領域に対して建物壁面が照射される様子もシミュレーションする．
図 10
Fig.10

建物壁面は道路上の都市光源から照射されると仮定する．壁面

夜景画像からの窓領域の分離の材質はランバート反射と仮定する．壁面上で高い位置にある

Separation of window area from night view image

ほど都市光源から離れるため，輝度が低くなる．壁面上の一点𝒑の輝度𝐼 𝒑 は，当該建物が面している街路領域𝑆から照射される面光源強度の積分である．ただし，街路領域𝑆は高さ𝑦0の地面（壁面領域の下端）にあるものとする．壁面上の輝度は式
図 11(8)により求めることができる．

統計的に分類した窓領域色彩構成比率

Fig.11 Color composition ratios of statistically classified window area

𝐼 𝒑

𝐿 𝒔 𝑊 𝒑 𝑵 𝒑 ⋅

𝒔 𝒑
𝑑𝑆
|𝒔 𝒑|

(8)

ここで，𝐿 𝒔 は街路領域𝑆上の一点𝒔における面光源の強度，
𝑊 𝒑 は壁面上の一点𝒑の拡散反射係数，𝑵 𝒑 は点𝒑における壁ある．特に，超遠景の画像を撮影する場合は，画像全体の見え面の法線ベクトルである．𝑊 𝒑 の値として，式(8)の計算対象方に対して窓からの光の分布が大きな影響を与える．遠景画像

画素における元の画像の壁面の色を使用することにより，簡便

内での窓の分布はラベリング処理によってすでに得られていかつ精度良く壁面の反射率を反映することができる．

る．窓の個々の形状は各ラベル領域の形状であり，ほぼ長方形
や平行四角形，あるいはごく少数の画素からなる点状となる．
もっとも単純に窓に光を設定する方法として，すべての窓領域に単一の色彩を割り当てることが考えられる．しかしながら，リアルな夜景画像を得るためには，窓の光のバリエーションを式(8)の近似方法を説明する．𝒙方向を建物が面している街路
方向とすると，領域𝑆は𝒙方向に細長く伸びた領域となる．道路
上で一定間隔に配置された複数列の点光源は近似的に面光源とみなすことができ，壁面上の輝度は底部から減衰する現象を再現するため，壁面上輝度の近似式𝐼 𝑦 は高さ変数𝑦のみで決与えることが望ましい．提案手法では，本物の夜景画像で窓かまる一変数関数により式(9)のように算出できる．

らの光を抽出し，統計的な光の色彩構成比率を計算し，参照データとして保持する．夜景画像の変換時には，色彩構成比率に

𝐼 𝑦

𝐿𝑊 𝑒

(9)

基づいて確率的に各窓領域に輝度を割り当てる．

ここで，𝐿は面光源の強度で，ユーザー設定のパラメータで実際の光の色彩構成比率の計算手法について説明する．まず， ある．壁面照射結果の明るさを調整するために使用できる．𝑊

Google 画像検索により都市夜景の遠景画像を自動的に収集し， は当該壁面の色であり，式(5)で求めた画素を用いる．高さ変数
改めて，手作業によって適当な画像を選んだ(732 枚)．次に，
3.2.3 項で述べた画像からの窓領域抽出手法をそのまま利用し画素数である．𝑘は高い場所ほど暗くする減衰係数で，ユーザて夜景画像から窓領域を抽出する．この際，入力画像そのもの

ー調整によって設定する．本稿における実験では，𝐿が夜景であるため，輝度を反転した処理を行う．具体的には式𝐼8，𝑘0.01と設定している．

(7)のように書ける．この処理結果の一例を図 10 に示す．窓領域が適切に分離できている．
𝐼
max min 𝐼 ⊗ 𝐾 ⊗ 𝐾

𝑦は3.3節で述べたラベリング処理によって当該壁面縦方向の3.4.5 各モデルに基づく描画処理
本項では，夜景画像変換における実際の描画について述べる．

(7)

以下の(1)～(6)の順番は実際の処理の際の描画順である．

このようにして分離した窓領域に対し 3.3 節で述べたラベリ
ング処理を施し，各ラベルとして抽出した領域の一画素の色を(1)

取り出し記録する．ここでラベルの面積は考慮しない．最後に，

まず，夜間輝度調整モデルの式(5)に基づいて，入力画像の輝夜間輝度調整度を落とした都市画像を求める．

k-means 法に基づき色を分類し 10 種類の色彩と各色彩の比率を計算する．図 11 は，参照データとして利用する光の色彩構

380

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）(a)建物壁面照射のみ(b)窓明かりのみ(a)航空障害灯の付加(b)環境輝点の付加（赤丸部）

図 13 追加処理画像
Fig.13

Images with additional processing

(a) 𝐿

2

(b)

𝐿

4

により道路領域の元視点から道路真上の視点に変換し，式(6)

(c) 𝐿

8

(d)

𝐿

16

によって街路灯からの光を描画する．最後は，描画された道路

図 14

光源強度の変更による壁面光の違い(c)壁面照射及び窓明かり
図 12
Fig.12(2)

描画処理の過程

Process of drawing operation

街路灯の描画道路領域に街路灯を描画する．3.4.2 項で説明した透視変換

領域を元の視点に変換する．図 9 は道路上で街路灯を描画した

Fig.14

Difference of wall lightings by adjusting the light intensity

表示例である．
(3)

街路からの建物壁面照射

(6)

環境輝点

3.4.4 項で述べた建物壁面照射モデルに基づき建物の壁面を街路灯，車のヘッドライトなど，窓や壁面以外にもさまざま

塗りつぶす．ラベリング処理により得られた壁面領域の各ピク

な種類の明かりが夜景の中に存在する．それらを環境輝点と呼セルの輝度を式(9)に示す近似モデルによって求める．図 12(a)ぶことにする．環境輝点は 1 画素から数画素程度の領域として

は建物壁面照射結果の一例である．

画面上にランダムに配置する．画面上部に行くほど画像上での(4)

窓明かりの付与

密度が高くなるように配置する．具体的には，輝点横方向の座標

建物壁面に窓明かりを付与する．3.3 節で説明したラベリンが正規分布に従い，縦方向の座標に対して事前に環境輝点の累グ処理で求めた個々の窓領域をそれぞれ単一の色で塗りつぶ

積分布関数を設定し，この分布にしたがって座標を計算する．図す．乱数を使用し，3.4.3 項の分析を通じた色彩構成比率に基13(b)は環境輝点を 4 点付加した表示例である．

づく確率で色の選択を行う．図 12(b)は窓明かりのみを生成表4.

示した例，図 12(c)は壁面照射と窓明かりの両方を表示した結
果である．
(5)

4.1

航空障害灯

実験結果

実験環境と処理速度

夜間に飛行する航空機に対して，高層ビル，管制塔などの建築

実験環境は，CPU が Intel Core i7 8700T である．Windows 環物の存在を示すために警告用の赤色の灯りがしばしば使用さ

境で Python 版の OpenCV を用いてプログラムを実装した．実17)．

験の入力画像は Web 上に掲載されている昼間都市画像のデー

大都市の夜景の場合に目につく灯りで，本稿ではこれを輝点のタを用いた．特徴画像の領域を抽出し，街路灯の描画，窓明か一種として扱う．ラベリング処理により求められた壁面のうちりと壁面に投射した光と似たような都市光源でシミュレーシ

周囲よりも高さが大きいものの最上部に微小な円形を描いてョンし，都市夜景変換の実験を行った．図 14 は光源強度Lに対配置する．図 13(a)は航空障害灯を付加した表示例である．

する調整によって壁面の光源を付加した画像である．

れる．この航空障害灯を建物の上に疑似的に取り付けた

381

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

表1

各ステップの計算時間

Table 1 Computation time of each step
道路領域画素，壁面画素及び窓領域画素の分離

0.7s

ラベリング処理による領域抽出

120.4s

都市光源及び環境輝点の付加

32.7s

図 15

a)

e)

b)

f)

c)

g)

使用したスタイル画像

Fig.15 Used style image
d)

h)
7)

Gatys（CVPR2016 )図 17
Fig.17a)Luan（CVPR20178)）

先行手法による結果例

Results of previous work methods

e)

4.2

定性的評価結果

図 15 に実験に用いたスタイル画像を示す．図 16 (a)～(d)は入力の昼景都市画像，図 16 (e) ～ (h)は本提案手法により転写しb)た夜景画像である．

f)

図 17 (a) ～ (d)は Gatys ら 7)の提案した手法，及び Luan ら 8)が提案した手法に基づいて図 15 のスタイル画を図 16 (a) ～ (d)にそれぞれ転写した結果である．また，図 17 (e) ～(h)は図 15 のス
タイル画を Luan ら 8)の提案した手法に基づいて図 15 (a) ～ (d)のc)g)

入力画像にそれぞれ転写した結果である．
図 17 の例から窓明かりなどの光源が少ない入力画像の場合
Gatys ら 7)と Luan ら 8)のいずれの転写によっても都市光源を再現することは困難であると考えられる．一方，窓明かりなどの光源が多い入力画像の場合，Gatys ら 7)の手法では数多くの窓d)

昼景都市画像

明かりを反映できるが，建物の形が歪んでしまうという問題が本手法生じ，窓明かりを生成する場所のコントロールも難しい．また，本手法の結果例

Luan ら 8)の結果では夜景特有の様々な光源状況を持つ出力をResults of our proposed method

得ることは困難であるといえる．なお，Gatys ら 7) と Luan ら

図 16
Fig.16h)8)の対比実験では，𝛼

5， 𝛽

100，λ

10,000と設定している．セグメンテーション手法は DilatedNet18)を使用している．

表 1 は解像度 1024×682 の入力画像に対しての各ステップの計算時間である．ラベリング処理時間が全体の処理時間の一方，本提案手法ではこれらの従来手法の問題がすべて解決

79.6%を占めており，最も影響が大きい．また，ラベリングはされ，夜景画像を自動的に生成する際に，建物の輪郭形状が正入力画像の解像度（画素数）に比例して処理時間が長くなる．

確に保たれており，多様な都市光源や輝点も生成できている．

382

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

4.3

ユーザーテスト

表2

ユーザーテストの結果（好み画像の得票率）

Table 2 Results of user test (preference image percent of votes gained)

Gatys ら 7)，Luan ら 8)が提案した手法と本手法に基づき，各

37.5%

本手法

6 枚の昼間の都市俯瞰画像を夜景画像（合計 18 枚）に変換し

7)

33.75%

8)28.75%

Gatys（CVPR2016 ）た．変換した全部の夜景画像をシャッフルし，「お気に入りの夜景画像を 4 つ選択してください」という設問を設定し，参加

Luan（CVPR2017 ）者 40 人の投票結果（合計 160 票）を得た．追加の設問として，

Algorithm for Images of Night Scenes”，Journal of Graphics Tools,
Vol.7, No.1, pp.1–12 (2002).

投票結果の判断基準を自由記述で書かせるようにした．その結4)果，複数の参加者が夜景画像の細部のリアリティまたは光源の山口 祐一郎，Paulo SILVA，陳 炳宇，坂東 洋介，西田 友是：“人多様性を判断基準として投票したことがわかった．最終的な投工光 を考慮した夜 景画像のイン タラクティブ な生成手法 ”，

票集計結果を表 2 に示す．本手法による都市夜景画像は，先行

Visual Computing / グラフィックスと CAD 合同シンポジウム

手法と比較して，同等以上の支持を被験者から得ており，著者(2011).
5)

らよる定性的な評価の結果を裏付けているといえる．

柿崎 遼平，石川 知一，竹島 由里子，柿本 正憲: “都市景観画像
からの夜景画像推定”，第 78 回情報処理学会全国大会, Vol.2016,

5.

No.1, pp.95–96 (2016).

おわりに
6)

本研究では，昼景の都市画像を入力し，俯瞰都市画像の特徴

Y. Shih, S. Paris, F. Durand, W.T. Freeman: “Data-Driven Hallucinationof Different Times of Day from a Single Outdoor Photo”，ACM Trans.

を考慮しながら，都市光源と輝点が存在する場所の推定を試み

on Graphics (TOG), Vol.37, No.17, pp.1–11 (2013).

た．推定された部分で窓明りなどの輝点と壁面を照射する都市

7)

光源とを付加し，夜景画像に自動変換するシステムを実現した．

L.A. Gatys, A.S. Ecker, M. Bethge: “Image Style Transfer Using
Convolutional Neural Networks”， Proc. of the IEEE Conference on

本手法の特徴は以下のとおりである:

Computer Vision and Pattern Recognition, pp.2414–2423 (2016).

1. モルフォロジー処理を活用し，都市画像には道路，ビ8)

ルの窓と壁面の領域画像を分離した．

F. Luan, P. Sylvain, S. Eli, B. Kavita: “ Deep Photo Style Transfer”，
Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern

2. 色彩のユークリッド距離と建物の輪郭線をともに考慮

Recognition, pp.4990–4998 (2017).

し，道路領域，個別の窓領域や壁面領域の形状を抽出

9)

した．

B. Yu, A. K. Jain: “Lane Boundary Detection Using a Multiresolution
Hough Transform”，Image Processing, Vol.2, pp.748–751 (1997).

3. 透視変換に基づいて抽出した道路領域に街路灯からの10) M. Song, D. Civco: “Road Extraction Using SVM and Image

光を描画した．

Segmentation” ， Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,

4. 都市夜景の窓明りの統計的色彩構成比率に基づいて輝Vol.70, No.12, pp.1365–1371 (2004).

点を付加した．

11) V. Mnih, G.E. Hinton: “Learning to Detect Roads in High-Resolution

5. 抽出した壁面領域上で領域内の明度を減衰し，壁面のAerial Images”，Proc. of European Conference on Computer Vision,

照射をシミュレーションした．

pp.210–223 (2010).

夜景変換を実行した際に，ラベリング処理の時間が全体の処

12) S. Suzuki: “ Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images

理時間の約8割を占めており，処理速度の改善が必要である．

by Border Following” ， Computer Vision, Graphics, and Image

同時に，ラベリング処理の精度も高める必要がある．例えば道Processing, Vol.30, No.1, pp.32–46 (1985).

路領域などが壁面領域と誤判定される場合がある．道路領域の13) M. K. Hu: “ Visual Pattern Recognition by Moment Invariants”， IRE

抽出手法について，道路が放射線状に分布していると仮定する

Trans. on Info. Theory, Vol. IT-8, pp.179–187 (1962).

ため，横方向の道路領域が抽出できない場合もある．

14) H. W. Jensen, F. Durand, J. Dorsey, M. M. Stark, P. Shirley, S. Premože:今後の課題として，都市夜景の高速変換方法，動画対応な“A Physically-Based Night Sky Model” ， Proc. of ACM the 28th

どが挙げられる．

Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques,pp.399–408 (2001).

参考文献
1)

15) G. Haro, M. Bertalm, V. Caselles: “Visual Acuity in Day for Night”，

李 永桓: “都市照明環境と夜間景観体験分析にもとづく都市夜International Journal of Computer Vision, Vol.69, No.1, pp.109–117

景に関する研究”，早稲田大学, 博士論文(2006).
2)(2006).

乙部 暢宏, 鍵野 壮宏, 後藤 春彦, 李 永桓, 李 彰浩: “都市に

16) D. David, P. Thomas: “Algorithms for the Reduction of the Number ofおける俯瞰夜景の景観認識に関する基礎的研究:東京都心を対象

Points Required to Represent a Digitized Line or Its Caricature”，Theとして”，日本建築学会計画系論文集, Vol.71, No.606, pp.107–114

Canadian Cartographer, Vol.10, No.2, pp.112–122 (1973).

(2006).
3)17) 国土交通省航空局：“航空障害灯／昼間障害標識の設置等に関す

W. B. Thompson, P. Shirley, J. A. Ferwerda: “A Spatial Post-Processing

る解説実施要領”，pp.4–8 (2018) .

383

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）18) L. C. Chen, G. Papandreou, I. Kokkinos, K. Murphy, A. L. Yuille:“Deeplab: Semantic Image Segmentation with Deep ConvolutionalNets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFS”，IEEE Trans.
on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.40, No.4, pp.834–
848 (2018).

（2018 年 12 月 12 日 受付）（2019 年 2 月 27 日 再受付）

王旭

2016 年 6 月 上海大学情報管理・情報システム学科卒業．2018 年より東京工科大学大学院メディアサイエンス専攻博士前期課程在学中．
映像生成に関する研究に従事．

渡

辺

大

地

1994 年 慶応義塾大学環境情報学部卒業．1996
年 慶応義塾大学政策・メディア研究科修士課
程修了．2016 年 岩手大学工学研究科デザイ
ン・メディア工学専攻博士後期課程修了．博士(工学)．1999 年 東京工科大学メディア学部講師．2017 年 同准教授，現在に至る．コンピュータグラフィックスやゲーム制作に関する研
究に従事．
（正会員）
柿 本 正 憲
1982 年 東京大学工学部電子工学科卒業．同年(株)富士通研究所入社．1989～1990 年米国ブリガムヤング大学訪問研究員．1993～1995 年 CG
機器メーカー，映像制作会社，1995～2011 年
日本シリコングラフィックス(株)，2011～2012
年シリコンスタジオ(株) 勤務．この間，2005
年，東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了．博士（情報理工学）．2012 年東京工科大学メディア学部教授，現在に至る．コン
ピュータグラフィックス，イメージメディアの研究に従事．

384

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

バリへ行こう!
竹島由里子（正会員）
東京工科大学

Let’s go to Bali!
Yuriko TAKESHIMA（member）
Tokyo University of Technology

1.

れが後に落とし穴になるのであるが・・・．

はじめに2019 年 8 月 21 日から 24 日まで，インドネシアのバリ島に3.

空港からホテルまでて The 6th IIEEJ International Conference on Image Electronics

日本からバリ島のングラ・ライ国際空港（Ngurah Rai

and Visual Computing （IEVC 2019）が開催予定である．インInternational Airport）までは，日本出発の飛行機が遅れ，途中

ドネシア共和国観光省公式ホームページによると，バリ島の乗り継ぎの際にカートで運ばれるということはあったものの，人口は約 390 万人，面積は約 5,561 平方キロメートル（沖縄

特に問題なかった．バリの空港で荷物を受け取り，いざ到着

本島の約 5 倍）である．バリ島に 1 年間に訪れる観光客は，ロビーに出てみると，まず暑い! そして，人が多い! そのほ2017 年度は約 570 万人であったということからも，観光地ととんどはタクシードライバーである．本当にすごい人数でして人気が高いことが伺える 1)．バリ島は多くの世界遺産と，あった．
私はあらかじめ予約したタクシー会社の人を見つけ，たくさんの寺院がある自然豊かな魅力的な島である．本稿で無事，タクシーに乗り込んだが，そこでちょっとした問題がは，昨年 4 月にバリ島を訪れた際の体験記に交えて，バリ島

おきた．
タクシー代はクレジットカードで引き落としだから，の魅力や，旅行時の注意点などについて紹介する．

と思って両替をしていなかったが，タクシーが空港を出る際に払うお金は，現金でしか払えなかったのだ．もちろん，イ2.

いざ、バリ島へ

ンドネシアのお金なんて 1 ルピアも持っていない．ドライ

IEVC2019 のバリ島での開催を検討するため，2017 年 12 月

バーのお姉さんに，両替してないからお金ない，と正直に話にバリ島で開催される国際会議に参加する予定であった．飛し，立て替えてもらった．とりあえずその場は，難を逃れた

行機もホテルも予約し，
いよいよあと数週間というところで， が，このままというわけにもいかない．日本の千円札では多すぎるしコインを渡しても両替できないだろう．どうしよう
バリ島の北東部に位置するアグン山 (3,014m) がまさかの噴
火．滞在するホテルからは距離があるものの，噴煙の影響でかと考えて財布をひっくり返したら，中に 1 米ドル札を発見．

飛行機が飛べなくなり，空港は閉鎖された．学会自体が開催

1 ドル札ならどこかでどうにかなるかもと思い，チップ込みされるのかどうか不明なまま，飛行機の予約をそのままにしで 1 ドル札を渡した．お姉さんがそれでいいよといってくれていたら，航空会社から連絡がきた．アグン山が噴火しておたので，本当に助かった．

り，出発日に飛行機が到着できたとしても，帰国便の運行はホテルにチェックインし，現金がないのはさすがに困ると保証できない．飛ばない場合は，「船および陸路での移動にな思い，近所の両替所へ向かった．しかし，到着したのが夜だっるので，いつ帰国できるかわからない」と．何より，学会がたため，両替所は開いているものの，もう現金がないから翌開催されるかわからなかったため，その場は保留にしたが，日来てと言われる．まあ，その日はお金を使うこともないのその後学会の開催場所がジャカルタに変更になり，飛行機おで，あきらめてホテルに戻った．

よびホテルは無償でキャンセルしていただくことができた．
こうして 1 回目のバリ島訪問計画は未遂に終わり，2018 年

4.

WiFi がつながらない!?

4 月に再度バリ島旅行を計画する．前回の時点でかなりの情

さて，ホテルに戻り，借りてきた WiFi ルータの接続を試

報をインターネットで収集していたので，事前準備は万端でしてみようとしたところ，全く繋がらない．今まで，いろんあった．空港からはタクシーを予約しておいた．タクシー代

な国で WiFi ルータを使ってきたが，繋がらないことなんてはクレジットカードで支払えるので，レートの悪い日本で両初めてである．ホテル内の WiFi は繋がっていたため，とり替していく必要はないだろうと思い，両替はしなかった．こ

あえずホテル内では情報は取得できるが，なぜ繋がらないの

385

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

かすらわからない．ルータをレンタルした会社にメールで連

私はどこの国に行っても，必ず現地のスーパーに行くこと絡したところ，原因はわからないがレンタル料を返金するか， にしている．どんなものが売られているのか，隅から隅まで
携帯会社のローミングサービス使用料を後日支払うかのいず

探索するのがとても楽しい．バリ島はコスメが人気で，多くれかの方法で対応してくれるとのことだった．ホテルから出の日本人女子がヘアケア製品を大量買いしていた．私も御多ても，WiFi を使いたいためレンタルしたので，ローミング

聞に漏れず，その仲間入りをした．食料品売り場も面白く，サービスを利用することにした．携帯会社のローミングサー

現地のインスタントラーメンや，現地の女子がお気に入りの

ビスはきちんと繋がり不自由はなかったが，なぜ，WiFi ルー

お菓子なども購入した．単価が安いのでついつい大量に買っタが接続できなかったのかは今も謎である．次回の訪問でもてしまうので要注意．

同じ製品をレンタルして追実験するか遠慮するかは決めていスーパーからホテルに戻る際に，メーター制じゃないタク

ない．なお，ショッピングモールなどでは，無料の WiFi サー

シーに乗ってみた．おじさんがいくらでそこまで行くよとビスを提供しているところもあったが，うまく接続できない

いった値段を値切り倒し，「まぁ、ちょっと高いけど暑いしいところも多かった．いずれにせよ公共の WiFi サービスに接いか」と思って乗ってみたら，大渋滞．メーター制だったら，続する際には，セキュリティに十分注意してほしい．

一体いくらになったのだろうと思うと，逆に安くついたかもしれない．おじさんともいろんな話をしながらだったので，

5.

バリ島でお買い物

時間はかかったものの結構楽しい時間であった．

翌日，最初にやらなくてはならないのは両替である．事前

バリ島の渋滞は時にひどいのだが，バリ島には信号があまに調べた情報では，Central Kuta や BCM なら安心ということ

りない．現地の人によると，信号をつけても誰も守らないのであり，ホテルの近くにある Central Kuta へ向かう．ほかにで撤去されたところもあるそうだ．車だけでなくバイクも多もレートがよい両替所が付近に見られたが，どうみてもいため，まさにカオスな状態である．どこかに移動する場合

ちょっと怪しい．インターネットのサイトでは，レートがいは，必ず時間に余裕をもって行動することを心掛けてほしい．

い両替所にいったら，いつのまにかお金を抜き取られ実際に受け取った額は少なくなっていたなどの報告がたくさんあっ6.

バリ島でエステ三昧

た．ある意味，すごい，手品のようだ・・・，とちょっと経これは女子向けの情報かもしれないが，バリ島はエステ天験してみたい気もしたが，それで損するのも癪なのでやはり国である．価格も安いし，ロングスパもある．私は送迎付き

Central Kuta で両替した．

のロングスパ 6 時間に行ってみた．この話をすると，大抵，6

私が訪れた 4 月は既に相当暑かったため，1 分たりとて外時間も何するの?!と驚かれるが，マッサージのほかに，花びを歩く気がしなかった．そこで，公共の交通機関であるクラらでゲストの名前を書いてくれるフラワーバス（図 1）の入クラバスを利用してみた．クラクラバスは，バリ島のリゾー

浴や休憩，
食事も付いているので，そんなに長くも感じなかっト地を回るシャトルバスで，冷房完備である．クタのホテル

た．夜便で帰る日本の方の中には，ホテルをチェックアウト

からスミニャックまでを利用したが，Rp. 20,000（約 150 円程してエステに行き，終わったら空港へ直接送ってもらってそ度）であった．インドネシアの物価から考えると高いが，炎のまま帰国するという行程をとる人も多いようだ．実際に，天下の中で移動しなくていいことを思えば，安いものである． 私が訪れた際には，たくさんのスーツケースがエステのロ
クラクラバスが通っていない箇所は，タクシーで移動してみた．メーター制のタクシーに乗るというのが，海外で失敗

ビーに置かれていた．私は 15:00 から予約をしていたので，終わって帰るころには全く誰もいなくなっていた．

しない鉄則のため，現地に赴く前にバリ島のタクシー情報を念入りに調べておいた．バリ島でメーター制を導入している
ブルーバードタクシーは，青い斜体に上に鳥のマークが入っているとのことなので，探していたところ，「なんちゃってブルーバードタクシー」がなんと多いことか! 鳥の形が微妙に違うもの，鳥の向きが違うもの，挙句の果てには，鳥を手書きしたタクシーまであり，注意深く見ていないと気付かずに
ニセのブルーバードに乗ってしまいそうである．
個人的には，
あまりにもあの手この手でブルーバードタクシーに見せようとしている様子がわかって面白かったが，IEVC に参加される皆さんは是非注意していただきたい．
「青い車体で上に鳥のマーク」とだけ覚えていては，確実にぼったくりタクシーの餌食となるので・・・．

386

図 1 フラワーバス

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

図 2 モンキーフォレストのサル

図 3 ウルン・ダヌ・ブラタン寺院

さて，6 時間のロングスパであるが，金額は 1 万円程度で，わかっていないまま注文していた上に，明かりはテーブルに

日本の相場から考えたらめちゃくちゃ安かった．時間のある置かれたろうそくの炎だけだったので，何を食べているのか

方は是非行ってみてほしい．また，男性が利用できるお店もよく分からないという，
ちょっとドキドキな夜ご飯となった．

あるので，調べてみてほしい．なお，エステの他にマッサー

8.

ジ店も多数ある．
次回は是非そちらにも行ってみようと思う．

7.

IEVC2019

IEVC2019 を開催するビンタンバリリゾートホテルは，海バリ島で観光

バリ島にはたくさんの観光名所がある．今回は，ウブドを訪れてみた．ウブドはバリ島の内陸に位置しており，ライス
テラスと呼ばれる棚田が有名である．寺院やお土産の市場などもあり，観光客が多く集まる地域である．そんな観光客が多く集まるウブドの中に，日本人観光客がほとんど行かないと思われるモンキーフォレストがある．ここには野生のサルがたくさん生息しており，我々が見慣れているニホンザルとはまた違った雰囲気をかもし出している（図 2）．注意書きには，ペットボトルはサルに奪われるので出してはいけないと書かれている．確かに，リュックサックにもサルがバンバン飛び乗ってくる．近距離でカメラを向けると，カメラが狙われそうなので，気がついたらサルの後姿ばかり撮影していた．
本稿の著者紹介の写真は，このときサルと一緒に撮った写真である．係の人からエサをもらい，それを手のひらに乗せてしばらく待つとサルが肩に乗って食べに来るので，その瞬間をすかさず写真に収めた貴重な 1 枚である．サル好きには是非オススメしたい観光地である．

に面したバリ風のホテルである．立地もクタという空港からほど近い街中であり，ショッピングモールも徒歩圏内にいく
つか存在する．先ほど紹介した Central Kuta や BCM などの両替所も近くにある．
ただし，私のような失敗をしないために，
多少レートが悪くても日本または到着空港であらかじめ少し
両替しておくことをおススメする．
インドネシアで私が触れ合った人々はみんな優しい人ばかりであった．とはいえ，必ずしも治安がよいとは言えず，ひったくりやぼったくりなども多いので，隙を見せず，是非，色々な地を訪れ，現地の人とも交流してみてほしい．
今回，多数の方が IEVC2019 に投稿してくださったのは，
バリ島の魅力もその大きな一因であったと考えられる．投稿はすでに締め切られているが，ご興味のある方は是非参加を検討していただきたい．特に，バンケットは日の入りの時刻に合わせて設定しているので，サンセットを楽しみながら，他の参加者との親睦を深めてほしい．あとは IEVC の終了までアグン山の機嫌がよいことを祈るだけである．

参考文献

ウブドの街をでて，湖畔にあるウルン・ダヌ・ブラタン寺
院にも訪れた（図 3）．50,000 ルピア紙幣の絵柄にもなっている有名な寺院である．寺院の広場ではケチャの練習が行われ

1)

インドネシア共和国観光省公式ページ
https://www.visitindonesia.jp/media/01.htmlていた．
昔，音楽の時間にケチャダンスのビデオを見てから，ずっと心に焼き付いていたが，間近に見られる日が来るとは!
コーチと思われる人はなかなか厳しく，何度もダメだしをしていた．こうやって，伝統芸能が受け継がれていくのだなと感じた．
その日の夕食は，西側の海岸にあるレストランを訪れた．
時刻が合えば，サンセットをみながら食事ができる人気ス
ポットだ．しかし，今回はモンキーフォレストではしゃぎす
ぎたのか，到着時は完全に日が沈んでおり，真っ暗な海を見ながらの食事になってしまった．しかも，料理の中身がよく

387

竹 島 由 里 子

（正会員）
1999 年 お茶の水女子大学大学院人間文化研究科博士課程修了．博士（理学）．お茶の水女子大学大学院人間文化研究科助手，東北大学流体科学研究所助手，日本原子力研
究所博士研究員，東北大学流体科学研究所
助手，講師，東京工科大学准教授を経て，現在同大学教授．ボリュームビジュアリ
ゼーションに関する研究に従事．IEEE CS,
ACM, 情報処理学会，可視化情報学会，芸術科学会各会員．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いた
MICE アプリの提供
茂木 学†（正会員） 林 阿希子† 高宮 駿介† 鈴木 督史†

寺中 晶郁†

松井 龍也† 中村 幸博†（正会員） 佐久間 聡† 木下 真吾††日本電信電話株式会社 NTT サービスエボリューション研究所

Provision of MICE Application Using the Universal Object Recognition Technology
for the Purpose of Enhancing the Experience of Visiting Exhibitions
Manabu MOTEGI† (Member), Akiko HAYASHI†, Shunsuke TAKAMIYA†, Masafumi SUZUKI†, Sayaka TERANAKA†,
Tatsuya MATSUI†, Yukihiro NAKAMURA†(Member), Satoshi SAKUMA†, Shingo KINOSHITA††NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation

る．観光分野においては多くの集客交流が見込まれるビジネ

概要

スイベントの総称としてMICE というキーワードが使われ筆者らは，物体認識技術，電子透かし技術，文字認識技術等の異なる認識技術を統合した「ユニバーサルオブジェクトている．これは，企業等の会議（Meeting），企業等の行う報奨・研修旅行（インセンティブ旅行）（Incentive

認識技術」を用い，展示会場への来場者向けに見学体験を向Travel），国際機関・団体や学会等が行う国際会議

上させる展示会見学支援アプリ（MICEアプリ）を構築してき（Convention），展示会・見本市やイベント

た．これを，1万人以上の来場者がある大規模企業展示会であ（Exhibition/Event）の頭文字を合わせた頭字語である1)．そる「NTT R&D フォーラム」の公式アプリとして提供してきの一環として，国際会議や各種イベントへの来場者をターゲており，フォーラム2017では「かざして案内」，フォーラムットとしたサービスが注目を集めている．著者らはこれまで2018ではそれをさらに発展させた「撮るだけ出張レポート」

観光客をターゲットとし，スマートフォンを活用した画像認を提供した．提供機能は展示会場で配置されている展示物や識による案内情報提示2)に関する技術的検討と開発を進めて

展示パネル，サイネージなど様々なアイテムを，物体認識エきた．その知見に基づき，特にMICE のうち展示会に着目

ンジンや静止画透かしエンジン等を組合せて認識するもので， し，企業展示会向けのアプリに関して上記技術を活用したシ「かざして案内」は展示パネル等を撮影するとその撮影対象

ステム設計・構築を行い，大規模企業展示会であるNTT

物を認識して展示を特定し，詳細情報を提示する．一方，「撮R&D フォーラム（以下，フォーラム）にてスマートフォン

るだけ出張レポート」は展示パネルを撮影すると，その展示

アプリとして提供した．フォーラム2017では「かざして案を特定してレポート入力フォームを表示し，見学レポートの内」，フォーラム2018ではそれをさらに発展させた「撮るだ

作成を容易とする．これらは展示会来場者が通常実施する画

け出張レポート」（以下，トルレポ）という機能を提供した

像撮影行動を自然な形で拡張したもので，アプリに対する特ので以下にその詳細を述べる．

別な習熟なしに見学体験の向上を可能とする．両アプリはい
ずれも各フォーラムで5,000回以上ダウンロードされ，来場者

2.

ユニバーサルオブジェクト認識技術

上記の「かざして案内」および「トルレポ」における画像から好評を得た．

認識機能は，異なる認識エンジンを統合して扱うユニバーサ

なお，本技術は2018年度画像電子技術賞を受賞した．

ルオブジェクト認識（以下，UOR）技術 3),4)により実現してい

1.

はじめに

る．本章では，本技術に関して記述する．

2020 年に開催される東京オリンピックに向けて観光分野

2.1 基本構造における経済効果を最大化する取り組みが盛んに行われてい図 1 に異なる認識エンジンを統合するための UOR フレー

388

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

メータ等は扱わない．

ムワークの基本構造を示す．
このフレームワークでは，システム全体を，(1)エンジン実オブジェクト ID マネージャは，認識エンジン毎のアイテム

装レイヤ，(2)シナリオ実装レイヤ，(3) UI 実装レイヤで構成の ID 体系を共通化する．具体的には，認識エンジン毎に異なする．エンジン実装レイヤでは，認識エンジンを仮想化し（以るアイテムの ID 体系を共通の ID に変換する対応表を持ち，降，仮想認識エンジンと呼ぶ），認識エンジンの API と ID 体

認識したアイテムの ID を共通の ID（オブジェクト ID）に変系の抽象化，処理性能の違いに伴う多重化，種類の異なる認換する．

識エンジンの簡易な追加を実現する．シナリオ実装レイヤで2.2.2 ジョブキューによる認識エンジンの追加と多重化

は，仮想認識エンジン API を用いて異なる認識エンジン統合
ロジック（シナリオ）を実装する．UI 実装レイヤではユーザ
インタフェースから実行するシナリオを呼び出し，認識結果に基づいて，アイテムに関する情報を提示する．

認識エンジンには，サーバ側で動作する認識エンジンと携
帯端末（以降，クライアントと呼ぶ）上に実装される認識エンジンとがある．サーバ側で動作する認識エンジンは複数のユーザから利用される．それゆえ，想定外の規模の同時利用

このような分離のねらいは，認識技術の専門知識を要する
実装範囲を限定し，認識エンジンを統合したアプリケーション開発を見通し良く行うとともに，認識エンジン多重化や種類追加，統合ロジック追加変更に対して，システム全体の修正を最小限に抑えることにある．

に動的に対応するため，スケーラブルな多重構成の実現が重要となる．一方，クライアント上で動作する認識エンジンは
基本的には携帯端末のユーザのみが利用するため，特別な多重構成の仕組みは不要である．そこで，図 2 に示すように，サーバ側に，シナリオ実装レイヤからの仮想認識エンジンへ

2.2 エンジン実装レイヤの認識実行要求と画像を登録するジョブキュー機能と画像キエンジン実装レイヤの構造を図 2 に示す．このレイヤは，アダプタとオブジェクト ID マネージャによる認識エンジンの API と ID 体系抽象化を実現する．また，ジョブキューによる処理性能の違いに起因する多重化や種類の異なる認識エン
ジンの簡易な追加を実現する． 以降ではそれぞれについて詳ャッシュ機能を構成する．そして，シナリオ実装レイヤから認識実行要求と画像が登録される度に，認識実行要求をジョ
ブキュー内の待ち行列に追加し，全アダプタに対して認識実行要求が追加された旨をブロードキャストする．各アダプタ
はジョブキュー内の自身への認識実行要求を取得し，画像キャッシュから対象画像を取得して認識処理を行い，認識結果細を述べる．
2.2.1 アダプタとオブジェクト ID マネージャによる認識エン
ジン API の抽象化と ID の共通化
各アダプタは認識エンジン毎の詳細な API を簡易な形式に抽象化する．具体的には，認識エンジン毎の独自 API を用い，認識処理を行って認識結果を得るとともに，抽象化 API を用
いて，シナリオ実装レイヤから認識実行要求を取得し認識結をシナリオ実装レイヤに返す．このような構成とすることで，新たな種類の認識エンジンの追加が専用のアダプタの開発とジョブキューへの登録のみで実現できる．また，新たな大量リクエストの発生が見込まれる場合には，個々の認識エンジンの処理性能に応じて，認識エンジンとアダプタの稼働数を増やすだけで容易にスケールアウトすることが可能となる．

2.3 シナリオ実装レイヤ

果を返却する．
抽象化 API の認識実行要求のパラメータは，処理対象となる画像ファイルの ID 等で構成する．また，認識結果のパラ

本節では，サーバ上で動作する認識エンジンとクライアント
上で動作する認識エンジンの統合方式を述べる．

図 2 エンジン実装レイヤの構成要素

図 1 UOR フレームワークの基本構造

Fig.2 Components of engine implementation layer

Fig.1 Basic structure of UOR framework389

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）3.

シナリオ実装レイヤの構成を図 3 に示す．シナリオ実装レ
イヤには，サーバ上の仮想認識エンジンに対して認識処理実
行手順を記述するサーバサブシナリオ群，クライアント上の3.1

NTT R&D フォーラム 2017 提供アプリ「かざして案内」機能

仮想認識エンジンに対して認識処理実行手順を記述するクラフォーラム 2017 で来場者に提供するスマートフォンアプ

イアントサブシナリオ群，サーバサブシナリオ群とクライア

リの一機能として，上述した UOR 技術を用いて，展示会場にントサブシナリオ群の実行手順を記述するシナリオドライバ

おいて展示情報に容易にアクセスできる「かざして案内」機
能を実装した．図 4 に「かざして案内」の画面フローを示す．

で構成する．
そして，シナリオドライバにはサーバサブシナリオとクラ本機能の特徴は，展示物に関するパネルや動画等を撮影する

イアントサブシナリオへのサブシナリオ実行要求とサブシナと，認識技術を利用してそれらを認識し，対象物に関する詳

リオ実行結果を取得する基本機能を構成する．また，サーバ

細情報を提示することである．これにより，混雑した会場でサブシナリオとクライアントサブシナリオには，シナリオドガイドブックを開く必要がなくなり，来場者が容易に展示情ライバからのサブシナリオ実行要求の取得とサブシナリオ実報をスマートフォンで確認可能となる． UOR 技術により，行結果の通知および仮想認識エンジンの抽象化 API を用いた

認識対象物が立体物や，紙の印刷物，モニタに表示される動認識実行要求と認識結果を取得する基本機能を構成する．

画等であっても，「アングルフリー物体検索技術」5) や「モバ認識エンジンの統合ロジックは，シナリオドライバからのイル電子透かし技術」6)等の各種認識技術を連携させることに

実行要求に応じた仮想認識エンジンへの認識処理手順や，オより，来場者に認識手段を意識させることなく多種多様な対ブジェクト ID マネージャに問い合わせながら実施する認識

象物を認識できる．特に展示パネル認識にはアングルフリー

結果に対する処理を，クライアントサブシナリオとサーバサ

物体検索技術を活用しており，これは参照画像として事前にブシナリオに実装する．そして，クライアントサブシナリオ

データベースに用意する画像数が従来の 1/10 程度でも対象とサーバサブシナリオの実行手順をシナリオドライバに実装物の認識が可能という特徴がある．これにより，認識に必要する．

な各展示パネルの参照画像登録作業が軽減され，また来場者

このように，サブシナリオでは，画像認識エンジンの API やが様々なカメラアングルで展示パネルを撮影しても認識可能

アイテム ID 体系の違い，多重化を考慮することなく，仮想認となる．なお，会場に設置された展示パネルの画像ファイル

識エンジンへの実行要求と結果受付の組合せによって，画像を事前に入手して参照画像として登録した．そして，現地で認識エンジン統合処理を記述する．また，シナリオドライバの認識検証を実施し，照明の影響等により誤認識する展示パでクライアントサブシナリオとサーバサブシナリオを組み合ネルがあれば，その場で当該展示パネルを撮影し，参照画像

わせることによって，サーバ上の認識エンジンとクライアン

として追加登録した．このように，展示パネルの画像ファイト上の認識エンジン統合処理が可能になる．

ルを参照画像の基本とし，誤認識する範囲を現地での撮影画像で対策することにより，短い準備期間で多数の展示パネル
を認識対象にできる．次に，「かざして案内」の画面フローに関して説明する．図 4 に示すように，トップ画面から「かざして案内」を選択すると，カメラのプレビュー画面が表示される．来場者が展示パネル等にスマートフォンのカメラを向けて画面下部の「カメラボタン」を押下すると，前述した「ユニバーサルオブジェクト認識技術」により認識結果がダイア

図 3 シナリオ実装レイヤの構成

図 4 「かざして案内」画面フロー

Fig.3 Configuration of scenario implementation layer

Fig.4 Visual search flow390

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

ログ表示される．ダイアログ内の「詳しく見る」ボタンを押経験者へのヒアリングから，フォーラム 2018 においては，展下すると，認識された展示の詳細情報（展示担当者の写真，

示会の社内報告作成をサポートする「トルレポ」機能を実装

展示説明動画，展示概要，展示場所地図，展示パネル PDF 等)

した．図 6 に「トルレポ」の画面フローを示す．アプリ起動が提示される．

時のトップ画面の「トルレポ」と書かれた領域，あるいはフ3.2

ッタメニューの「トルレポ」と書かれたアイコンをタップす「かざして案内」利用状況

るとカメラ画面に遷移する．この画面で，来場者が興味のあフォーラム 2017 の開催 5 日間(2017 年 2 月 13 日～17 日)
での来場者数は約 1.2 万人であった．また，アプリのダウン
ロード件数は約 1,200 件/日であり，総ダウンロード件数はる展示パネルを撮影すると，撮影した画像は上記の画像認識
サーバに送信され，認識結果 ID に基づいて該当する展示のコメント・タグ入力，写真追加可能な「トルレポ」入力フォー

5,433 (iOS:3,127, Android:2,306) であった．ダウンロード率はムが表示される．来場者がコメント等を入力後，「完了」ボタ40%を超えており，一般的に展示会専用アプリのダウンロー

ンをタップすると，展示情報および入力済みコメント等がデ

ド率は 20%程度といわれ，著者らが実装した他展示会用アプ

ザインテンプレートに挿入されたレポート確認画面が表示さリに関してもダウンロード率は 10%程度の場合があったことれる．他の展示に関してレポートを作成する場合は，右上部を考えると，この数値は極めて高いといえる．

の「×」印をタップしてトップ画面に戻り，最初からやり直図 5 に，来場者による「かざして案内」の利用回数割合

す．また，レポート確認画面下部の「レポートを見る」ボタを示す．
「かざして案内」のサーバログを検証したところ，実際の利用人数は 1,910 人であり総ダウンロード数の 35.2%でン，またはトップ画面の「MY REPORT」アイコンをタップすると作成した全展示レポートが表示される．また，作成したあった．そのうち，図 5 に示すように，来場者が対象物を撮レポートを他者と共有した際に見やすく洗練された印象を与影した回数は 1 回のみが 43.9%と最多であったものの，半分えられるよう，普段見慣れている雑誌等，紙媒体のメタファ

以上が複数回撮影し，5 回以上撮影した来場者も 16.4%にのぼり，「かざして案内」機能を頻繁に利用する来場者が一定数をデザインとして準備した．図 7 に示すようにレポートのデザインとしてカルチャ誌的なデザイン，スポーツ新聞

存在したことがわかる．平均利用回数は約 4.3 回であった．
また，フォーラムの一般公開日である 2017 年 2 月 17 日のサーバログを検証したところ，展示パネルを撮影した回数は
2,113 回，
そのうち，システムが回答を返したのは 1,955 回で，回答率は 92.5%であった．また，そのうちの 1,911 件が正解であり，正解率は 97.7%であった．

4.
4.1

NTT R&D フォーラム 2018 提供アプリ「トルレポ」機能

上述した「かざして案内」は画像認識精度が 90%以上であ

図 6 「トルレポ」画面フローるにも関わらず，来場者 1 人あたりの撮影回数が 4 回程度にFig.6 Screen flow of Toru-repo

とどまったことからさらなる機能向上が必要と考えた．そこで，フォーラム来場者のアンケート結果や，フォーラム来場

図 5 「かざして案内」の利用回数割合（利用者数：1910 人）

図 7 選択可能なレポート表紙デザイン

Fig.5 Usage rate of visual search

Fig.7 Selectable report cover design

391

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）のようなデザイン等を選択でき，個性的な出張レポートを作成可能とした．

4.2「トルレポ」利用状況

フォーラム 2018 の開催 5 日間
（2018 年 2 月 19 日～23 日）
での来場者数は約 1.6 万人であった．また，アプリの総ダウンロード数は 7,099（iOS:4,020, Android:3,079）で約 1,400 件/日であった．ダウンロード率は約 44%でありフォーラム 2017 の場合と同様に非常に高かった．
図 8 は，フォーラム 2017 での「かざして案内」による対象物撮影回数と，フォーラム 2018 での「トルレポ」による対象物撮影回数の開催期間における結果を示している．両年とも会期の 1～3 日目までは内覧会および VIP 招待日であり，（フォーラム 2017 では内覧会は 1～2 日目，VIP 招待日は 3日目，フォーラム 2018 では内覧会は 1，3 日目，VIP 招待日
は 2 日目)，4～5 日目が一般公開日である．フォーラム 2018
では，会期 3 日目から撮影回数が増加し，フォーラム 2017 で

図 8 フォーラム 2017, 2018 の対象物撮影回数比較
Fig.8

Comparison of the number of objects taken in Forums
2017, 2018

は対象物の総撮影回数が 11,158 回であったのに対して，フォーラム 2018 では 40,454 回であり約 3.6 倍となった．
なお，VIP 招待日の撮影回数が落ち込んでいるのは，来場者が各社の取締役以上であり，技術的なことは部下に把握させることからアプリによる情報収集を必要としないためと考えられる．
また，図 9 は，フォーラム 2017 での「かざして案内」利
用回数ごとのユーザ数と，フォーラム 2018 での「トルレポ」
においてレポートを作成した展示数ごとのユーザ数を示している．図 9 より，フォーラム 2017 の「かざして案内」利用者数は 1,910 人であり，フォーラム 2018 の「トルレポ」利用者数は 3,552 人であった．各アプリダウンロード数と比較す
ると，「かざして案内」は前述したアプリダウンロード数 5,433のうち約 35%のユーザが利用したのに対し，「トルレポ」はア
プリダウンロード数 7,099 の約 50%のユーザが利用した．また，1～2 回利用するユーザ数はフォーラム 2017 の「かざして案内」の方がやや多かったが，3 回以上利用するユーザ数
はフォーラム 2018 での「トルレポ」のほうが多かったことがわかる．さらに「かざして案内」を利用した全ユーザ数のうち 90%以上となるのは 1～6 回の利用者であるのに対し，「トルレポ」を利用した全ユーザ数のうち 90%以上となるのは 1～19 展示のレポートを作成したユーザ 数であり，より多くの利用者がより回数多く利用した．この結果から，ビジネスマンが多数来場する NTT R&D フォーラムのような大規模企業展示会では「トルレポ」機能が，前述した「かざして案内」

図 9 フォーラム 2017, 2018 の利用回数ごとのユーザ数
Fig.9 Number of terminals per use count of Forums 2017, 2018

る基本構造，(2)アダプタとジョブキューにより認識エンジンの API 抽象化とスケーラビリティの確保を実現するエンジン
実装レイヤ，(3)サブシナリオとシナリオドライバにより，
サー
バとクライアントの認識エンジン統合処理を簡易に記述可能とするシナリオ実装レイヤを特徴とした UOR フレームワー
クに関して記述した．そして，これを活用して NTT R&D フォーラム 2017 では，展示会用アプリの一機能として，認識した対象物情報を提示する「かざして案内」機能を実装した．
また，NTT R&D フォーラム 2018 では，「かざして案内」機
能を発展させ，認識した対象物に関するレポートを容易に作成可能な「トルレポ」機能を実装した．
「かざして案内」と「トルレポ」の利用率等を調査した結果，特に「トルレポ」にお機能よりも，有用であったといえる．

いては，「かざして案内」機能における来場者の平均撮影回数

5.

まとめ

の約 3.6 倍に達した．また，「トルレポ」機能はアプリをダウ

様々なアイテムを対象とした携帯端末向け情報案内サービ

ンロードした来場者の約 50%が実際に利用し，「かざして案内」

スの実現を狙い，(1)認識エンジン，統合ロジック，UI の実装
レイヤの分離により認識エンジンの追加や統合を効率化す

392

機能と比較してより多くの来場者がより頻繁に利用した．これより，「トルレポ」
機能は，
ビジネスマンが多数来場する NTT

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

R&D フォーラムのような大規模企業展示会ではより有用で高宮 駿介あったといえる．

2009 年 東京大学大学院工学系研究科修士課程修了．2010 年 NTT 入社．入社以来，新サービスの企画開発，展示会向けスマート
フォンアプリの開発等に従事．

今後は，ユニバーサルオブジェクト認識技術等の AI 技術を活用し，展示会等における来場者の利用体験向上に向けてさらなるサービス検討を進める予定である．

参考文献
1) 東京都 MICE 誘致戦略 ～揺るぎないプレゼンスの確立を目指して ～ ,http://www.sangyo-rodo.metro.tokyo.jp/tourism/mice/pdf/

150903honbun.pdf (2015)．
2) 貞光 九月, 他：「情報検索における“おもてなし”を実現するメディア処理技術」，NTT 技術ジャーナル，Vol.27，No.2，pp.20-25 (2015).
3) NTT 持株会社ニュースリリース，「なんばエリアにおける商業施
設への O2O2O 送客サービス実証実験を開始～ユニバーサルオブ鈴木 督史
20019 年 立命館大学情報理工学部卒業．
2011 年 同大学大学院理工学研究科修了．同
年 NTT 入社．以来，NTT 研究所において光回線を活用したオフィス情報サービス，画像認識を活用したクラウドサービス等の研究開発に従事．

ジェクト認識の実用化に向けて～」, http://www.ntt.co.jp/news2016/
1606/160608a.html (2016).
4) 渋沢 潮, 他：「複数種の画像認識エンジンを統合するフレーム
ワークの提案とスマートフォン向け案内サービスへの適用」, 情
報科学技術フォーラム講演論文集 (FIT), Vol.16, No.4, pp.115-121(2017).
5) NTT 持株会社ニュースリリース，「3 次元物体をどんな方向から撮影しても高精度に認識・検索し，関連情報を提示する「アング寺中 晶郁2006 年 慶應義塾大学大学院理工学研究科
修士課程修了．同年 NTT 入社．現在 NTT サー
ビスエボリューション研究所主任研究員．
入社以来，映像活用型ナレッジ共有システ
ム，大規模企業展示会向けスマートフォン
アプリ等の研究開発に従事．

ルフリー物体検索技術」を開発～スマホなどを看板や建物にかざすだけで，観光ナビゲーションサービスを実現～」,
http://www.ntt.co.jp/news2015/1502/150216a.html (2015).

松井 龍也6) 筒口拳他：「見えない透かしが映像と情報をつなぐ：モバイル動画
透かし技術」，NTT 技術ジャーナル，Vol.26，No.1，pp.61-64(2014).

茂木 学

1995 年 東京工業大学大学院修士課程修了．
同年 NTT 入社．
現在 NTT サービスエボリュー
ション研究所主任研究員．Proof of Conceptを一歩進め，研究所技術を用いた新たな体験を実サービスとして提供する Showcase に
取り組む．

（正会員）

1995 年 東工大大学院修士課程修修了．同年
NTT 入社．現在 NTT サービスエボリューション研究所主任研究員．入社以来，複数センサ
つきロボット制御，フィールド作業支援シ
ステム，ライフログ活用システム，大規模企業展示会向けスマートフォンアプリ等の研究開発に従事．博士(工学)．1997 年ロボティクス・シンポジア論文賞, 1998 年 日本ロボット学会研究奨励賞, 2008 年 医療の質・安全学会 ベストトライアル賞等を受賞．
電子情報通信学会，日本ロボット学会等会員．
林 阿希子
2007 年 大阪大学基礎工学部卒，2009 年大阪大学大学院生命機能研究科修了．同年 NTT
入社，ユーザ中心設計，シニア向けウェブ・
ユニバーサルデザインの研究に従事．現在
は UX リサーチャーとして，MICE 向けアプリ
ケーション開発やインクルーシブなスポー
ツ観戦研究に従事．著書「ウェブ・ユニバー
サルデザイン」(近代科学社)．

393

中村 幸博

（正会員）

1994 年 筑波大学大学院工学研究科博士前期課程修了．2014 年 芝浦工業大学大学院理工学研究科博士後期課程修了．1994 年 NTT
入社．以来，ロボット教示，ネットワークロ
ボット，ライフログ，空間知，視覚障がい者
用音声案内システム等の研究開発に従事．
現在 NTT サービスエボリューション研究所主任研究員．日本ロボット学会，日本機械学会，計測自動制御学会，電子情報通信学会各会員．博士 (工学)．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

佐久間 聡
1993 年 慶應義塾大学理工学部計測工学科
卒業，1995 年 同大学大学院計測工学専攻修了．同年 NTT 入社．以来，画像処理・認識，
ホーム ICT，サービス可視化に関する研究開発に従事．電子情報通信学会会員．

木下 真吾
1991 年 大阪大学基礎工学部卒業．2007 年
ロンドン大 University College London・技術経営学修了．1991 年 NTT 入社．以来，同研究所にて分散処理，セキュリティ，ビッグ
データ・機械学習等の研究開発に従事，2008
年から人材開発担当，
2012 年から NTT グルー
プ研究開発企画推進を担当し，北米 R & D 拠点の設立や他企業とのアライアンス，ベン
チャー出資等に従事．現在，NTT サービスエ
ボリューション研究所主席研究員・2020 エ
ポックメイキングプロジェクトマネジャとして，2020 に向けた訪日外国人向けおもてなし ICT 技術の研究開発と空港や地下鉄等
における実証実験推進，歌舞伎・SXSW・アルスエレクトロニカ連携などエンタメ・アート系研究開発・実証実験を統括．2003 年
CSS2003 優秀論文賞，2005 年情報処理学会
研究開発奨励賞．カンヌライオンズブロン
ズ，ACC グランプリ，デジタルサイネージア
ワードグランプリなど受賞．著書「RFID 教科書」，「ハードウェアの匠」など．情報処理
学会会員．

394

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

ཫ⒉╬◼

IIEEJ

羽虫の群れの動き生成システム
村

葉†

上

土 橋

宜 典†（正会員）

山 本

強†（正会員）† 北海道大学大学院情報科学研究科

Controlling of the Motion of Crowds of Insects
Yo MURAKAMI† , Yoshinori DOBASHI† (Member), Tsuyoshi YAMAMOTO† (Member)† Hokkaido University Graduate School of Information Science and Technology

概したまま，群れ全体としての移動や形状の制御を行うことで要ある．羽虫の群れの再現は Wang らの手法3)に基づいて実現

コンピューターグラフィックスを用いて生き物の群れの動する．この手法では，群れを構成する各個体の動きは，以下きを表現することは重要な研究課題の一つである．群衆の動の３つの力を用いて計算されている．すなわち，個体間の位きを表現する手法は既にいくつか提案されているが，それら置関係から決まる力，障害物や餌などへの反応する力，羽虫のほとんどは人間や動物を対象としたものであり，昆虫を対特有の動きを再現するためのノイズ関数による力である．本象とした研究は少ない．本稿では羽虫の群れの動きをリアル研究では，これらの力に対して群れの形状を制御するためのに再現し，それらを制御する手法を提案する．この手法では， 新たな力を導入する．そして，比例–微分制御 (PD 制御) を
個々の動きの特徴を再現しながら位置や群れの形状を制御す利用して制御力の大きさを自動的に調整する．

ることが可能である．

2. 関 連 研 究

なお，本技術は 2018 年度画像電子技術賞を受賞した．

動物などの群れをシミュレーションする研究の代表例とし

1. は じ め にて，文献 1) で提案された手法がある．この手法では個々の近年，コンピュータグラフィックス (CG) 技術の発展によ

個体に簡単な条件を作用させ，群れ全体の動きを再現する．

り，様々な映像がリアルに再現できるようになった．CG 技

しかし，この方法では羽虫特有の動きが考慮されていない．

術は映画やゲームにおける映像表現に多用されている．CG

文献 2) では，羽虫の群衆行動をシミュレーションする手法

における重要な研究課題の一つとして人間や動物などの群衆が提案されている．この方法では，ノイズ関数とポテンシャの動きの再現が挙げられる．群衆の動きを再現するために， ル場を利用して，より羽虫らしい動きを再現している．また，各個体の動きを一つ一つ手動で設定することは現実的ではな

文献 3) では，実際の羽虫の動きと比較することで，より本いため，一定のルールに従って自動的に動きを計算する手法

物に近い動きを再現することに成功している．本論文では，

1)が用いられている ．しかし，CG において，人間や動物の文献 3) の手法を参考にしながら羽虫の群れの動きを再現す

群衆をリアルに再現する手法は様々なものが提案されているる．そして，この群れの位置や形状などを制御する手法を提が，昆虫を対象としたものは少ない．本研究では昆虫のうち， 案する．
特に羽虫の群れに着目し，その動きの制御を行う手法を提案する．羽虫の動きにはいくつかの特徴がある．例えば，各個3. 提案手法の概要

体は，互いに適切な距離を保とうとしたり，捕食者に襲われ提案手法の概要を図 1 に示す．図 1 (a) に示すように，ユーないよう集団からはぐれないようにしたりする．このような

ザは入力として，羽虫の数と各個体の初期位置 (初期分布) に様々な特徴を考慮して羽虫の動きを再現する手法が提案され加え，羽虫の群れが形成すべき目標形状を表す二値画像 (形2),3)．しかし，これらの手法を用いて羽虫の群れ全体

状画像と呼ぶ) を与える．提案法は羽虫の群れの動きをシミュ

をユーザが所望する位置に移動させたり，特定の範囲内に留レーションし，群れ全体を与えられた視点方向から観察した

まらせたり，あるいは群れの形状を制御したりすることは容ときに，目標形状内に羽虫が存在し，かつ目標形状内での羽易ではない．本研究の目的は，羽虫の群れ特有の動きを維持

虫の密度が一様となるよう群れ全体の動きを制御する． 図 1

ている

395

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）(a) 入力と出力(b) 羽虫の動きの計算
図 1 提案手法の概要(b) に提案法による羽虫の動きの計算方法を示す．羽虫の動きのシミュレーションは文献 3) の方法によって行う． この

ここで，k = {rep, ali, att} は，それぞれ個体同士が反発しあ

方法では個体ごとに羽虫の動きを再現するための力を計算す

き付けあって距離を縮めようとする状態を表している．それる (図 1 (b) の青い矢印)．この力は羽虫同士が適切な距離をぞれの状態は個体間の距離 rji によって区別され，その閾値はう状態，距離を保って同じ方向へ移動しようとする状態，引保つための力，捕食者などの外的要因による力，ノイズによrrep , rali , ratt である．χk は，各状態の作用を調整するためる力からなる．提案法では，これらに加えて，形状画像で与の係数である．また，個体 i の位置および速度を，それぞれ，えられる目標形状の内部に向かう制御力を新たに加える (図ri および vi とすると，rji = ||rj − ri ||，r̂ji = (rj − ri )/rji ，v̂ji = (vj − vi )/||vj − vi || である．関数 g(x) は式 (4) によ

1 (b) の赤い矢印)．しかし，この制御力だけでは羽虫の密度分布が一様になるとは限らず，偏りが生じてしまう場合がある．そこで，羽虫間距離を調整することにより一様な密度分布とする (図 1 (b) の赤丸)． 以降，動きのシミュレーションのための力の計算方法，分布の形状制御のための力の計算方法，密度のための羽虫間距離の調整方法について順に説明する．なお，群れを形成する個体の数を N とし，簡単のため各個体の質量は 1 とする．

り与えられる．
 −10g(x) =

1(0 ≤ x < rrep )(rrep ≤ x < rali )(rali ≤ x < ratt )(4)

次に，Fi,pro は式 (5) によって計算される．

Fi,pro = Fi,f ric + Fi,res(5)

ここで，Fi,f ric は空気抵抗に該当する力 (friction force) で，

4. 羽虫の群れのシミュレーション
本章では文献 3) の手法を概説する．詳細については，原文を参照して頂きたい．群れを形成する個体 i に働く力 Fi

Fi,f ric = −γ|| vi ||vi で与えられる．γ はユーザにより指定される．Fi,res は捕食者や障害物，餌などに反応するための力 (response force) で，式 (6) により与えられる．

は式 (1) のように表される．

Fi = Fi,int + Fi,pro + Fi,ζ(1)

ここで，Fi,int は個体間で相互作用的に働く力 (interaction

force) で，その距離を一定に保つように働く．Fi,pro は空気抵抗や捕食者など外的要因により決まる力 (selfpropulsion
force)，Fi,ζ はノイズにより決まる力を表す． 以下，それぞれについて説明する．

Fi,int は式 (2) によって計算される．
∑
Fi,int =Fi,kFi,res = χres H(rres − rie )(se r̂ie R(θ) + (1 − se )r̂ie ) (6)
ここで，χres はユーザにより指定する係数，H(x) はヘヴィ
サイドステップ関数を表す．rres は個体が対象物を視認できる最大距離，r̂ie は個体 i から見た対象物の方向ベクトル，rie
は対象物と個体 i の距離である．R(θ) は個体が逃避行動を起こす際のランダムな方向転換のための回転行列を表す．se
は逃避行動の場合は 1，追跡行動の場合は 0 をとる．
最後に，Fi,ζ は昆虫の本能的な行動を表す力で，文献 3)(2)に従い，Curl Noise4)を用いて計算する．

k

5. 羽虫の動きのコントロール

ただし，Fi,k は式 (3) で表される．
Nkχk ∑Fi,k =
g(rji )r̂ji + (1 − |g(rji )|)v̂ji )Nk j=1

形状画像で与えられる目標形状内に収まるよう各個体の動(3)きをフィードバック制御の一つである PID 制御手法を用いてコントロールすることが考えられる．ただし，我々の事前396

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）に距離変換を施した画像を用いて計算する．また，gi は形状
画像にガウスフィルタを適用し，その勾配を用いて計算する．
式 (7) の動作について説明する．式 (7) で与えられる力は各個体が目標形状の外部に存在するときのみ作用し，目標形
状内に到達するとゼロとなる．第 1 項および第 2 項は，それぞれ，P 制御および D 制御に対応する．P 制御 (第 1 項) により目標形状との距離に比例した目標形状方向の力が働き，(a) P 制御
図2(b) D 制御

各個体を目標形状へと導く．しかし，P 制御のみでは，個体P 制御と D 制御の効果が目標形状に到達した後も蓄積された慣性力が働くため，目標形状内にとどまらないことが確認された．そこで，D 制御(第 2 項) を併用する．D 制御は，各個体の急激な動きの変化を抑制する．これによって慣性が蓄積することを防ぐことができる．

6. 実 験 結 果
羽虫の動きと形状の制御法を実装し，提案法の有効性について検討した．まず，5 章で述べた動きの制御に関する実験を行った．図 2 および図 3 にその結果を示す．これらの例では，黄色で示す球体の内部に群れが移動するよう制御した．
まず，式 (7) に示す P 制御と D 制御の各項の効果を調べるため，それぞれの係数を変更して実験を行っ た．図 2 (a) はP 制御の影響を大きくした場合を示している．この場合は，球体内部にはとどまらず，その周辺で振動し続ける個体が多く見られた．次に，図 2 (b) は D 制御の影響を大きくした場合である．この場合は球体内にとどまるが，球体に到達するまでに時間がかかってしまう．また，球体内に移動した後も不自然に かたまって移動する様子が観察された．図 3(a) から (d) は各パラメータを適切な値に調整した場合の群れの移動の様子を示しており，全ての個体が球体内部にとどまり適切に移動する様子が確認された．
次に，群れの形状が所望のシルエットと同じ形状になるようコントロールする手法を用いた実験を行った．その結果を
図 4に示す．図 4 は，羽虫の群れが図 4 (a) に示すドクロ形状を形成するようコントロールした例を示している．

7. まとめと今後の課題
本稿では，羽虫の動きをコントロールする方法について提図 3 動きの制御結果

実験によれば，I 制御 (積分制御) は有効に作用しなかったため，提案法では P 制御 (比例制御) と D 制御 (微分制御) を用いる．各個体 i にかかる制御力 Fi,co は式 (7) により計算
する．
{
Fi,co =

案した．羽虫の動きは既存手法を用いて計算し，目標形状の位置に移動するよう新たな外力を加えた．外力の大きさは PD
制御により自動調整する．また，目標形状内で羽虫の密度が一様となる方法について紹介した．できるだけ自然な動きを保つよう羽虫間距離を自動調整することを提案した．提案法

χp ri,tar gi + χd(0, 0, 0)

dri,tar gi
dt

(ri ∈
/ Ω)
(ri ∈ Ω)

(7)により，効果的なアニメーションが生成できることを確認した．今後の課題として，群れの密度の制御の実装があげられ

ここで，χp および χd は各項の効果を調整するための係数， る．これにより，濃淡のある画像を目標形状として指定でき，ri,tar は個体 i から最も近い目標形状の境界上の点までの距
離，gi は個体 i の位置 ri から目標形状方向へ向かう単位ベ
クトル，Ω は目標形状の内部領域を表す． ri,tar は形状画像

397

より興味深いアニメーションが生成できることが期待できる．
また，目標形状が連続的な動画により与えられる場合についても今後検討したい．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

村 上葉
2018 年 3 月北海道大学工学部卒業．現在，北海道大学大学院情報科学研究科に在学．

(a) 入力画像

土 橋 宜 典 （正会員）
1992 年 広島大学工学部卒業．1994 年 同大大学
院工学研究科博士課程前期修了．1997 年 同大大学院工学研究科博士課程後期修了．同年 広島市
立大学情報科学部助手．2000 年 北海道大学大学
院工学研究科助教授．2005 年 同大大学院情報科
学研究科准教授．2019 年同大大学院情報科学研究院准教授．博士 (工学)．主として，コンピュー
タグラフィックスに関する研究に従事．

山 本
強 （正会員）1976 年 北海道大学工学部電子工学科卒業，1978
年 同修士課程修了，以後富士通株式会社，北海道大学工学部講師，助教授，北海道大学大型計算機センター (現情報基盤センター）助教授，北海道大学大学院情報科学研究科教授を経て，2019
年４月から北海道大学産学地域協働推進機構特任教授，現在に至る．工学博士．情報メディア
学，特にコンピュータグラフィクス，組み込みシステム開発，IoT などの研究に従事．

(b) ドクロ形状を形成するように制御した例
図 4 提案手法の概要

参考文献
1) C. W. Reynolds: “Flocks, Herds and Schools: A Distributed
Behavioral Model”, Proc. of SIGGRAPH Computer Graphics,
No. 2 (1987).
2) X.Wang, X.Jin, Z. Deng, L.Zhou: “Inherent Noise-Aware Insect Swarm Simulation”, Proc. of Computer Graphics Forum,
Vol.33, No.6 (2014).
3) R. J. J. X. M. D. Wang, X: “Bswarm: Biologicallyplausible
Dynamics Model of Insect Swarms”, Proc. of the 14th ACM
SIGGRAPH / Eurographics Symposium on Computer Animation, No. 1 (2015).
4) R. Bridson, J. Houriham, M. Nordenstam: “Curl-Noise for Procedural Fluid Flow”, ACM Trans. on Graphics (TOG), Vol. 26,
Issue 3, Article No.46 (2007).
5) R. A. Morse: “Swarm Orientation in Honeybees”, Science,
Vol.141, No.357-8 (1963).
6) R. Lukeman, Y-X Li, L. Edelstein-Keshet: “Inferring Individual Rules from Collective Behavior”, Proc. of the National
Academy of Sciences, Vol.107, No.28, pp.12576–12580 (2010).
7) P. Domenici, J. M. Blagburn, J. P. Bacon: “Animal Escapology II: Escape Trajectory Case Studies”, The Journal of Experimental Biology, 214, pp. 2474–2494 (2011).
8) R. Siegwart, G. Hirzinger, Eds., Part of Springer Tracts in
Advanced Robotics, Vol.70, No. 7, pp.3–19 (2011).

398

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）和歌山大学 システム工学部 システム工学科 メディアデザインメジャー
視覚メディア研究室（床井研究室）
床井 浩平（正会員）
和歌山大学

Visual Media Laboratory, Media Design Major of Dept. of Systems Engineering
Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
Kohe TOKOI（Member）
Wakayama University

1.

はじめに

空間

和歌山大学システム工学部は，複数の専門分野で構成され視覚のインタフェース

認知・解釈

デザイン

る複合領域を教育研究の対象とし，情報通信システム学科，
光メカトロニクス学科，精密物質学科，環境システム学科，

プロダクトおよびデザイン情報学科の5 学科体制で1995 年に設置された．
そして設置から 20 年を経た 2015 年にこの 5 学科をシステム

メッセージ

工学科 1 学科に統合し，従来の学科は「メジャー」と呼ぶ 10

聴覚のインタフェースの教育研究領域（機械電子制御，電子計測，材料工学，化学，

コミュニケーション基盤

知能情報学，ネットワーク情報学，環境科学，環境デザイン，

図 1 メディアデザインメジャー所属教員の連携

メディアデザイン，社会情報学）として再編した．
学生は 1 年次にメジャー紹介講義やメジャー体験演習を履また，このメジャーはデザイン，視覚，聴覚の三つの分野

修し，2 年次に進級する際に，
2 つのメジャー（第 1 メジャー，の教員で構成され，図 1 に示すように，メッセージを伝達す

第 2 メジャー）を選択し，卒業研究は第 1 メジャーに所属する媒体としてプロダクトをデザインする立場，それを空間にる教員の指導を受ける．2 つのメジャーの組み合わせは任意配置して評価する立場，そのユーザインタフェースやユーザ

であり，学生は自分が何をどのような構成で学ぶかを自分でビリティなどプロダクトと人とのかかわりを追求する立場，

設計することになる．ただし，現時点では標準的な 9 種類のその幾何学的な構造や視覚的な表現を構成する立場，音声に組み合わせを「コース」として提案している．

よるメッセージの伝達や聴覚による認識を研究する立場から，筆者がかつて所属していたデザイン情報学科はデザイン

互いに連携して教育研究に取り組んでいる．

と情報技術の両方の素養を持つ人材の養成を目的とし，応用

本稿ではこれらの中で筆者が所属する視覚メディア研究を重視した情報処理教育を行っていた．この学科はメディア

室の中，筆者の担当する CG グループについて紹介する．

デザインと社会情報学という 2 つのメジャーに再編され，筆2.

者は現在メディアデザインメジャーに所属している．

研究室概要

さて，メディアデザインメジャーでは従来のデザインを一

視覚メディア研究室には，本年度，学部生 14 名，大学院

段階深め，デザインをメッセージの伝達を行うメディアとし

生 12 名（中国からの留学生 2 名を含む）が所属している．研て捉え，デザイン，視覚，聴覚を取り扱う情報技術のスキル

究室は二人の教員で運営する体制をとっているが，個々の学を持つ「デザインエンジニア」の養成を目標としている．そ生の研究については，それぞれの教員が自身の専門領域に対のため，カリキュラム上でもプログラミング，デザインなど

応付けて分担して指導している．

の理数系の基礎的な科目に加え，学生自身が企画から何らか

CG グループのテーマは GPU を活用したリアルタイムレンの制作物を完成させるまでの一連のプロセスをたどる制作系

ダリングに関連するものが中心だが，個々の学生の研究は学の演習を複数用意している．また，これらの演習科目では，生自身が企画することを前提にしているため，研究テーマは地元の企業と協業して地域に根差した課題に取り組む，プロバーチャルリアリティ，拡張現実感，テレイグジスタンス，ジェクトベースドラーニングの実践も行っている．

アニメーション，流体シミュレーション，群衆シミュレー

399

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

図 2 濡れた毛髪のシミュレーション
ション，プロシージャルモデリング，プロジェクションマッ
ピング，機械学習を用いた画像の印象変換など，多岐にわた

図 3 大規模歩兵戦闘の自律的行動生成っている．また最近では，ゲームエンジンなどミドルウェアを活用したテーマも増えている．
以下，その一部を紹介する．

3.
3.1

研究内容

濡れた毛髪のシミュレーション

本研究は濡れた髪の毛の振る舞いを再現するために，水と毛髪の相互作用のシミュレーションをリアルタイムに行おうとするものである．この手法は質点を線分で結んで毛髪を表現し，位置ベースの運動シミュレーション手法である DFTL
(Dynamic Follow-The-Leader) により質点の運動を求めて頭髪

図 4 変形する物体への全周プロジェクションマッピング

全体の形状変化を再現する．その際，毛髪の水の量を質点に保持し，同じ毛髪上の隣接する質点への水の移流を求める．
また，質点が存在する部分空間ごとに水の量を求めることに

3.3

より，質点が毛髪から受ける影響力や，毛髪をまたがる水の変形する物体への全周プロジェクションマッピング

本研究室ではリアルタイムレンダリング技術の応用とし移流を求める．これらにより，毛髪上を流れる水の挙動や，て，バーチャルリアリティや拡張現実感，プロジェクション

水滴による毛髪同士の付着現象を再現する．図 2 のパラメーマッピングなどにも取り組んでいる．図 4 は 3 台の RGB-D

タ cl は質点が影響を受ける部分空間までの距離であり，これカメラで取得した深度画像から被写体の全周形状をリアルタを用いて毛髪同士が付着してできる束の太さを制御できる．
この手法は OS : Windows10，CPU : Intel ® Core™ i7-6700k，
GPU : NVIDIA GeForce GT 980Ti という実験環境において，毛イムに再構成し，それにテクスチャマッピングした映像を３台のプロジェクタから再び被写体に投影している．

4.

髪 20,000 本，毛髪一本当たりの格子点数 15，部分空間の分割
数 150×150×150 という条件で Marchener のモデルによる陰おわりにリアルタイムレンダリング技術は，その高速性を維持した

影付けを行い，62.2fps のレンダリング速度を得ている．

ままリアリティをいかに向上するかに努力が支払われる．し3.2

かしアプリケーション全体のリアルタイム性を維持するため大規模歩兵戦闘の自律的行動生成には，レンダリングの高速化とともに，そこへのデータ供給

群衆シミュレーションは CG における群衆シーンの表現なやシミュレーション処理などとの効率的な接続が非常に重要どに多用されるが，ゲームでは群衆の自然な振る舞いだけでになる．本研究室では個々の要素技術だけでなく，それらをなく，シナリオに沿った戦略的な行動を再現したいという要

接続したシステム全体のデザインを追求することにより，複求もある．そこで本研究では，リアルタイム 3D 戦術シミュ

合的な視野と技術を持つ人材の育成に努めたいと考えている．

レーションゲームにおいてプレイヤーを含まない多数のキャ

床井 浩平 （正会員）
1986 年 豊橋技術科学大学大学院工学研究科
情報工学専攻修了．同年 和歌山大学経済学部
助手．1997 年 同システム工学部助教授．現在
准教授．2002 年 博士（工学，大阪大学）．コ
ンピュータグラフィックスの研究に従事．
電子
情報通信学会，情報処理学会，映像情報メディア学会，芸術科学会，ACM 会員．

ラクター同士による臨場感のある戦場を演出することを目的とした，キャラクターの行動制御手法（図 3）を開発した．
この手法ではポテンシャル法をベースに群集を組織として扱う組織管理モデルを導入し，個々のキャラクターは自身の行動を自律的に決定しながら，地形に埋め込まれた戦略や戦術にもとづく状況に応じた自然な振る舞いや，陣形制御による集団として統率された歩兵の戦闘行動を自動生成する．

400The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）俯瞰映像合成技術 Fairyview
古木 一朗（正会員）
三菱電機株式会社

Top-View Image Synthesis Technology“Fairyview”
Ichiro FURUKI（Member）
Mitsubishi Electric Corporation

1． はじめに広域な施設や設備の監視には，監視カメラが複数用いられ時に，災害発生場所から離れた場所にいる施設管理者や警備る．その場合，従来の映像監視システムでは，複数のカメラ

員に現場の状況を伝える等のアプリケーションを想定して映像が 1 台，あるいは複数のモニタに分割表示された画面をいる．現場から離れた場所にいる人に状況を伝える場合，以監視していた．そのため，カメラ間の映像に連続性がなく，前は音声やテキストが用いられていたが，現場状況を一目で監視領域全体の状況把握が容易でないという問題があった．

把握可能な映像を提供することにより，人の位置や混雑度がそこで，三菱電機では，複数の監視カメラ映像を上から見た一目で把握できるため状況理解が容易になり，避難指示や誘ような映像に変換し，かつ，シームレスにつなぎ合わせて一導計画が立てやすくなる．

枚画とすることにより，広範囲な監視領域の状況を直感的にFairyview という名称は，その名のとおり，上空を舞う妖精

把握可能とする，新しい監視映像の表示技術“Fairyview®”（Fairy）が見る景色をイメージしたものである．元々は当社を開発した 1)．本技術は，今年 3 月に東京ビッグサイトで開デザイン研究所のコンセプト案から生まれた技術であり，コ催された SECURITY SHOW 2019 他，いくつかの展示会で公ンセプト自体は 2013 年には出来上がっていた．2014 年に本開している 2)～4)．本稿では，Fairyview の概要について，開発格的な研究開発がスタートし，2015 年の鉄道技術展に鉄道模経緯を交えて紹介する．

型を用いたコンセプト展示を行った．そして 2016 年の

2． 概要

SECURITY SHOW では，参考出展ながらブース中央でのリア

Fairyview の目的は，複数のカメラ映像に連続性を持たせ，

ルタイムデモンストレーション（図 2）を公開した 3)．この監視者が見やすい視点からの監視映像を提供することである． デモンストレーションでは，ステージ上方に設けた 4 台のカ
基本的には，
複数のカメラ映像に対して視点変換処理を行い， メラによりステージを歩くモデル（人物）を撮影し，リアル
ふ かん

監視対象の上方に設定した仮想視点から見た映像（俯瞰映像）

タイムに俯瞰合成映像に変換してその場で表示するものでを生成し，つなぎ合わせる．Fairyview システム構成例を図 1あり，多くの来場者に興味を持ってもらえるとともに製品化に示す．この例では，遠隔地にいる監視者に監視領域の俯瞰に関する問い合わせも数多く受けた．その当時は，いくつか

合成映像を配信する例を示している．例えば災害などの緊急の技術課題が残っていたことと事業化への社内体制も整っていなかったなどの事情もあり，即製品化というわけにはいかなかった．その後，技術改良と事業化体制の調整を進め，改めて，今年の SECURITY SHOW への出展に到った．
次に技術概要について説明する．この映像生成の基本原理
は，自動車に用いられている全周囲モニタ 5)と同じである．

図 1 Fairyview システム構成例とイメージ

図 2 SECURITY SHOW 2016 でのデモンストレーション

401

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.48 No.3 （2019）

図 3 Fairyview 実験システムのカメラ配置
しかし，車載カメラと監視カメラの違いも含めて，車用途と監視用途では異なる点が多く，それぞれに適した技術が必要

図 4 従来の監視画面（上）と Fairyview（下）となる．Fairyview では，映像合成処理を独自の演算アルゴリ
ズム 1)と GPU（Graphics Processing Unit）での並列演算により

対象領域全体を監視するには画面に連続性がない 8 つの映像

ソフトウェアによる高速処理を可能としている．これによりを注視する必要があり，状況把握が困難である．
これに対し，

専用のハードウェアが不要となり，汎用計算機（PC）での処

Fairyview ではつながった 1 つの映像を見ればよく，監視範囲理を可能とした．使用するカメラは，PC の物理的なインタ

全域の状況把握が容易となる．監視領域全体の状況をフェースをカメラに合わせることにより，ネットワークカメ

Fairyview で把握し，注視すべき領域がある場合は，Fairyview

ラや HD-SDI カメラ，アナログカメラにも対応可能とした．

上でその領域を指定して，元のカメラ映像を個別，あるいはカメラの配置条件は映像が一部重畳するように設置すればFairyview 上に重畳表示して確認する，などの使用方法が考えよく，カメラ配置の自由度は高い．局所的なアルファブレン

られる．

ド（透過）処理機能により，カメラ間の映像境界部では継ぎ

4． おわりに目の目立たないシームレスな映像合成を実現した．対応可能

Fairyview 映像に，混雑状況や不審者，迷子情報等を重畳表なカメラ台数はカメラ映像の解像度（画素数）とフレーム示することで，監視業務以外のアプリケーションに応用する

レートに依存する．開発したシステムでは，ミドルレンジのこともできる．将来は様々な技術との連携による安全安心で汎用ワークステーションと GPU の組合せおよびフレーム

便利な社会構築に向けた新たなサービス創出を目指している．

レート 30fps のフル HD（1080×1920）映像条件で，12 台の

参考文献

カメラ映像の合成を可能とした．理論上，カメラ解像度やフ1)

レームレートを下げれば，対応可能カメラ台数はさらに増や“リアルタイム俯瞰映像合成技術“Fairyview” ”三菱電機技報，
Vol.91, No.1, p.40 (2017)．

すことができる．以上のように，Fairyview は監視システムと2)してのスケーラビリティは高い．ただし，俯瞰映像の画質には課題がある．一般的に，俯瞰映像変換は地面を基準として行われるため，人や車両のような高さのある被写体は不自然に伸びたようなオブジェクトとして投影される．また，前述

http://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2019/0205-b.html (2019).

3)

http://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2016/0208-b.html (2019)．

4)

https://www.rbbtoday.com/article/2016/03/10/140420.html (2019)．

5)

鈴木政康：
“俯瞰ビューシステムの開発” ，自動車技術学会学の伸びとカメラの光軸向きの違いから，映像間の境界部では， 6)
オブジェクトが消えるとか二重に見えたりする問題がある．
これらの問題対策として，効率的なオブジェクト抽出方法や

術講演会前刷集 (2007)．
K. Okahara, T.F ukasawa, I. Furuki, H. Abe:“Efficient Implementationof Top-view Surveillance System Using Multiple Cameras”, Proc. of
5th IIEEJ Int’l Workshop on Image Electronics and Visual Computing

精度の高い補正方法の開発も進めている 6), 7)．

(2017) ．

3． Fairyview 事例

7)

深澤司，岡原浩平，古木一朗，阿部博信:“監視カメラ俯瞰合成
映像における人物消失回避方式の検討”,情報処理学会第 80 回

Fairyview の事例について，研究所構内に設置した実証用シ

全国大会論文集 (2018)．

ステムの映像を基に紹介する．図 3 に実証用システムのカメ
ラ配置を示す．中央に並木のある幹線道路を監視対象とし，

古木 一朗（正会員）

その両側の建物壁面にフル HD のネットワークカメラを 4 台

1991 年 中央大学 理工学部 精密機械工学科卒
業，同年 三菱電機（株）入社．以来，主にデジタルプリント技術，映像表示技術の研究開発に従事．現在，情報技術総合研究所・監視メディ
アシステム技術部 主席研究員．電気科学技術奨
励賞受賞．電子情報通信学会，画像電子学会各会員．

ずつ対向配置して，計 8 台のカメラ映像の俯瞰合成映像を生成する．図 4 に従来の監視カメラ映像と Fairyview 映像の比較を示す．Fairyview では，カメラのレンズ歪補正と俯瞰映像への変換が行われ，映像間の継ぎ目が目立たないシームレスな合成映像が実現できている．従来の監視カメラ映像で監視402

理事会だより
第 301 回 理事会
１． 日 時：日時：2019 年 5 月 17 日（金）18:30-20:30
２．場 所：早稲田大学西早稲田 55N 号館 1 階 第一会議室
３．出席者：理事 16 名（定足数 14、理事会成立）【会長】斎藤【副会長】松浦、田中(信州大)、柿本(Skype)【編集】児玉(Skype)、佐藤【企画】深見、和泉,田坂【財務】渡邊、田村【総務】春日、伊藤【技術専門】高橋、古木、田中(NTT)
【地方】
【監事】
＜オブザーバー＞小林 IEVC2019 実行委員長＜事務局＞ 関沢事務局長、浮ヶ谷次期事務局長候補
４．議題・資料
議 題
担当付番頁（１） 前回議事録確認＜松浦副会長＞301-01
承認事項（２） 技術賞の承認＜原技術賞選定委員長＞
301-02（３） フェロー称号の承認＜フェロー選定委員会＞
301-03（４） 役員及び代議員選挙結果＜事務局＞
301-04（５） 研究奨励賞関係の変更・新設＜柿本実行委員長＞
301-05（６） 職員給与及び事務局長委託費＜財務理事＞
301-06（７） 総会議案の確認と進め方＜斎藤会長/事務局＞
301-07－当日のスケジュール（総会・新旧理事会・表彰・懇親会）（８） 総会式次第及び振興要綱と担当確認＜総会出席者＞
301-08（９） 代議員選挙結果報告＜2 年目総務理事＞
301-09（10） １．第 1 号議案：事業報告承認＜2 年目総務理事＞
301-10（11） ２．第 2 号議案：役員改選承認＜2 年目総務理事＞
301-11（12） ３．第 3 号議案：決算報告承認＜2 年目財務理事＞
301-12（13） ４．会計監査報告＜監事＞
301-13（14） ５．第 4 号議案：事業計画承認＜1 年目総務理事＞
301-14（15） ６．第 5 号議案：予算案承認＜財務理事＞
301-15（16） ７．第 6 号議案：名誉会員承認＜会長＞
301-16
報告事項（17） 2019 年度 年次大会準備状況＜柿本実行委員長＞
301-17（18） AIS2019 準備状況
＜田中 AIS 実行委員長＞
301-18（19） IEVC2019 準備状況
＜小林 IEVC 実行委員長＞
301-19（20） 編集委員会関係＜児玉編集委員長＞
301-20（21） 企画委員会関係＜柿本企画委員長＞
301-21（22） セミナー委員会関係＜深見セミナー委員長＞
301-22
その他＜事務局＞
301-23（23） 次期事務局長の労働契約書（24） 理事会開催年間予定表＜事務局＞
301-24５．

議事（司会：松浦副会長、議事録：伊藤総務理事）

403

1
5
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46

第 302 回 新旧合同理事会
１．日時：2019 年 6 月 28 日（金）11:45-12:15
２． 場所：早稲田大学国際会議場 第三会議室
３． 出席者：理事 20 名（定足数 13、理事会成立）
出席者：20 名【会長】
斎藤【副会長】 田中（信州大）、吉田、土橋【編集】
児玉、石川、関野【企画】
和泉、田坂、柿本、深見、上条
【財務】
田村
【総務】
伊藤、春日、田中（NTT）【技術専門】高橋、古木、大西【地方】
久保
退任予定出席者：6 名【副会長】松浦 【企画】能勢 【財務】渡邉 【技術専門】田中、原 【監事】大野＜事務局＞ 関沢事務局長、浮ヶ谷
４． 議題・資料
議題
担当付番頁（１）総会の報告＜斎藤会長＞
302-01 総会資料(表 2)（２）新理事、監事への委嘱状の交付と法人登記書類提出(住民票等)＜斎藤会長/事務局＞ 302-02
1（３）自己紹介(退任・留任・新理事)＜全員＞
302-032（４）理事会開催年間予定＜事務局＞
302-043
５．議事（司会：田中副会長、議事録：春日総務理事）

協賛案内<協賛のお知らせ>
会合名

開催日時

3次元画像コンファ
2019/7/5～6
レンス2019

開催場所
湘南工科大学主 催

連絡先

3次元画像コン アドコム・メディア 増井
ファレンス2019 j.masui@adocom実行委員会
media.co.jp

これからの技術者
東京工業大学 すずのための画像技術 2019/7/18～19
かけ台キャンパスの基礎と最新動向

日本画像学会 info@isj-imaging.org

第38回日本医用
画像工学大会

日本医用画像学会事務局
工学会
jamit@may-pro.net

2019/7/24～26 奈良文化会館

光機能性材料の新機軸 その研究手
2019/08/29
法から新しい応用展開まで

日本画像学会

日本写真学会事務局 光

機能性材料セミナー係
富士フイルム TMT本
日本写真学会 spstj@pht.t-kougei.ac.jp;
社２階

GCCE 2019IEEE
大阪千里ライフサイエ Consumer
Electronics
ンスセンターSociety

ISOM'192019/10/20～
23

朱鷺メッセ

【ODF'20】

2020/6/2～4

早期割引(6/28まで）
協賛会員 14,000円
6,000円
学生
会員25,000円、非会員
38,000円、学生3,000円

ＪＡＭＩＴ 日本医用画像工2019/10/15～
18『空中ディスプレイ～高解像・高機能 2019/10/25
化～』 セミナー

参加費/その他

IS0M'19組織委員会

協賛会員 5,000円
非会員 10,000円
学生非会員 2,000円

小川 貴弘（北海道大学)

アブストラクト申込 2019.2.28
ogawa@lmd.ist.hokudai.a
論文締切2019.5.7
c.jp
IS0M事務局
secretary@isom.jp

機械振興会館 地下３ 一般社団法人
日本オプトメカトロ info@joem.or.jp
階 Ｂ３－２号室
ニクス協会
台湾

日本光学会光
odf20@pac.ne.jp
設計研究グ
ループ

404

http://www.odf20.tw/2019年度画像電子学会研究会等予定
研究会等名

開催日

IEVC2019

8月21日(水)-24日 Bintang Bali Resort/ Kuta
(土)Bali, Indonesia

場所

テーマ

第290回研究会

9月5日(木)-6日(金)

岩手県立大学アイーナ
キャンパス7F

画像一般

締切

記事

申込締切：
3/22(金)
原稿締切：
7/5(金)

ｐ.414

申込締切済
原稿締切：
8/15(木)共催

第19回 ビジュアル情報処 9月21日(土)-23日 埼玉県県民活動総合センター
理研究合宿2019(学生会） (月・祝)第47回VMA研究会

10月11日(金)首都圏予定

第40回秋期セミナー

11月予定

首都圏予定

見学会

11月予定

首都圏予定

共催

2019年画像関連学会連 １0月31日(木)-11 京都工芸繊維大学
合会―合同秋季大会― 月1日(金)第10回VMAワーク
ショップ

11月予定

共催

首都圏予定

第291回研究会-高臨場 11月11日(月） 大田区民ホール・アプリ
コ（小ホール）感ディスプレイフォー
ラム2019
ビジュアルコンピュー 12月予定
ティングワークショッ
プ2019

地方開催予定第23回国際標準化の活用 1月予定と教育研究会

首都圏予定

第48回VMA研究会

3月予定

首都圏予定

第292回研究会

3月5日（木）～6 鹿児島大学工学部日（金）第293回研究会-映像表 3月13日(金)現/芸術科学フォーラ
ム

共催

共催

東京工科大学蒲田ｷｬﾝ
ﾊﾟｽ*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

405

2019 年 4 月 5 日「短期特別論文査読制度」のご案内
編集委員会
当学会会員の皆様から，投稿論文に対し通常論文よりも更に査読期間を短く対応して欲しいとの要望がありました．これまで，当学会に投稿いただいた論文では，第１次査読判定までの時間として，通常の論文査読の場合 7~10 週程度を要します．その内訳として，査読幹事選定（投稿受付後，最初の編集委員会で決定するため，1~4 週必要）
，査読者選定（1~2 週）と第 1 次査読（ショートペーパー: 3 週，通常
論文: 4 週）に要する時間に基づいています．しかし，特に博士論文審査など，短期に査読を実施して欲しいという要望を踏まえて，各過程の時間を短縮し，投稿から最初の判定までを短縮化する「短期特別論文査読制度」を，募集期間を設定して新たに試験実施することに致しました．
この査読方式の場合，投稿から第 1 次査読判定までの時間は，ほぼ半分になります．仮に条件付き採録判定となった場合でも，修正投稿後の通常査読期間に対し半分の期間で評価を実施いたしますので，
著者が修正投稿までの期間を短く対応できれば，採録までの判定期間を短くすることが可能です．この制度を利用したい方は，できれば投稿の 2 週間以上前に，投稿予定日，投稿から第 1 次評価までの希望
期間，論文種別，論文タイトル，論文概要，キーワード，英和の区分，頁数見込み，投稿論文の専門分
野，問い合わせ対応著者などの情報を添えてメールで事務局に依頼ください．ご依頼を頂いてから 1~1.5
週で特別査読の対応（各専門分野の査読者の都合を踏まえて）の可否と投稿から第 1 次査読判定までの想定期間をご返事します．皆様のご協力とご理解のほど，よろしくお願い申し上げます．

406

平成 31 年 4 月 5 日「短期特別論文査読制度」の概要
画像電子学会編集委員会
通常論文査読とは別に，通常査読よりも約半分の期間で査読判定する「短期特別論文査読制度」を試験実施する．
次に示す項目を熟読の上，お申込ください．申込時点で，記載内容を承諾しているとします．
1.

募集期間
期間を限定して，募集いたします．詳細は HP をご確認ください．

2.

査読期間
査読期間の目安を表 1 に示す．表 1 の査読期間を前提に第 1 次判定結果報告予定日を設定します．
表 1 通常査読と短期特別査読における第 1 次査読判定時間の比較（目安）
査読種別

3.

通常査読

短期特別
論文査読

ショート

① 査読幹事選定

1~4 週

0.5 週

ペーパー

② 査読者選定

1~2 週

0.5~1 週

③ 第１次判定結果報告

3~4 週

1.5 週

通常論文・

① 査読幹事選定

1~4 週

0.5 週

システム開

② 査読者選定

1~2 週

0.5~1 週発論文など

③ 第１次判定結果報告

4~5 週

2.5 週

評価方法
査読方法（投稿論文の評価方法）については，「論文投稿の手引き」及び「論文査読の手引き」に規定されている評価基準と同一基準で評価する．ただし，特集論文時に新たに定めた評価基準を設ける場合はそれに従う．

4.

費用
判定結果に分けて頁当たり投稿料（‫（ݔ‬円））と投稿料（ｙ（円））を定める．なお，掲載時には別途掲載料を申し受ける．ここで，ショートペーパー，論文・システム開発論文の総ページ数を‫（݌‬枚），
査読回数を݊とする．また，‫= ݔ‬2,500～10,000（円）と定める．金額は，募集時に案内する予定です．
(a) 即「採録」
投稿料: y = ‫（݌ × ݔ‬円）
本費用を，掲載料と合わせて請求する．
（投稿料＋掲載料）(b) 「条件付き採録」判定後，「採録」
投稿料: y = (1 + 0.5(݊ − 1))(‫（ )݌ × ݔ‬円）
本費用を，掲載料と合わせて請求する．
（投稿料＋掲載料）(c) 「条件付き採録」判定後，
「返戻」
（割引）

407

投稿料: y = 0.8‫（݌ × ݔ‬円）
本費用を，「返戻」判定通知時に請求する．
（投稿料）(d) 即「返戻」（割引）
投稿料: y = 0.5‫（݌ × ݔ‬円）
本費用を，「返戻」判定通知時に請求する．
（投稿料）(e) 取り下げの場合取り下げの時期を考慮して，(d)または(c)で対応する．
5.

申込方法
次に示す手順に従って，申込ください．


論文投稿前（2 週間前までに所定の情報を著者は事務局へ送付）


投稿予定日，投稿から第 1 次評価までの希望期間，論文概要，英和の区分，頁数見込みなどを事務局にメールで送付（担当: 福島，メールアドレス: hensyu@iieej.org）【書誌情報記載例】
本制度を利用した下記の投稿論文を予定しています．書誌情報は以下のとおりです．
(1) 論文番号: 201x-xxxx（後で，事務局が記載するので投稿予定者は記入しないこと．
）(2) 投稿予定日: （本メール送付日より，最低 2 週間後を設定してください．また，予定日より 2 週間以上遅れた場合は，受理通知は無効とし，再度，申込してください．
）(3) 第 1 次評価までの希望期間: 特になし あるいは xx 日まで（学位審査予定日・判定限度日等がある場合は，それらの日を具体的にご記入してください．
）(4) 論文種別: 通常論文 システム開発論文 ショートペーパー ショートペーパー（システム開発）(5) 論文タイトル（副題も含む）:(6) 使用言語: 日本語

あるいは英語（どちらか一方を残してください．
）(7) キーワード: （5 つ程度を記入）(8) 論文概要: （投稿予定の論文の概要を 300 字以上（日本語），或いは，200 ワード（英語）で記述ください．
(9) 頁数見込み: xxx 頁(10) 論文専門分野:（別紙を参照し該当番号を記入ください．複数記入可．
）(11) 担当者（第一著者，或いは，論文責任者等）氏名及び連絡先: （氏名・所属・メールア
ドレス・電話番号・FAX 番号）

本制度受理の可否の通知
本査読の事前申込（メール送付）から，7 営業日以内（休日期間を除く）に，短期特別査読論文としての受理の可否を著者へ通知する．ただし，当該論文に対する査読者が本制度対応可能であるかを踏まえて，受理を判断する．必ず受理できるとは限らないことをご了承
ください．

408



受理の回答後

事務局から本制度における論文査読受理の回答を著者へ送付



回答後，投稿予定日までに投稿を完了すること．投稿予定日から 2 週間以上経過した場合は，再度本制度申込を行うこととする．



本制度を利用した論文投稿
通常査読と区別して短期特別論文査読制度を使用し論文を投稿する．
（システム内の短期特別論文査読の項目を選び，投稿すること．
）



本制度を利用した査読過程とその結果通知


査読期間 2～3 週間が目安であり，査読判定後，一回目は投稿日より 4 週間以内，二回目以降は 18 日以内に事務局より査読結果が送付される．



判定後の対応

採録判定の場合
事務局より，正式な採録通知が送付される．最終原稿提出の依頼と投稿料及び論文掲載料等を含めた請求書を送付する．



条件付き判定の場合
事務局より，採録条件が送付されるので，基本的に 2 週間以内に修正論文を提出すること．
修正論文提出が遅延した場合，最終判定が遅れても，一切学会は責任を負わないものとす
る．



返戻の場合
残念ながら返戻となった場合，返戻通知が送付されるとともに，事務局から投稿料の支払
い請求を行う．



採録時


事務局の指示に従い，当該論文に関し，通常論文と同様に最終原稿提出，校正作業等を経て，学会誌，或いは，英文論文誌に掲載する．

6.

留意事項


「短期特別論文査読制度」希望として申込した時点で，本制度の内容を十分理解していることとする．
（受理の可否，査読期間，費用等）



短期特別査読投稿論文に関して，著者照会がある場合（条件付き採録判定の場合），基本的に通知日から 2 週間以内に修正原稿を提出するとする．ただし，修正原稿の提出が遅延した場合，当初予定していた日程までに判定通知ができなくても，予め提示している本査読期間目安を満たしている場合，学会は一切責任を負わないとする．ただし，投稿料は発生することに注意．

以上．

409

短期特別査読制度に係る論文募集のご案内
編集委員会
短期に査読を実施して欲しいという要望を踏まえて，投稿から最初の判定までを通常の投稿よりも短縮化する「短期特別論文査読制度」を試験的に実施いたします．本制度に係る論文を，次に示す期間で専門分野を限定して募集いたします．是非，皆様のご投稿をお待ちしております．


募集専門分野「画像符号化」「画像処理（画像認識・特徴抽出）」，「コンピュータグラフィックス」「ビジュアライゼーション」及び「画像処理一般」



募集期間
2019 年度 1 次募集期間: 2019 年 11 月 1 日（金）～2019 年 11 月 29 日（金）

受付件数
数件程度（申込順）．想定を超えた数の論文申込がある場合は，ご希望に沿えない場合があります．
ご理解のほどよろしくお願いします．



費用
本制度を利用して論文投稿される場合，通常投稿とは別に投稿料（別紙資料内‫）ݕ‬を定めています．
今回は試験実施期間として，頁当たりの費用（別紙資料内‫）ݔ‬を 7,500 円（特別割引価格）といたし
ます．



手続き方法
本制度を利用するには，投稿予定日 2 週間前までに事務局へ書誌情報を電子メールにて送付する必要があります．
【書誌情報記載例】(1) 論文番号: 20xx-xxxx（後で，事務局が記載するので投稿予定者は記入しないこと．
）(2) 投稿予定日: （本メール送付日より，最低 2 週間後を設定してください．また，予定日より 2
週間以上遅れた場合は，受理通知は無効とし，再度，申込してください．
）(3) 第 1 次評価までの希望期間: 特になし あるいは xx 日まで（学位審査予定日・判定限度日等がある場合は，それらの日を具体的にご記入してください．
）(4) 論文種別: 通常論文，システム開発論文，ショートペーパー，ショートペーパー（システム開発）(5) 論文タイトル（副題も含む）:(6) 使用言語: 日本語 あるいは 英語（どちらか一方を残してください．
）(7) キーワード: （5 つ程度を記入）(8) 論文概要:（投稿予定の論文の概要を 300 字以上（日本語），或いは，200 ワード（英語）で記述ください．
）(9) 頁数見込み: xxx 頁(10) 論文専門分野: （別紙を参照し該当番号を記入ください．複数記入可．
）(11) 担当者（第一著者，或いは，論文責任者等）氏名及び連絡先: （氏名・所属・メールアドレス・
電話番号・FAX 番号）(12) その他 要望事項
※ 本制度の詳細および具体的な手続きにつきましては，別紙資料を参照ください．



問い合わせ先一般社団法人 画像電子学会 担当: 福島 （E-mail: hensyu@iieej.org）

410

2020 年 4 月号 論文特集号 論文募集
－画像・映像の作成・加工のための CG・画像処理関連技術－
画像電子学会 編集委員会
ここ数年のハードウェアの発展に伴い，コンピュータグラフィックス（CG）の技術によって静止画像のみならず動画像もリアルにかつ安価に作成できるようになってきました．また，各種動画像編集ソフトや統合開発環境を有したゲームエンジン等により，映像の各種処理・加工が極めて簡単に行えるようになってきています．さらに，モーションキャプチャのためのスタジオを有する企業も増えつつあり，自然な人間や動物の動きを CG に反映することも容易になっています．
とはいえ， CG による画像・映像の作成・編集にかかる手間や時間は依然膨大で，その容易化や高速化のために世界的に様々な方法が研究されています．特に近年注目度が非常に高い AI 関連技術を利用する手法としては，
画像補完，白黒画像への色付け，線画デッサンの作成などの画像作成分野にとどまらず，物理ベースのレンダリン
グやシミュレーションの高速化に至るまで幅広く活用されています．また，クラウドソーシングの技術を応用してより簡単にユーザの求める画像・映像を作成する方法が提案されています．このように画像・映像の作成・編集の容易化・高速化・高品質化には様々な技術の適用が進んでおり，今後大いに発展が期待されます．
そこで，本特集号では画像・映像の作成・加工のための CG・画像処理技術に関連する論文，システム開発論文を広く募集します．奮ってご投稿下さい．
1. 対象分野（キーワード）：
コンピュータグラフィックス，モデリング，レンダリング，シミュレーション，立体視，可視化，
AR/MR/VR，ゲーム，アニメ，マンガ，エンターテインメント，モーションキャプチャ，ウェアラブルセ
ンサ，画像処理，画像解析，物体検出，画像認識，動作解析，画像符号化，3 次元形状復元，コンピュー
タビジョン，ビッグデータ，データベース，クラウドソーシング，画像・映像検索，ユーザビリティ，インタフェース，インタラクション，AI，ディープラーニング，機械学習，その他 関連する基礎・応用・システム化技術2. 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）．英文 CFP は次のページをご参照ください．
3. 特集号発行
画像電子学会誌（電子版） 2020 年 4 月号
（英文：IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing Vol.8, No.1 2020 年 6 月発行）
4. 論文投稿締切日
2019 年 10 月 31 日(木)5. 投稿方法および問い合わせ先
詳細は右記 URL をご確認ください．http://www.iieej.org/ronbun.html
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 101 号室
TEL： 03-5615-2893， FAX： 03-5615-2894， E-mail：hensyu@iieej.org

411

Call for Papers
Special Issue on CG & Image Processing Technologies
for Generation and Post-Processing of Image/Animation
IIEEJ Editorial Committee
In computer graphics (CG), not only realistic images but also animations can be generated in short time
and with low cost, thanks to the improvement of hardware performance in recent years. In addition,
creation/post-processing of animations can easily be achieved using image/video editing software and gameengine under integrated environments for its development. Furthermore, production companies equippedwith studios for motion capture have been increasing, so natural motion of human and animal can easily bereflected to 3D characters.
Yet, time and task for generation and editing of images/animations are still quite large and expensive. To
speed-up and facilitate these processes, various methods have been proposed in worldwide. Especially,learning-based techniques (e.g. AI and deep learning, etc) have been often used just like other research areas.
In the image processing field, image completion and colorization, pencil drawing generation are achieved
using these learning-based techniques. The techniques are also used for accelerating physics-based renderingand simulation, in computer graphics. On the other hand, several methods using crowdsourcing are proposed,
which can easily create the user-desired image/animation. As above, various techniques are being applied tofacilitate/accelerate generation and editing of images and animations, and further development is expected.
Based on this background, we look forward to receiving your papers, system development papers, andmaterial papers in this special issue.
1.

Topics covered include but not limited toComputer graphics, Modeling, Rendering, Simulation, Stereoscopic, Visualization, AR/MR/VR, Game,
Anime, Manga, Entertainment, Motion capture, Wearable sensor, Image processing, Image analysis,
Object detection, Image recognition, Motion analysis, Image encoding, 3D shape reconstruction,
Computer vision, Big data, Database, Crowdsourcing, Image/video retrieval, Usability, Interface,
Interaction, AI, Deep learning, Machine learning, Other related fundamental / application / systemized
technologies

2.

Treatment of papers
Submission paper style format and double-blind peer review process are the same as an ordinary
contributed paper. If the number of accepted papers is less than the minimum number for the special
issue, the acceptance paper will be published as an ordinary contributed paper. We ask for yourunderstanding and cooperation.

3.

Publication of Special Issue:
IEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing Vo.8, No.1 (June, 2020)

4.

Submission Deadline:

Friday, November 29, 20195.

Contact details for Inquires:
IIEEJ Office E-mail: hensyu@iieej.org

6.

Online Submission URL: http://www.editorialmanager.com/iieej/

412

IIEEJ Transactions on

Image Electronics and Visual Computing

Call for Papers

Special Issue on the 6th IIEEJ International Conference
on Image Electronics and Visual Computing (IEVC2019)(Vol.8, No.1, 2020)

Editorial Committee of IIEEJThe 6 th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing(IEVC2019) will be held in Bali, Indonesia, on August 21-24, 2019. The aim of the conference
is to bring together researchers, engineers, developers, and students from various fields inboth academia and industry for discussing the latest researches, standards, developments,
implementations and application systems in all areas of image electronics and visual computing.
The Conference already solicited Journal Track (JT) Papers to be included in December
2019 issue of Transactions on Image Electronics and Visual Computing (Vol.7, No.2), andthe deadline of the submission has been announced as September 13, 2019. The editorialcommittee plans to publish the June 2020 issue of the IIEEJ Transactions on Image Electronics
and Visual Computing as the special issue on ``Extended Papers Presented in IEVC2019".
The editorial committee will widely ask for submissions for the papers of the following area byextending the material presented in all sessions of IEVC2019. We hope you would submit yourhigh-quality original papers, after checking the electronic submission guidelines on our site.

Topics covered include but are not limited to:
Image and Video Coding, Transcoding, Coding Standards and Related Issues, Image andVideo Processing, Image Analysis, Segmentation and Classification, Image Recognition,
Image Restoration, Super-Resolution, Color Restoration and Management, Computer Vision,
Motion Analysis, Computer Graphics, Modeling, Rendering, Visualization, Animations,Interaction, NPR, Virtual Reality and 3D Imaging, Data Hiding, Watermarking andSteganography, Content Protection, Bioinformatics and Authentication, Computer Forensics,
Image database, Image and Video Retrieval, Digital museum, Digital Archiving, Content
Delivery, Image Assessment, Image Quality, Printing and Display Technologies, Imaging
Devices, Digital Signage, Electronic Paper, Visual Communication; Human Interfaces
and Interactions, Mobile Image Communication, Networking and Protocols, OpticalCommunication, Hardware and Software Implementation, Image Related Applications, LSI,
Understanding of Human Vision and/or Human Tactile Sense, Web-Related Techniques,
Personalization Technique, Interaction between Human and Computer, Usability,
Accessibility, Image Processing Technique Considered Emotion, Other Fundamental andApplication Technique, International Standardization.

Paper Submission Due Date:

January 8, 2020

The Institute of Image Electronics Engineers of Japan413

Call for Participation
The 6th IIEEJ International Conference on
Image Electronics and Visual Computing 2019 (IEVC2019)
Bintang Bali Resort, Kuta Bali, Indonesia
Aug. 21-24, 2019

Purpose:The International Workshop on Image Electronics and Visual Computing 2019 (IEVC2014) will be held in
Bali, Indonesia, on August 21-24, 2019 as the 6th international academic event of Image Electronics Engineers of Japan (IIEEJ) based on the great success of IEVC2007 held in Cairns, Australia, IEVC2010 heldin Nice, France, IEVC2012 held in Kuching, Malaysia, and IEVC2014 held in Thailand, and IEVC2017 heldin Vietnum. The aim of the workshop is to bring together researchers, engineers, developers, and students
from various fields in both academia and industry for discussing the latest researches, standards, developments, implementations and application systems in all areas of image electronics and visual computing.
The detailed information is provided at http://www.iieej.org/en/ievc2019/ . We look forward to meeting
you in Bali, Indonesia.

Registration:
All participants are required to register in advance. If you have not yet, please resigter at the registation
website ( https://www.panorama.co.jp/IEVC2019/ ).

Registration Fees:
Membership category
IIEEJ members**

Registration fees *60,000 JPY

Non-members

70,000 JPY

Students

40,000 JPY* The fees include a banquet. Other meals are not included.
** Members include not only IIEEJ members but also the IEVC2019 sponsor members.

Payment method:
Please remit the total amount of registration fee and additional banquet ticket fee to the following bankaccount in Japanese yen.
Bank Name

Mizuho Bank, Ltd. (SWIFT: MHCBJPJT) みずほ銀行 (0001) (In Japanese)

Branch Name
Account TypeAccount No.

Aoyama Branch
Ordinary Account211-1716172

青山支店 (211)
普通1716172

Account Name

Panorama International, Inc.

カ）パノラマインターナショナル

Notes:For bank-transfer, any handling charges at sending/incoming banks will be at your expense.
For inquiries about payment methods, please e-mail to: ievc2019_reg@iieej.org.

© IIEEJ414

415

日本写真学会誌

82 Ⅱ
巻号（2019 年/令和元年）

口絵・口絵解説
79「画像からくり」
第 45 回 駅で出会う錯視
桑山哲郎

写真のある美術館・博物館・資料館
81

ピクトリコ ショップ＆ギャラリー表参道の概要 / 山本真也

One Point Lecture
83

フォトマスター検定過去出題問題の解答と解説 / 水口 淳

87

会 告

日本印刷学会誌・日本画像学会誌・画像電子学会誌・掲載論文一覧／イベント案内

画像の情報セキュリティ

特集

96

特集にあたって / 久下謙一

97

解説

バイオメトリクス研究の最新動向

伊藤康一・青木孝文

103

モノの価値を守る

解説

新免浩太郎・木内正人

109

解説

－海賊版との戦いと偽造防止技術－

圧縮処理を考慮したブロックスクランブル画像暗号化法

今泉祥子

115

2019 年度（一社）日本写真学会年次大会

講演プログラム・要旨

追悼152

久保田賢三先生を偲ぶ / 金田英治

153

会 報

理事会抄録，入会のおすすめ

編集委員：久下謙一，稲垣由夫，岩崎

416
仁，桑山哲郎，青木泰造，幸野朋来，水口淳，西垣仁美，宮本成悟，山田勝実

日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 56 巻

第 3 号（2019 年 6 月）

巻頭言紙・板紙市場の動きの先に . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 石崎雅也
総説 特集「プリンテッドエレクトロニクスの最新動向」
フレキシブル印刷有機エレクトロニクスの新展開 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 時任静士
スクリーン印刷を用いたプリンテッドエレクトロニクスへの工法検討 . .  .  .  .  .  . 池戸裕明
スクリーン印刷用レジストの最新動向 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 濱田亘人
ナノセルロースと電子材料の融合による.
グリーン・ペーパーエレクトロニクスの創出. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 古賀大尚
生体埋込センサにむけたストレッチャブル透明配線.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 荒木徹平・竹本明寿也・植村隆文・関谷 毅
論文
紙出版物利用者と紙・電子出版物併用者の意識や行動の定量分析.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 渡部和雄・梅原英一・岩崎邦彦
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

東 吉彦（東京工芸大学）				 編集副委員長 矢口博之（東京電機大学）
江前敏晴（筑波大学）					 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））			 澤田宏和（富士フイルム（株））			 寺本 悟（（独）国立印刷局）
井上武治郎（東レ（株））				 川田育孝（東洋インキ（株））				 宇山晴夫（凸版印刷（株））
小関健一
益田宏樹

417

123
124
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159
161
163

第 48 回通常総会
第 48 回通常総会は 2019 年 6 月 28 日（金）10 時 30 分より、早稲田大学国際会議場
3階 第三会議室において開催された。司会の松浦副会長の開会挨拶、斎藤会長の挨拶に続き、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、2018年度事業報告、役員改選、貸借対照表等の2018年度収支決算、会計監査報告
2019年度事業計画、2019年度予算案についての報告があり、6件の議案について満場一致で承認された。
続いて、前会長石橋聡氏の名誉会員推戴式後通常総会は11時15分に閉会した。引き続き同会場でフェロー称号贈呈式と研究奨励賞・画像電子技術賞の表彰式が行われた。
その後同会場にて新旧合同理事会が開催された。
第４８回通常総会式次第日

時 ：2019年6月28日(金) 10:30-11:15

場

所 ：早稲田大学国際会議場 ３F 第三会議室（１）開会の辞

司会：松浦 副会長

（2）会長挨拶斎藤 会長（３）議長選出

斎藤 会長

（４）議事
・代議員選挙結果の報告（P50）

春日 総務理事

・第１号議案：2018年度事業報告承認の件(P1)〃・第２号議案：2019年度役員改選承認の件(P23)〃・第３号議案：2018年度収支決算報告承認の件(P25)渡邊 財務理事

・2018年度会計監査報告(P33)

大野 監事・第４号議案：2019年度事業計画承認の件(P34)伊藤 総務理事

・第５号議案：2019年度予算承認の件(P51)

渡邉 財務理事

・第６号議案：名誉会員推戴承認の件(P19)斎藤 会長（５）推戴式：

石橋 聡

（前会長）

（６）閉会の辞

斎藤 会長
松浦 副会長418

【第 1 号議案】

2018 年度事業報告

1. 活動概要
現在、当学会は財政的に苦しい状況が続いている。これは、リーマンショック後のテストチャートの売り上げ激減に端を発するものである。当時は財政破綻が危惧されたが、経営努力によりひとまず大きな危機は乗り越えている。しかしながら、その後も会員数の減少傾向が続いており、収入の維持が年々困難となってきている。そのため、学会活性化のための抜本的な施策とその継続的な実践が今後共必要である。
2018 年度は、学会活動の活性化と円滑な運営・委員会活動の課題解決・国際連携の強化・画像関連学会との連携・会員増加策の検討を方針として取り組んだ。
以下、本方針に基づく活動概要を報告する。
第 46 回年次大会を 2018 年 6 月 21 日～23 日に、山形テルサ（山形県山形市）で開催した。特別講演 2 件を含む計 130 件（うち、VC2018 71 件）の発表と 241 名の参加で盛会であった。
また 2018 年画像関連学会連合会 第 5 回秋季大会を京都工芸繊維大学において 11 月 15 日～17日に開催した。（当学会からの参加 37 名）
定例研究会は、第 286 回を 2018 年 8 月 9 日～10 日に信州大学松本キャンパスで、第 287 回（高臨場感ディスプレイフォーラム）を 11 月 26 日に日比谷図書館大ホールで、第 288 回を 2019 年 3
月 1 日～2 日徳島大学工業会館メモリアルホールで、第 289 回（映像表現・芸術科学フォーラム）を 2019 年 3 月 12 日に早稲田大学西早稲田キャンパスで、その他 Advanced Image Seminar 2018 を2018 年 5 月 22 日に早稲田大学で実施した。
国際連携強化の一環として、英文誌（IIEEJ Transactions on Image Electronics and VisualComputing）を今年度も順調に発行した。また課題になっている編集業務の改善に向けて鋭意施策を進めている。
IEVC2019（2019 年 8 月インドネシアにて開催）の開催準備も順調に推移している。
学会運営に関しては、会員が減少傾向にある中で、より効率的かつ実効的に理事会を運営する
ことを目指し、財務関連部門の体制強化および理事会構成員の見直しについて検討した。まず、財務理事と各委員会等責任者が集まって財務関連案件を議論するために、財務検討会議を年 1～2回開催することを定め、今年度は 2 月 19 日に行った。理事会構成員に関しては、理事会で直接的に報告する立場のセミナー委員長等を構成員に加えるとともに、より実情に合ったフレキシブル
な人数構成に修正した。
以上、これからも会員の方々や関連分野の研究者・技術者の方々が真に望む活動を増やしていくことを念頭により魅力ある学会創りを目指す所存である。

419

【2018 年度報告】

２．会員現況

2019.3.31 現在（2018.3.31）

名誉会員

18 名

（18 名）

正 会 員

631 名

（650 名）

学生会員

64 名

（61 名）

特殊会員

36 件（42 件）

賛助会員

28 社 39 口（29 社 41 口）

アカデミック賛助会員

6 研究室（7 研究室）３．学会誌発行状況
３－１ 2018 年度発行分
和文誌（画像電子学会誌）
・47 巻第 2 号（通巻 244 号）
2018 年 4 月発行
・47 巻第 3 号（通巻 245 号）
2018 年 7 月発行
・47 巻第 4 号（通巻 246 号）
2018 年 10 月発行「ビジュアルコンピューティング論文特集・VC2018 論文特集」
・48 巻第 1 号（通巻 247 号）
2019 年 1 月発行「特集 画像電子年報」
英文誌（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing）
・6 巻第 1 号
（通巻 10 号）
2018 年 6 月発行「Special Issue on IEVC2017 partⅡ」・6 巻第 2 号
（通巻 11 号）
2018 年 12 月発行「Special Issue on Visual Computing」
３－２ 2018 度発行分の構成とそのページ数
題

名

随想
追悼
年報
表彰
役員紹介
論文･ｼｮｰﾄﾍﾟｰﾊﾟｰ等
コーヒーブレイク
国際会議
技術解説

件数

ページ数

題

名

5
5 連載技術解説
1
1 報告
46139 グループ紹介
1
12 スキャニング
1
3 特別講座19（9） 156（80） 学会記事
4
10 会報その他
1
2 総目次
4
31
計

※（）は英文誌への掲載 （外数）

420

件数

ページ数
3
3
4
6
3
1
66
1

12
20
10
23
3
51
112
4

178

674

４．大会・研究会・セミナー・見学会開催状況
４－１

第 46 回年次大会

開催日： 2018 年 6 月 21 日(木)～23 日（土）場 所：山形テルサ （山形県山形市双葉町１丁目２番３号）
セッション：一般/学生/ポスターセッション
企画セッション，オーガナイズドセッション
特別講演：「足もとからのおもてなし-山形に生まれ、山形で育まれて-」
渡辺 博明 (オリエンタルカーペット株式会社 社長)「遊びではじめ CG に魅せられて半世紀」
西田 友是 (広島修道大学 (東京大学名誉教授) /ドワンゴＣＧリサーチ)
ＶＣ2018：2018 年 6 月 21 日(木)～23 日（土）展示：2017 年度画像電子技術賞「アクティブ照明と多視点カメラ入力による実時間インテグラル立体表示」
受賞者：大岡 知樹 高橋 桂太、原 一宏、片山 美和、河北 真宏、藤井 俊彰（名古屋大学大学院工学研究科）（日本放送協会）「視覚の知覚メカニズムを活用した視点移動対応裸眼 3D 映像スクリーン技術」
受賞者：巻口 誉宗、高田 英明、川上 徹、篠井 むつみ（日本電信電話）（東北大学）
特別講演を含む計 130 件(うち、VC シンポジウム 71 件)の発表
参加者総数 241 名(うち、有料参加者 189 名)

４－２

定例研究会

第 286 回研究会 2018 年 8 月 9 日(木）・10 日（金）長野：信州大学松本キャンパス

テーマ：画像一般，発表件数：18 件，参加者：38 名
共 催：映像情報メディア学会
第 287 回研究会 （高臨場感ディスプレイフォーラム）2018 年 11 月 26 日(月）東京：日比谷図書館大ホール

テーマ：感動を見る・感動に触れる：高臨場感技術の今

発表件数：5 件，参加者：48 名

共 催：映像情報メディア学会，日本バーチャルリアリティー学会
連 催：電子情報通信学会，電気学会
第 288 回研究会 2019 年 3 月 1 日(金）・2 日(土）
徳島：徳島大学工業会館メモリアルホール
テーマ：画像一般，発表件数：23 件，参加者：46 名
第 289 回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）2019 年 3 月 12 日(火)東京：早稲田大学西早稲田キャンパス

発表件数：122 件，参加者：224 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)

421

４－３

セミナー／講演会

Advanced Image Seminar 2018
開催日：2018 年 5 月 22 日（火）会場：早稲田大学

テーマ：映像セキュリティ技術の最新動向
参加者：17 名
第 40 回秋期セミナー
開催日：中止2018 年画像関連学会連合会―合同秋季大会―
開催日：2018 年 11 月 15 日（木）～17 日（土）会場：京都工芸繊維大学

共 催：日本印刷学会，日本画像学会，日本写真学会
参加者： 37 名（画像電子）特別講演（日本印刷学会と合同）(11 月 17 日（土）)「Expressive Rendering～NPR から VR まで～」
高橋時市郎,森谷友昭（東京電機大学,アストロデザイン）「ゲーム業界で 20 年生き残った処世術」
堂前嘉樹（ロジカルビート）「木材解剖学におけるコンピュータビジョンと機械学習-自動分類や特性予測の可能性-」
杉山淳司（京都大学生存圏研究所）

４－４

見学会

開催日：2018 年 11 月 15 日（木）
見学先：東京大学制作展
参加者：9 名
（上記以外の研究会開催状況は各委員会報告を参照）

422

423

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の継続的なご尽力により、オンライン発行による学会誌（和文）4 号（Vol.47, No.3, No.4 および Vol.48, No.1, No.2）、英文論文誌 2 号（Vol.6,No.1 および No.2）
を無事発行することができた。2019 年 1 月号では恒例の「 画像電子年報」（奇数年 1 月号掲載）
特集号を発行した．
２） 論文特集号：2018 年 7 月号では、一般論文 2 編を、2018 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3 編、「VC2018 論文特集」では、特集論文 5 編を、2019 年 1 月号では、一般論文 2 編を、2019 年 4 月号の「IoT 社会の進展を支える画像電子関連技術論文特集」では、特集論文 1 編、特集システム開発論文 2 編、特集ショートペーパー1 編を、「画像電子の世界と現実世界を相互につなぐ技術論文特集」では、特集論
文 1 編、特集ショートペーパー1 編、及び一般論文 3 編を、英文論文誌 2018 年 6 月号（Vol.6,
No.1）の``Special Issue on IEVC2017 part II”では、特集論文 5 編、英文論文誌 2018 年 12月号（Vol.6, No.2）の``Special Issue on Visual Computing”では、特集論文 1 編、一般論
文 3 編を、特集号及び通常号として企画・刊行し、関連論文を多数掲載した。ただし、2019 年
1 月号において「年次大会論文特集号」を、2019 年 4 月号において「秋季大会論文特集号」を企画したが、発行に間に合うスケジュールで採録が決定した論文がなかった。また、「IoT 社会の進展を支える画像電子関連技術論文特集号」を 2019 年 1 月号から 2019 年 4 月号にスケジュール変更した。
３） 学会創立 45 周年を記念し、2017 年 1 月号よりスキャニング「画像通信今昔」シリーズを企画
し、学会創設時から課題であるファクシミリの家庭普及、高級化の課題のほか、ポストファク
シミリとして期待されたニューメディアの開発や標準化の歴史を開発者に振り返って頂いている。本年度では 4 月号で、「ビデオテックス」と題して小林幸雄氏に、「ISDN ビデオテックス―
ハイキャプテンシステム ―」と題して石橋聡氏に、7 月号で、「草創期の JPEG と JBIG」と題して小野文孝氏に、「カラーファクシミリ」と題して松木眞氏に、ご執筆頂き、合計 9 編で本シリーズを締めくくった。
また、2017 年 10 月号より連載技術解説「画像電子技術の医療分野における応用」を企画し、2018 年 4 月号では、「拡散 MRI の発展と近年の動向」と題して増谷佳孝氏に、7 月号では、「眼底画像診断における最新動向～眼底病変の自動検出と自動眼疾患判定～」と題して畑中裕司氏に、10 月号では「医用画像における機械学習の適用」と題して庄野逸氏に、2019 年 4 月号では、「ディジタル画像を用いた病理診断への展望」を小林直樹氏にご執筆頂き、6 回の連載を締めくくった。最新の医療画像分野の動向とその関連技術を理解して頂くのに大変有益な情報であり、参考にして頂きたい。
更に、 論文執筆における有益な情報として、2016 年 3 月号より森谷編集幹事による特別講座「MS Word による論文執筆講座」を連載しており、本年度は第 9 回～第 11 回を掲載し 2018 年
10 月号で締めくくった。
４） 2019 年 6 月～2020 年 5 月まで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」・「VC2019 論文特集号」（2019 年 10 月発行予定）、「暮らしと社会を支える画
像・パターン認識関連技術論文特集号」（2020 年 1 月発行予定）、「年次大会論文特集号」・「画像・映像の作成・加工のための CG・画像処理関連技術論文特集号」（2020 年 4 月発行予定）、英
文論文誌では、「Special Issue on Internet of Things and Its Related Technologies in
Image Electronics」（2019 年 6 月発行予定）、「Special Issue on IEVC2019 JT」・「Special
Issue on Image Processing/Pattern Recognition Technologies Supporting Human Living
and Society」（英文論文誌 2019 年 12 月発行予定）を企画し、論文募集を行っている。
５） 論文投稿に関連して、システム開発論文の投稿を促すため、論文投稿の手引きを改訂し、通常424

論文とシステム開発論文の評価方法の違いを明記した。今後のシステム開発論文の投稿数増加を期待したい。
６） 会員からの特定論文の査読期間を短縮して欲しいとの要望を受け、編集委員会において、「短期特別査読制度」について、その実現方法について検討し、試験的に募集を開始した。詳細については、2019 年 4 月号に掲載した。
７） The Sixth IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing(IEVC2019)（インドネシア）（2019 年 8 月開催予定）においても本委員会主導で開催する予定である。
８） 英文論文誌の円滑な J-stage への英文論文誌登録作業を進めるための WG を発足させ、支援ツールを利用した J-stage に関連したシステムの試験利用を行っている。
９） Facebook および twitter を活用した学会活動（学会誌発行、特集号論文募集、年次大会・研究会・セミナーの案内等）に関する情報発信を積極的に行い、学会からの情報流通を多次元化し、会員サービスおよび学会のプレゼンス向上に努めた。
１０） 学会誌のオンライン発行から丸 6 年が経過したが、今後安定して発行を継続するためには、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：柿本 正憲 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 286 回～第 289 回）開催し、発表総件数 168 件、参加者総数は 356 名であった。第 286 回は映像情報メディア学会との共催で 8 月に信州大学松本キャンパスにて 2 日間開催した（研究発表 18 件、参加者 46 名）。第 287 回（高臨場感ディスプレイフォーラム）は 5 学会の共催で 11 月に日比谷コンベンションホールにて開催した。単独主催の第 288 回は 3 月に徳島大学にて 2 日間開催した（研究発表 23 件、参加者 38 名）。第 289 回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）は 3 学会の共催で 3 月に早稲田大学西早稲田キャンパスにて開催した。
２）見学会
11 月に東京大学の本郷キャンパスでの創作展を見学した。参加者は 9 名であり、大変好評であった。
３）画像関連学会連合会の企画
11 月に京都工芸繊維大学にて第 5 回秋季大会を開催した。4 学会合同のポスターセッションと各学会並列のオーラルセッション、講習会などが行われ、2 日間で画像電子学会からは 37 名の参加者があった。
４）企画委員会の運営方法の改革
企画委員会のより効率的かつ円滑な運営に向け、各役職の任期と職務の明確化を進めている。その一環としてマニュアルの作成を進めている。
５）学会活性化に向けて
夏と 3 月の地方開催第１種研究会はいずれも 2 日間開催で発表件数は安定している。一方でそれらの研究会発表を学会誌論文に発展させるために、2018 年 3 月の第 285 回研究会からコメントサービスを始めたが、現状での研究会からの論文化は 2 件にとどまっている。趣旨を徹底し、対象研究会発表は論文化の途中段階であることを十分に周知する必要がある。

425

技術専門委員会（委員：市ヶ谷敦郎，菅沼優子，田中 清，原 潤一）

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めざして活動している.2018 年 5 月 22 日に,早稲田大
学において AIS (Advanced Image Seminar) 2018 を開催した AIS2018 では「映像セキュリティ技
術の最新動向」と題し、第一線で活躍されている専門家をお招きして 4 件の講演を行ったセキュリ
ティをキーワードとし,2 件の画像フォーマットや Web におけるコンテンツ保護技術に関する国際標準化を担当されている大学研究者の方にお願いするとともに,2 件のセキュリティ分野における画像処理技術に関する講演を世界トップクラスの製品開発に携わっている企業研究者の方にお願いした。 企

業・学生双方から 17 名の参加者があり,活発な質疑応答がなされた.講演者から充実していたという
お言葉をいただくとともに聴講者から大変有意義な機会であったとの言葉もあり，セミナーは成功裏に終了した.
また,2018 年度画像電子技術賞の選定を実施した.

年次大会実行委員会（委員長：小林直樹，副委員長：柿本正憲，森島繁生）

2018 年 6 月 21 日（木）～23 日（土）に，山形テルサにおいて Visual/Media Computing
Conference 2018（第 46 回年次大会）を，情報処理学会 コンピュータグラフィックスとビジュア
ル情報学研究会，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との共催で開催した．「AI/IoT が切り拓く画像イノベーション」をスローガンとした．従来の企画セッション
をオーガナイズドセッション（OS）として再構成し OS では 3 セッション 22 件の発表を行った．企業
展示は 5 社で，技術展示や会社紹介展示を行った．特別講演では，著名建造物に高級じゅうたんを納入する地元山形のオリエンタルカーペット株式会社渡辺博明社長からデザイナーとの共同ブランディ
ング戦略について，CG 研究のパイオニアで一昨年紫綬褒章を受章した西田友是先生からご自身の半世紀にわたる CG 研究について，それぞれご講演いただいた．

学生会（幹事：田代裕子）(1) 2017 年度に引き続き，田代裕子（東京電機大学）が学生会顧問となった．
(2) 2018 年度は芸術科学会，映像情報メディア学会，ADADA Japan，公益財団法人画像情報教育振興協会（以下，CG-ARTS 協会）と合同で，ビジュアル情報処理研究会学生研究合宿（以下，研究合宿）を開催した．
・会

期：2018 年 9 月 22 日〜24 日(3 日間)

・会

場：埼玉県県民活動総合センター（けんかつ）

・参加者：12 大学から，学生 45 名，教員 7 名，社会人 5 名の合計 57 名．
・Web サイト：http://vipcamp.org/
研究合宿では主な活動として，以下を実施し盛会のうちに無事終了した．
①学生によるポスター発表

426

②VIP AWARD：ポスター発表における優秀者の表彰③企業賞「ウサギィ賞」「FIVE 賞」「ジオクリエイツ賞」：協賛企業によるポスター発表における優秀者の表彰④グループワーク：学部生，M1 向けに英語論文サーベイのコツと共同で論文を読み解く企画⑤社会人座談会：社会人の講演，議論の場を設ける企画⑥レクリエーションや懇親会など参加者間の交流促進を目的とした企画
2018 年度は「研究を、はじめよう」をテーマとし，研究を始めたばかりの学部生が研究の過程
を一通り経験できること，修士以上の学生が研究の過程などを見つめなおし，本合宿で得た意
見や経験を自身の研究に活かせることを目標としてグループワークなどの企画を実施した．
社会人座談会は，教員 2 名，協賛企業のほか，運営委員の学生自身が直接企業を訪問，交渉，依頼した講演者 6 名が一つの卓を囲んで学生と語り合う座談会形式での講演を行った．学生を10 名前後のグループに分け，各講演者のいるテーブルを 15 分ごとに順に回るような形で行われた．事前に自己紹介を含めた講演内容を 5 分程度でプレゼンテーションしていただき，その後学生との座談会を行った．座談会終了後には，簡単な立食形式による親睦会を設け，より密に議論できる場を提供した．講演者，参加者ともに高い評価を得られた．
2018 年度の研究合宿は，代表(井上和樹：早稲田大学)と副代表(神山拓史：明治大学)をはじめとする計 7 名の運営委員によって企画・運営が行われた．

国際ワークショップ（主担当：小林 直樹、竹島 由里子、児玉 明）

１）IEVC2019 の開催に向けて、IEVC2014 よりの課題である名称問題を審議し、ワークショップからコンファレンスに格上げした、実行委員会の編成を見直し（編集委員会主体から編集委員会、企画委員会の連携体制への移行）を行い各委員の選出を行った。
２）開催場所現地の視察を行った。
３）開催場所、日程が決定し、各委員の選定、スポンサー、募集論文の形式、スケジュール、招待
講演者選定などを決定し、Call for Papers（CFP）を作成した。作成された CFP は、学会誌、及び英文論文誌やホームページ、メーリングリストなどを活用し、参加者増加に向け、広報した。
４）IEVC2019 においても、様々な国際学会開催の支援制度の活用等を通して、会議運営費の抑制を図るとともに、共催体制など運営形態の準備を進めた。
５）前回と同様に、英文論文誌において国際ワークショップ発表内容を中心とした論文特集を企画した。

第 2 種研究会
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～
VC2018，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)を開催している。
427

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を開催している。
[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。
2-2 画像ミュージアム(MUS)研究会 (IIEEJ SIG on Museum System Technology)
2003-01～
CG, VR, 3D 等の画像ミュージアムへの応用，博物館情報の画像入力，横断検索，流通を調査研究する。
2-3 画像エンタテイメント(IET)研究会 (IIEEJ SIG on Image Entertainment)
2014-03～
コミック/アニメ/ゲーム等の画像エンタテイメントの視点から画像処理・通信をとらえて，エンタテイメント固有の課題について検討を深める。
[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)
1993～ （2005～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。
3-2 国際標準化教育(STD)研究会 (IIEEJ SIG on International Standardization Education)
2007-09～
国際標準化戦略とその推進，標準化活動を推進する人材育成課題を調査研究する。傘下に標準化活動スキル標準の研究グループをもつ。
[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428

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 andInteraction)
2010-01～
限られた人数の対象に対話的に適応するマルチメディアプレゼンテーションのための関連技術を系
統的に調査研究する。
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。

2018 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 森島繁生 副委員長 德吉雄介
2. Webなし（設定中）3. VC2018
テーマ: VC 全般
開催日: 2018-06-21/22/23
会場: 山形テルサ
講演件数: オーラル 39 件, ポスター30 件
担当: 岡部誠（プログラム委員長）, 栗山繁（運営委員長）, 森島繁生（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 2018
テーマ: VC 一般
開催日: 2018-12-9/10
会場: 下呂温泉
講演件数: 15 件
担当: 石川智一, 佐藤周平
5. セミナー
開催なし[1-2] 多次元画像(MDI)研究会
1. 代表

429

委員長 筒口拳
2. Webなし
3. 年次大会 企画セション
開催なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 3 次元画像コンファレンス 2018
テーマ: 3 次元画像処理全般
開催日: 2018-07-05/06
会場: 北海道大学 フロンティア応用科学研究棟
講演件数:24 件
担当: 筒口5. セミナー
開催なし[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 企画セション
開催なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 7 月 VMA 研究会(SIC 研究会と共催)
テーマ: JPEG 標準化最新動向(仮）開催日: 2018-07-dd
会場: 未定講演件数: 件
年次大会オーガナイズド・セッションで JPEG 標準化の講演を行うため研究会の開催は見送ることとした。
担当：小野、深見(2) 第 45 回 VMA 研究会
テーマ: ユニバーサルデザインの最新動向
開催日: 2018-10-12
会場: 専修大学 神田キャンパス 7 号館 771 教室
講演件数: 3 件 参加者：13 名
担当: 深見
収支：入 6,000 円, 出 0 円
収益：6,000 円(3) 第 46 回 VMA 研究会（VHIS 研究会と共催）
テーマ: VMA と図書館・博物館のこれから
開催日: 2019-03-16
会場: 工学院大学 新宿キャンパス 高層棟 5 階 A-0511 教室
講演件数: 6 件 参加者：13 名
担当: 深見、平山
収支：入 11,500 円, 出 10,800 円
収益：700 円

430

(4) 第 9 回 ワークショップ（DSG 研究会と共催）
テーマ: デジタルサイネージが切り開く新時代
開催日: 2018-11-19
会場: 早稲田大学 西早稲田キャンパス 63 号館 1F 電子物理システム会議室
講演件数: 5 件 参加者：12 名
担当: 大野、深見
収支：入 8,000 円, 出 0 円
収益：8,000 円
5. セミナー

開催なし[2-2] 画像ミュージアム(MUS)研究会
1. 代表
委員長 人選中（暫定：小町祐史）
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/mus.htm
3. 年次大会 企画セション
なし
4. 研究会/ワークショップ
予定したが実施できず、中止。
(1) 第 14 回画像ミュージアム研究会（VHIS との共催）
テーマ: 未定
開催日: 2019-03-dd
会場: 歴博(仮)講演件数: 件担当: 平山，小町，深見
備考: 歴博，印刷博物館とコンタクト
5. セミナー
開催なし[2-3] 画像エンタテイメント(IET)研究会
1．代表
委員長 人選中
2．Web
http://www.y-adagio.com/public/committees/iet/iet.htm
3．年次大会 企画セション
なし
4．研究会/ワークショップなし
予定したが実施できず、中止。
(1) 第 1 回 画像エンタテイメント研究会
テーマ：未定開催日: 2018-mm-dd
会場: 未定講演件数:件
担当: 人選中
5. セミナー
開催なし

431

予定したが実施できず、中止。
(1) 第 5 回画像エンタテイメントセミナー
テーマ:
開催日: 2018-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件
担当: 人選中[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
テーマ：画像イノベーションを牽引する新たな符号化技術
開催予定日: 2018-06-23
会場: 山形テルサ
講演予定件数: 5 件
担当: 小野、小林
4. 研究会/ワークショップ
テーマ: JPEG 標準化最新動向(仮）開催日: 2018-07-dd
会場: 未定講演件数: 件
年次大会オーガナイズド・セッションで JPEG 標準化の講演を行うため研究会の開催は見送ることとした。
担当：小野、深見

5. セミナー
開催予定なし6.学会誌解説
学会誌「スキャニング」に学会創立 45 周年記念の一環として「画像通信今昔」シリーズを 2017
年 1 月号から連載している。2018 年 7 月号まで全 7 回 9 件掲載した。

[3-2] 国際標準化の活用と教育(STD)研究会
旧研究会名称（国際標準化教育研究会）を上記に変更、略称 STD は変更なし。
1. 代表
委員長 黒川利明
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/std/std.htm
3. 年次大会 企画セション
開催なし
4. 研究会/ワークショップ

432

(1) 第 22 回 国際標準化の活用と教育研究会
テーマ: 学会活動と標準化の活用と教育
開催日: 2019-01-29
会場: 早稲田大学 西早稲田キャンパス 63 号館 1F 電子物理システム会議室
講演件数: 5 件 参加者：13 名
担当: 黒川
収支：入 16,000 円, 出 0 円
収益：16,000 円
5. セミナー検討したが集客見込めず、中止。
(1) 第 2 回 STD セミナー(2018 年度秋期セミナーとして）[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. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/ssc/ssc.htm
3. 年次大会 企画セッション
開催なし
4. 研究会/ワークショップ
予定したが実施できず、中止。
(1) 第 15 回 安全な暮らしのための情報技術研究会
テーマ: 未定
開催日: 2018-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件
担当: 中西5. セミナー
開催なし[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. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vhis/vhis.htm
3. 年次大会 企画セッション、オーガナイズドセッション
開催なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 13 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 と図書館・博物館のこれから
開催日: 2019-03-16
会場: 工学院大学 新宿キャンパス 高層棟 5 階 A-0511 教室
講演件数: 6 件
担当: 深見、平山 参加者：13 名
収支：入 11,500 円, 出 10,800 円
収益：700 円
予定したが実施できず、中止。
(2) 第 14 回 視覚・聴覚支援システム研究会（MUS 研究会との共催）
433

テーマ: 未定
開催日: 2019-03-dd
会場: 歴博(仮)講演件数: 件担当:平山，小町，深見
備考: 歴博，印刷博物館とコンタクト
5. セミナー
開催なし[5] 表示分野の第 2 種研究会
[5-1] デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会
1. 代表
委員長 大野邦夫
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/dsg/dsg.htm
3. 年次大会 企画セション
テーマ: 地域活性化・人材育成・ 技能科学における図形・画像・Web コンテンツ活用
開催日: 2018-06-21
会場: 山形テルサ
講演件数: 7 件
担当: 大野4. 研究会/ワークショップ(1) 第 9 回 DSG ワークショップ（VMA 研究会と共催）
テーマ: デジタルサイネージが切り開く新時代
開催日: 2018-11-19
会場: 早稲田大学 西早稲田キャンパス 63 号館 1F 電子物理システム会議室
講演件数: 5 件 参加者：12 名
担当: 大野、深見
収支：入 8,000 円, 出 0 円
収益：8,000 円
5. セミナー
開催なし[5-2] 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. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/sdp/sdp.htm
3. 年次大会 オーガナイズド・セッション (AIM 研究会と共催）
テーマ: スマートシティにおける都市間連携と地域資源有効活用の技術的課題～SNS の地域決済、音楽建物空間快適、衛星情報通信、観光資源と ICT、インバウンドへの活用～
開催日: 2018-06-23
会場: 山形テルサ
講演件数: 13 件
担当: 長尾、金田、松本
4. 研究会/ワークショップ
開催なし

434

5. セミナー
予定したが実施できず、中止。
(1) 第 5 回 SDP セミナー
テーマ: 未定
開催日: 2018-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件担当: 松本[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. Webhttp://y-adagio.com/public/committees/aim/aim.htm
3. 年次大会 オーガナイズド・セッション (SDP 研究会と共催）
テーマ: スマートシティにおける都市間連携と地域資源有効活用の技術的課題～SNS の地域決済、音楽建物空間快適、衛星情報通信、観光資源と ICT、インバウンドへの活用～
開催日: 2018-06-23
会場: 山形テルサ
講演件数: 13 件
担当: 長尾、金田、松本
4. 研究会/ワークショップ
予定したが実施できず、中止。
(1) 第 3 回建築と画像電子の共通領域(AIM)研究懇談会
テーマ: 未定
開催日: 2018-09-dd
会場: 未定講演件数: 件
担当: 長尾5. セミナー
開催なし

435

６．表彰関係（名誉会員推戴を含む）
・【第６号議案】 名誉会員推戴：石橋 聡（NTTテクノクロス株式会社）・フェロー称号：
多田村 克己平山 亮
宮田一乘
長谷川まどか

写実的画像生成技術に関する先駆的研究
マルチメディア技術の応用研究と社会貢献ビジュアルコンピューティング分野の先駆的研究
画像符号化とその応用に関する先駆的研究開発

・研究奨励賞：
・一般の部：１名
受賞者：Takashi Hosono(NTT Media Intelligence Lab)
題名：Depth Edge Based Objectness Metric for Generating Instance Candidate Regions
著者：Takashi Hosono(NTT Media Intelligence Lab.), Shuhei Tarashima(NTT Media Intelligence Lab.),Jun Shimamura(NTT Media Intelligence Lab.), Tetsuya Kinebuchi(NTT Media Intelligence Lab.)
・ポスターの部：１名
受賞者：児玉 周太朗(電気通信大学)
題名：細胞計測のための定量位相・偏光イメージング
著者：児玉 周太朗(電気通信大学),佐竹 宏基(電気通信大学),高和 宏行(ユニオプト),
干場 隆志(山形大学),渡邉 恵理子(電気通信大学)
・学生オーラルの部：１名
受賞者：和田 歩（工学院大学）
題名：画像の局所的性質を利用した符号化効率の検討
著者：和田 歩（工学院大学）,嶋田 京輔（工学院大学）,合志 清一（工学院大学）

・画像電子技術賞：2件
題目：羽虫の群れの動き生成システム
ཷ賞者：村上 葉、土橋 宜典、山本 強 （北海道大学大学院情報科学研究科）
題目：展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いたMICEアプリの提供
ཷ賞者：茂木 学、林 阿希子、高宮 駿介、鈴木 督史、寺中 晶郁、松井 龍也、
中村 幸博、佐久間 聡、木下 真吾 （NTTサービスエボリューション研究所）

・VC技術論文賞・VC応用論文・VCポスター賞（旧VC賞に代わって、VC2018より、新たに本賞がVC運営員会により制定されました。
http://cgvi.jp/vc2018/awards/）
VC技術論文賞

VC応用論文賞

受賞者：土橋宜典(北海道大学)
題目：大気中の音の伝播の高速計算
著者：土橋宜典(北海道大学), Doug James(Stanford University)
該当なし

VCポスター賞 （3件）
受賞者：五十嵐 悠紀(明治大学)
題目： クラフトバンド工作のためのデザイン支援システム
著者：五十嵐 悠紀(明治大学)436

受賞者：佐藤 周平（ドワンゴCGリサーチ）
題目：パッチ合成に基づく詳細な動きを保持した流体の流れの変形
著者：佐藤 周平（ドワンゴCGリサーチ），土橋 宜典（北海道大学／ドワンゴCGリサーチ），
櫻井 快勢（ドワンゴCGリサーチ），西田 友是（広島修道大学／ドワンゴCGリサーチ）受賞者：酒井洋樹(芝浦工業大学),
題目： 対訳無し学習による和文フォント画像間のスタイル転著者：酒井洋樹(芝浦工業大学), 新野大輔(芝浦工業大学), 井尻敬(芝浦工業大学)

７．テストチャ－ト等頒布状況(2018年4月～2019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
DSCテストチャ－ト 10枚

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

437

62枚
5
0
0
0
5
45
13本

（ 39）
（ △15）
（
0）
（
0）
（
0）
（ △ 4）（ 25）（ 10）（ △12)

2019年度画像電子学会退任役員
役職
副会長

編集理事

企画理事

財務理事

総務理事

技術専門理事

地方理事

監事

氏 名

勤 務 先

柿本 正憲

東京工科大学 メディア学部

松浦 宣彦

N T T テクノクロス株式会社

藤澤 誠

筑波大学 大学院

木村 俊一

富士ゼロックス㈱ 研究技術開発本部 基盤技術研究所

深見 拓史（有）インターメディアジャパン

能勢 将樹(株)リコー システム研究センター

渡邉 孝信

早稲田大学 理工学術院

田村 徹

東京工芸大学 工学部

平川 秀治

東京電機大学 未来科学部

尾関 智子

東海大学 情報理工学部

田中 清

N T T サービスエボリューション研究所

原 潤一（株）リコー 研究開発本部 リコー未来技術研究所

床井 浩平

和歌山大学 システム工学部

西尾 孝治（ご逝去）大阪工業大学 情報科学部

大野 邦夫㈱モナビIT コンサルティング 研究部門

438

2019年度 画像電子学会 留任役員
役職

氏 名

会長

斎藤 隆文

東京農工大学

副会長

田中 清

信州大学

金井 崇

東京大学

編集理事
児玉 明
（編集委員長）
編集理事

勤 務 先

広島大学 情報メディア教育研究センター

荒井 良徳

東京工芸大学 工学部

佐藤 周平

プロメテック・ソフトウェア株式会社

和泉 章

国立大学法人一橋大学 イノベーション研究センター

田坂 和之（株）K D D I総合研究所

財務理事

長尾 嘉満

オプト技術研究所（株）

総務理事

伊藤 直己

日本電信電話（株） N TT メディアインテリジェンス研究所

春日 秀雄

神奈川工科大学 情報学部情報メディア学科

企画理事

技術専門理事 高橋 正樹

監事

日本放送協会 放送技術研究所

古木 一朗

三菱電機（株） 情報技術総合研究所

中根 奈穂美東芝テック（株）プリンティングソリューション事業本部439

【第2号議案】
2019年度 画像電子学会 新任役員
役職

氏 名
吉田 典正

日本大学 生産工学部

土橋 寿昇

N TT メディアインテリジェンス研究所
画像メディアプロジェクト

石川 知一

東洋大学

関野 雅則

富士ゼロックス㈱ 研究技術開発本部
インキュベーションセンター

副会長

編集理事
企画理事
柿本 正憲
（企画委員長）企画理事

所属先

東京工科大学 メディア学部

深見 拓史（有）インターメディアジャパン

企画理事

上条 直裕

(株)リコー

財務理事

田村 徹

東京工芸大学 工学部

田中 宏和

広島市立大学 大学院情報科学研究科

竹村 憲太郎東海大学 情報理工学部

大西 隆之

N TT メディアインテリジェンス研究所

石原 聖司

東京電機大学 理工学部理学系 数理情報学コース

地方理事

久保 尋之

奈良先端科学技術大学院大学

監事

姜 有宣

東京工芸大学（
セミナー委員長）

イノベーション本部

総務理事

技術専門理事440

2019年度 画像電子学会 役員名簿
役職

氏 名

所属先

会長

斎藤 隆文

東京農工大学

田中 清

信州大学

金井 崇

東京大学

吉田 典正

日本大学 生産工学部

土橋 寿昇

N T T メディアインテリジェンス研究所
画像メディアプロジェクト

児玉 明

広島大学 情報メディア教育研究センター

荒井良徳

東京工芸大学 工学部

佐藤周平

プロメテック・ソフトウェア株式会社

石川 知一

東洋大学

関野雅則

富士ゼロックス㈱ 研究技術開発本部
インキュベーショ
ンセンター

柿本 正憲

東京工科大学 メディア学部

副会長

編集理事
（
編集委員長）

編集理事

企画理事
（
企画委員長）

企画理事
深見 拓史
（
セミナー委員長）（
有）
インターメディアジャパン

和泉 章

国立大学法人一橋大学 イノベーショ
ン研究センター

田坂 和之

（
株）
K D D I総合研究所

上条 直裕(株)リコー

長尾 嘉満

オプト技術研究所（株）田村 徹

東京工芸大学 工学部

伊藤直己

日本電信電話（株） N T T メディアインテリジェンス研究所

春日秀雄

神奈川工科大学 情報学部情報メディア学科

田中 宏和

広島市立大学 大学院情報科学研究科

竹村 憲太郎東海大学 情報理工学部

高橋 正樹

日本放送協会 放送技術研究所

古木 一朗

三菱電機（
株） 情報技術総合研究所

大西 隆之

N T T メディアインテリジェンス研究所

石原 聖司

東京電機大学 理工学部理学系 数理情報学コース

地方理事

久保 尋之

奈良先端科学技術大学院大学

監事

中根 奈穂美東芝テック（株）プリンティングソリューショ
ン事業本部

監事

姜 有宣

東京工芸大学企画理事

イノベーショ
ン本部

財務理事

総務理事

技術専門理事441

貸借対照表【第３号議案】

2019年 3月31日現在
一般社団法人
一般会計

画像電子学会科

目

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
未
払
法
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

当年度（単位:円）
増 減

前年度

Ⅰ

預

価

金
金
金
金

証

券
金

人
引

51,558,938 55,663,042 -4,104,104
364,900
321,700
43,20025,296
025,296
10,0000
10,00051,959,134 55,984,742 -4,025,608
141,556
141,556

292,400
292,400-150,844-150,844

100,000
100,0000
100,000
100,000
0
241,556
392,400-150,844
52,200,690 56,377,142 -4,176,452

税

金
金
等

38,88066,26770,000175,147

239,396
85,34470,000394,740-200,516-19,0770-219,593

当

金

1,000,000
1,000,000
1,175,147

1,000,000
1,000,000
1,394,740

00-219,593

0

0

0

0

0

0

0
51,025,543
51,025,543
51,025,543
52,200,690

442

0
0
54,982,402 -3,956,859
54,982,402 -3,956,859
54,982,402 -3,956,859
56,377,142 -4,176,452

正味財産増減計算書
2018年 4月 1日から2019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
第1種研究会秋期
セミナーAdvanced Image Seminar
第2種研究会
画
像
関
連
連
合
会
IEVC
編
集
・
収
入
掲
載
料
別
刷
代
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
他
会
計
通
帳
よ
り
未 収 配 当 金
経常収益計
(2) 経常費用
企
画
・
支
出
大
会
第1種研究会
Advanced Image Seminar
秋
期
セ
ミ
ナ
ー
第2種研究会
IEVC
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)
学 会 誌 作 成出
張 交 通 費学会誌(CD-ROM)発送費
学
会
誌
別
刷
印
刷
代
編
集
委
員
会
そ
の
他
庶
務
・
支
出
事
務
人
件
費
会
議
費
発
送
通
信
費
事
務
庶
務
雑
費
税
務
処
理
委
託
費
表
彰
費
電
子
化
関
連
費
警
備
費
等

443

当年度

前年度

（単位:円）
増 減

7,808,000 8,180,500
1,800,000 2,050,000
655,000
652,500
5,158,500 5,351,000
48,00045,00026,50022,000120,000
60,0003,130,568 3,402,479
2,658,500 2,453,000
159,000
155,0000
248,009
117,000
287,000
41,500100,000
154,568
79,470080,0002,958,332 5,530,673
2,685,000 4,965,000
154,800
193,400
118,532
112,376
029,8000
230,097
1,576,317
57,451
76,31757,4511,500,000
00-18,047
15,473,217 17,153,056-372,500-250,000
2,500-192,500
3,000
4,500
60,000-271,911
205,500
4,000-248,009-170,000-58,500
75,098-80,000-2,572,341-2,280,000-38,600
6,156-29,800-230,097
1,518,866
18,8661,500,000
18,047-1,679,839

1,885,795 1,902,368
1,196,341 1,225,631
212,046
180,350
80,382122,0440
183,055
10,80050,720176,753
0
209,473
140,568
1,301,330
620,025
817,449
275,180
122,500
0
91,60089,00039,52886,680187,013
136,765
43,24032,40015,697,107 16,286,527
11,888,019 12,591,240
108,328
88,418517,490
602,492
2,127,182 2,281,615
687,960
392,040
156,31290,990129,520
137,999
60,912
60,912-16,573-29,290
31,696-41,662-183,055-39,920
176,753
68,905681,305
542,269
122,500
2,600-47,152
50,248
10,840-589,420-703,221
19,910-85,002-154,433
295,920
65,322-8,479
0

そ
の
他
電
子
化
運
用
支
出
H P 制 作 ・ メ ン テ ナ ン ス 費
管
理
費
租
税
公
課
法
人
税
等
国
税
そ
の
他
経常費用計
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
投 資
有
価
証
券
売
却 益
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

444

21,38440,8210
521,0000
521,000
325,000
414,720
325,000
414,72070,00072,3230
2,323
70,00070,00019,279,232 19,816,963-3,806,015 -2,663,907-150,844
225,836-150,844
225,8360770,200-150,844
996,036-3,956,859 -1,667,871

0-19,437-521,000-521,000-89,720-89,720-2,323-2,3230-537,731-1,142,108-376,680-376,680-770,200-1,146,880-2,288,988

0

0

0
0
0
0
-3,956,859 -1,667,871
54,982,402 56,650,273
51,025,543 54,982,402

00-2,288,988-1,667,871-3,956,859

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0
0
0
0
51,025,543 54,982,402

000-3,956,859

一般会計 財産目録
（2019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

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)

135,620

135,620138,079
2,198,163
381,206
44,6332,762,081

郵便局振替口座(00180-3-166232)
郵便局総合口座(10070-65457471)

147,171
132,977

会誌掲載代(240号）
会誌別刷代(240号）
会誌掲載代(247号）
会誌別刷代(247号）

125,000
10,500180,000
49,400（小計）
未収金

280,148
3,177,849

364,900

未収入金

受取利息

25,296

仮払金

特別会計分

10,000

有価証券

エヌエフ回路設計ブロック

141,556

敷金

ライオンズマンション三河島第二100,000（一般会計合計）

3,819,601

組織強化積立金
普通預金

定期預金

定額貯金

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)

16,356496,178
220,937

733,471

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)7,332,486
10,011,460
10,134,246

27,478,192

郵便局定額貯金(10070-65457471-01)

5,898,725（組織強化積立金合計）

34,110,388

退職金積立金定期預金

普通預金

定期預金 りそな銀行
定期預金 りそな銀行

芝支店(3850900)
芝支店(3822466)

2,012,658
12,065,163

14,077,821（退職金積立金合計）

14,077,821

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）

192,880
192,880

資産の部合計445

52,200,690

科

目

摘

要

金

額

負債の部
未払金
預り金
未払い法人税

税務顧問料(クリアコンサルティング)
大塚商会
源泉所得税，執筆謝礼源泉税
都民税均等割り退職金積立て引当金
負債の部合計差引正味財産446

35,6403,240

38,88066,26770,0001,000,000

1,136,267
1,175,147
51,025,543

貸借対照表2019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
売掛
棚
卸
流動資産合計資産合計
Ⅱ 負債の部
１．流動負債
仮受
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

金
金
産

5,242,165
0578,170
5,820,335
5,820,335

6,025,012
196,560
593,430
6,815,002
6,815,002-782,847-196,560-15,260-994,667-994,667

金

10,00010,00010,00000
0

10,00010,00010,000

0

0

0

0

0

0

Ⅰ

預
資

0
5,810,335
5,810,335
5,810,335
5,820,335

447

00
6,815,002 -1,004,667
6,815,002 -1,004,667
6,815,002 -1,004,667
6,815,002-994,667

正味財産増減計算書
一般社団法人特別会計

2018年 4月 1日から2019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
テ ス ト チ ャ ー ト (TC)
No.1
No.2
No.21Rev
No.22Rev
発
送
手
数
SCID(CD-ROM)
CMYK
XYZ
DSC
受
取
利
経常収益計
(2) 経常費用
仕
特
別
会
計
・
支
テ ス ト チ ャ ー ト (TC)
No.1
発
送
手
数
振
込
手
数
SCID(CD-ROM)仕入
CMYK
XYZ
経
費
分
担
法
人
税
国
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

入
印 刷

料

息
入
出
印 刷
料
料

金
等
税

前年度

1,079,083
922,320460,080
4,860
228,420
228,960
28,512126,036
126,036
02,160
551,079,083

525,799474,120
178,740
27,54083,700184,140
15,76830,456
20,304
10,1525,400
55525,799

15,2602,068,486
456,840
456,840
432
1,484
109,730
93,84015,8901,500,000
442,083,750-1,004,667
0-1,004,667

245,591-230,331
16,204 2,052,282
0456,8400456,840
0
432
404
1,080
15,80093,9307,900
85,9407,900
7,990
0 1,500,000
8
-4
8
-4
261,803 1,821,947
263,996 -1,268,663
00263,996 -1,268,663

000-1,004,667
6,815,002
5,810,335
0
0
0
0
0
0
5,810,335448（単位:円）
増 減

当年度

0553,284448,200
281,340-22,680
144,720
44,82012,744
95,580105,732-10,152-3,2400553,28400000263,996 -1,268,663
6,551,006
263,996
6,815,002 -1,004,667
0
0
0

0
0
0

0
0
0
0
0
0
6,815,002 -1,004,667

特別会計 財産目録
（2019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

4,118

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）
資産の部合計5,238,047
5,242,165
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0本
0本
0

45 枚
291 枚
0枚
175 枚
1枚
8枚
33 枚
260 枚
260 枚
1本
0本

212,625
152,775
013,125
11,55031,920138,600
6,500
3,380
7,695
0
578,170
5,820,335

負債の部
仮受金

一般会計分

10,000
負債の部合計差引正味財産449

10,0005,810,335

450

【第４号議案】

２０１９年度事業計画

１． 計画方針
本学会は産官学の連携によるファクシミリ技術の向上と装置の普及を目指し 1972 年 4 月 14 日に設立され、その後広く画像情報分野の科学・技術の進歩・発展に貢献してきました。1993 年には画像入力や信号処理にコンピュータを駆使した Visual Computing 研究会が設立され、対象とする科学技術分野も拡大されました。また、2010 年には一般社団法人となり、学会組織としての社会的基盤が整いました。近年のテストチャート頒布の大幅な落ち込み等による財政基盤の一時的な悪化に対しては、2012 年以後の学会誌の電子出版配布、事務所移転、経費・人件費等の見直しなどにより、立て直しを実現することができました。しかし、会員数の年率約 4％減の状況は止まっておらず、加えて賛助会員の減少もあり、厳しい状況が続いております。健全な学会運営を確保すべく、今後とも経費削減の検討を継続し、無理のない財政立直しを図るとともに、会員減少を食い止め、新たな会員獲得を目指す方策を進めます。
画像は、医療、福祉、教育、交通、農業、気象、災害などあらゆる産業分野や分野間を結ぶ視覚情報の担い手として利用されています。本学会の対象分野は、画像の入出力・符号化・信号処理、
文書処理・通信・流通および Visual Computing 技術を含み、あらゆる画像メディアの技術要素を対象としています。今後も画像に関係する情報を中心とし、国内外を問わず産官学間の会員相互が自由に議論する場として、学問レベルの向上、科学技術、産業の発展に広く貢献する学会を目指す所
存であります。
会員諸氏に対しましては、本学会のテーマとも深く関連するディジタル化技術を最大限に活用して、最新の画像メディア情報をお届けするとともに、会員相互の絆を深める身近でタイムリーな情報についても共有したいと考えています。このため懸案であるホームページの充実を図ります。さらに、学会活動を国際的なレベルに高め発展させていくため、優れた研究成果をいち早く世界に向けて発信していくことも重要ととらえています。
会員諸氏におかれましては、是非上記の主旨をご理解いただき、ご支援・ご協力をお願いいたします。
2019 年度は、以下の方針にもとづき学会活動に取り組む予定です。
(1) 学会の活動の活性化と円滑な運営
一般社団法人 画像電子学会として整備された組織体制のもと、財政状況を考慮しながら、学会
活動の活性化、及びコンプライアンスの確保に努める。特に、学会の財務状況の検討および改善を推進するべく、継続して学会運営体制の見直しを行う。
また、論文を含む学会誌情報、年次大会・各種研究会・セミナー等のイベント情報に関して、
学会ホームページ、Facebook、twitter 等の ICT 技術を用いてアピールし、情報提供とその流451

通の活性化を目指す。
(2) 委員会活動の課題解決
本学会の 2 大活動は、編集業務と研究会・セミナー・国際ワークショップ開催業務である。
i）編集委員会の課題：学会誌の電子化移行後、学会誌・英文論文誌の発行期日の順守と発行品
質の維持・向上を行うため、編集委員会の作業負担が増加しており、編集校正の負荷平準化を継続する。このため、今年度は編集委員，査読委員，校正幹事等の増員が適正であったか検証
し、不足があれば更なる対策を実施する。また、学会ホームページにおける編集委員会からの最新情報の発信は、会員と学会の絆を維持する点で会員サービスの原点ともいえるため、会員への学会誌・英文論文誌の更なる情報提供の充実化を継続して検討する。学会誌を年 4 回、英文誌を年 2 回発行する。
ii）企画委員会の課題：研究会・セミナー（企画委員会の行う研究会、各種委員会の行う研究会・シンポジウム、セミナー委員会・技術委員会が主催するセミナー等）の運営上の問題点を洗い出し、位置づけの見直し等を通じて各種イベントの効率的・効果的な実施を目指す。また、学生の学会活動参加の活性化施策、企業と大学との連携施策についても検討する。
iii）編集委員会と企画委員会の連携を強化し、各種イベントと学会誌特集号との連携を強化する。
伝統的に編集委員会で担当してきた国際カンファレンス開催についても国際連携の項で具体的課題に触れるがその効率的、かつ効果的な計画・運営体制を準備する。大学院生の修了審査に合わせ短期間での論文採録審査が可能な仕組みを本格的に実施する。
(3) 国際連携の強化
i）海外からの論文投稿増、新会員を増すことで財政基盤の安定化等を目指し、特に、アジア諸
国や国内の大学における留学生の会員勧誘活動を積極的に実施する。また、英文論文誌の品質の充実策、英文論文査読者の増強策を検証し、不足なら更なる追加を検討する。
ii）2019 年 8 月 21 日～24 日にインドネシア・バリ島で開催する国際カンファレンス IEVC2019に向けて綿密な事前計画を策定し、効果的に運営する。ジャーナルトラック、コンファレンス
トラック、レイトブレーキングペーパの三種類の投稿を用意して、参加者への便宜提供と投稿数の増加を図った。上記 i)の増強策と並行して，海外の大学・企業・研究所等との連携の強化を模索する。また、国内に加え海外からの論文検索・閲覧における利便性の向上を図るため、
J-Stage(科学技術情報発信・流通総合システム)を活用した論文情報等の海外サイトとの相互リンク機能を使って、英文論文誌掲載論文の J-Stage を利用した公開の早期化を実現する。
iii）学会 HP、Facebook、twitter の外国語対応を充実する。
(4) 画像関連連合会との連携
画像関連連合会との連携は引き続き維持するが、当学会が独自で進めてきた年次大会と VC シ

452

ンポジウム（2018 年度から VC2018 に名称変更）との併催、IEVC の継続的実施を優先し、画像関連連合会との年次大会、国際会議（ICAI など）の同時期・同会場での開催や共同開催にはこだわらないスタンスを継続する。ただし、相互乗り入れなどの緩やかな連携（連合会会員の会員扱いや年次大会での連合会合同大会参加票による聴講可能制度など）は従来通りとする。また、秋季大会に関しては本年度も 10 月 31 日～11 月 1 日に昨年度と同様京都工芸繊維大学で、同時期・同会場での開催による連携を継続する。
(5) 新たな会員の増加策を検討
昨年度は学生会員は増加したが、その他の会員は減少したことを鑑み、会員区分の新設、会員特典の見直し、賞の新設による受賞対象者の拡充、年次大会・各種研究会・セミナー等のイベント参加からの入会優待等の会員増加施策を継続検討する。特に会員同士の自由闊達な意見交換の場、会員サービスを享受して頂く場としての年次大会を目指し、オーガナイズドセッシ
ョン、企業と学生のブリッジングイベントなどを継続し、学会の活性化に努める。2020 年 6 月の総会は東京開催の予定であるが、地方開催についても一定の頻度で定期的に実施する予定である。
また、企業・大学等を対象にした賛助会員の減少を食い止めると共に、新規賛助会員増加施策を検討し実施する。

2．学会誌発行計画
画像電子学会誌 年4回発行
特集予定
・IoT社会の進展を支える画像電子関連技術論文特集
画像電子の世界と現実世界を相互につなぐ技術論文特集

2019年 4月号予定

・社会インフラ・生活関連サービスに関わる画像電子関連技術特集
2019年 7月号予定
・ビジュアルコンピューティング論文特集

2019年 10月号予定

・暮らしと社会を支える画像・パターン認識関連技術論文特集

2020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 Interaction Technologies between Image Electronics and Real World
2019年 6月号予定
・Special Issue on Image Processing/Pattern Recognition Technologies Supporting
Human Living and Society / Special Issue on IEVC2019 Journal track 2019年 12月号予定

3．大会・研究会・セミナー等開催計画
３－1 第47回年次大会
一般セッション/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/特別講演
VC2019
開催日：2019年6月27日(木)～29日(土)会 場：早稲田大学 国際会議場

453

（東京都新宿区西早稲田1丁目20-14）
共 催：CGVI情報学研究会（情報処理学会），
映像表現＆コンピュータグラフィックス研究会（映像情報メディア学会），

３－２ 定例研究会
第290回研究会
2019年9月予定
会場：未定
テーマ：画像一般
第291回研究会（高臨場感ディスプレイフォーラム2019）2019年11月予定
会場：未定
第292回研究会
2020年3月予定
会場：未定
テーマ：画像一般
第293回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）2020年3月予定
会場：未定

３－３

セミナー・見学会

・Advanced Image Seminar 2019開催日：2019年6月12日（水） 会場：早稲田大学 西早稲田キャンパス
テーマ：世の中を変革するAIの最新技術，役に立つAIの最新動向
・第40回秋期セミナー
開催日：2019年11月予定
会場：未定
テーマ：未定・2019画像関連学会連合会―合同秋季大会―
開催日：2019年10月31日（木）～11月1日（金）会場：京都工芸繊維大学
テーマ：未定共催：日本画像学会，日本印刷学会，日本写真学会
・見学会
開催日：2019年11月予定
会場：未定
・The 6th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing 2019
(IEVC2019)開催日： 2019年8月21日(水)～24日（土）開催場所：インドネシア バリ

３－４ 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

4．委員会活動計画
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）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。
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）2019 年 6 月～2020 年 5 月まで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」
・「VC2019 論文特集号」（2019 年 10 月発行予定）、「暮らしと社会を支える画像・パターン認識関連技術論文特集号」（2020 年 1 月発行予定）、「年次大会論文特集号」・「画像・映像の作成・加工のための CG・画像処理関連技術論文特集号」（2020 年 4 月発行予定）、英文論文誌では、「Special Issue on Internet of Things and Its Related Technologies in Image Electronics」
（2019

454

年 6 月発行予定）、「Special Issue on IEVC2019 JT」
・「Special Issue on Image Processing/Pattern
Recognition Technologies Supporting Human Living and Society」（英文論文誌 2019 年 12 月発行
予定）の発行を予定している。
４）2019 年 8 月に第 6 回 International Conference on Image Electronics and Visual Computing 2019
（IEVC2019）をインドネシア バリ島において開催予定である。関連特集として、「Special Issue on
IEVC2019 JT」を 2019 年 12 月号の英文誌で、また、「Special Issue on IEVC2019」を、2020 年
6 月号で発行する予定である。
５）今年から「短期特別査読制度」に関連した論文募集を試験的に始めているが、会員からのニーズを踏まえて、本制度の課題について引き続き検討する。
６）2019 年 10 月号が学会誌通算 250 号にあたるため、特集を予定している。また、2 年に 1 度の論文賞については 2018 年・2019 年発行の学会誌・論文誌に掲載された論文から選考を行う予定である。
７）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。
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：柿本 正憲 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、昨年度と同じく 4 回の開催を予定している。2 回については地方開催とし、９月 5 日～6 日に岩手県立大学、3 月に西日本（会場未定）での開催を予定している。他は東京開催とし、11 月 11 日に高臨
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。
２）見学会
例年どおり 11 月頃の開催を予定している。現状は場所未定である。
３）画像関連学会連合会の企画
10 月 31 日～11 月 1 日に第 6 回秋季大会を京都で開催する予定である。2020 年は連合会として秋に国際学会（ICAI2020）を開催するために、秋季大会ではなく第 7 回春季大会として 2020 年 6 月に開催し、第 6 回の実行委員が兼務する予定である。
４）学会活性化に向けた企画のあり方の再検討
学会の基幹活動であり財務にも寄与する学会誌論文の増加につながる企画を検討する。具体策の一つとして、2017 年度から始めた研究会のコメントサービスを引き続き推進する。これに加え、研究会での発表を論文化するための講座も行っていく。会員数の増加に向けては、年次大会での発表者に入会を勧め会員として定着させ収支の向上につなげることを目指す。従来の研究奨励賞に加え、年齢制限のない優秀研究賞を新設
し、発表のインセンティブとする。また、第１種研究会では発表に対する賞の授与を行っておらず、こちら
も何らかの特徴ある賞の新設を検討したい。

技術専門委員会（委員：田中 清，原 潤一，高橋 正樹，古木 一朗）

AIS (Advanced Image Seminar) 2019 を 2019 年 6 月 12 日に「世の中を変革する AI の最新技術、役に立つ AI の最新動向」と題して、5 名の専門家を講師としてお招きして開催する（実施済(6 月総会時点)）
次年度に向けて、AIS2019 及び 2019 年度画像電子技術賞選定の準備を進めていく。

455

年次大会実行委員会（委員長：柿本正憲、副委員長：田坂 和之（MC）森島繁生（VC）、栗山繁（VC2019 委員長））
2019 年 6 月 27 日（木）～29 日（土）に、早稲田大学国際会議場において，Visual/Media Computing
Conference 2019（第 47 回年次大会）を，情報処理学会コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究会，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との共催，日本画像学会，日本写真学会，日本印刷学会の協賛を得て開催する．大会テーマとして「社会インフラ・生活イン
フラとして浸透した画像技術」を掲げ、広く活用されている画像技術の基盤となる研究成果の発表を募っている。特別講演としては、一昨年の本学会見学会で好評であった玉川大学脳科学研究所の客員教授・名誉教授である塚田稔先生から「脳と絵画」について、NHK アート総合美術センターCG プロデューサ
ー林伸彦氏から NHK 番組「チコちゃんに叱られる！」の CG 着ぐるみキャラクターの技術について、それぞれご講演いただく予定である。企業展示に加え、東京開催の今年は、一昨年行ったインターンシ
ップ相談コーナーを今回から出展料を有料として実施する。
2019 年度は、口頭発表として一般セッション 10 件、学生セッション 8 件、オーガナイズドセッショ
ン（OS）20 件、企画セッション 36 件の予定である。参加費収入に寄与する OS が着実に増えており、
来年度以降も OS を充実させる一方、一般・学生セッションの発表数を増やすようにより広く会員への周知を行う必要がある。Visual Computing 2019（VC2019）は、厳しい査読を経た VC 分野の口頭発表と、活発な議論を行うポスター発表が行われる。年次大会の一般・学生のポスター発表も同時に行われる。VC2019 口頭発表の技術論文は学会誌論文に推薦され、投稿すれば年度内発行号への掲載に向けた査読が行われる。

学生会（幹事：田代裕子）(1) 2018 年度に引き続き芸術科学会，映像情報メディア学会，ADADA Japan，CG-ARTS 協会と協力して，学生会の発展を図る．
(2) 代表，副代表，運営委員：学生会主導で選出する．
(3) 学生会顧問：引き続き田代裕子（東京電機大学）が担当する．
(4) 研究合宿：以下のように実施する予定である．
・ 2018 年度と引き続き，画像電子学会学生会，芸術科学会，映像情報メディア学会，ADADA Japan，
CG-ARTS 協会の共催とする．
・会
場：埼玉県県民活動総合センター(けんかつ)・会期：2019 年 9 月 21 日～23 日
・ 合宿での主な活動内容① ポスター形式による研究発表② VIP AWARD の設置③ OB/OG や協力企業による社会人セッション④ レクリエーションおよび懇親会などの参加者間交流企画
・ 参加締切：2019 年 7 月中旬を予定
・ 募集人数：最大 80 名・ 参 加 費：12,000 円を予定（宿泊費，食事代込）456

国際カンファレンス （主担当：小林直樹、竹島由里子、児玉明）
旧国際ワークショップを上記に変更
8 月 21 日～24 日にインドネシア・バリ島で開催する国際カンファレンス IEVC2019 に向けて綿密な事前計画を策定し、効果的に運営する。ジャーナルトラック、コンファレンストラック、レイトブレーキン
グペーパの三種類の投稿を用意して、参加者への便宜提供と投稿数の増加を図っている。

第2種研究会
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～
VC シンポジウム，VC2019，秋期セミナー(CG 関連のチュートリアル)を開催している。
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を開催している。
[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。
2-2 画像ミュージアム(MUS)研究会 (IIEEJ SIG on Museum System Technology)
2003-01～
CG, VR, 3D 等の画像ミュージアムへの応用，博物館情報の画像入力，横断検索，流通を調査研究する。
2-3 画像エンタテイメント(IET)研究会 (IIEEJ SIG on Image Entertainment)
2014-03～
コミック/アニメ/ゲーム等の画像エンタテイメントの視点から画像処理・通信をとらえて，エンタテ
イメント固有の課題について検討を深める。
[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)
1993～ （2005～現在の名称）
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。

457

3-2 国際標準化の活用と教育(STD)研究会 (IIEEJ SIG on International Standardization Education)
2007-09～ 国際標準化教育研究会として発足
2018-08～ 研究会の名称を変更
国際標準化戦略とその推進，標準化活動を推進する人材育成課題を調査研究する。傘下に標準化活動
スキル標準の研究グループをもつ。
[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 andInteraction)
2010-01～
限られた人数を対象に対話的に適応するマルチメディアプレゼンテーションのための関連技術を系統的に調査研究する。
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 expectedby 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。

2019 年度活動計画(協賛については省略。)

458

[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 森島繁生 副委員長 德吉雄介
2. Webなし（設定中）3. V&
テーマ: VC 全般
開催日: 2019-06-27/28/29
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: オーラル 30 件, ポスター40 件（予定）担当: 岩崎慶（プログラム委員長）,栗山繁（運営委員長）, 森島繁生（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 2019
テーマ: VC 一般
開催日: 2019-12（予定）
会場: 中国・四国方面
講演件数: 20 件（予定）担当: 馬場雅志, 佐藤周平
5. セミナー
開催予定（未定）[1-2] 多次元画像(MDI)研究会
1. 代表
委員長 安藤慎吾（筒口挙から交替）
2. Webなし
3. 年次大会 企画セッション
開催予定なし4. 研究会/ワークショップ(1) 3 次元画像コンファレンス 2019
テーマ: 3 次元画像処理全般
開催日: 2019-07-04～05
会場: 湘南工科大学 糸山英太郎記念教育研究総合センター(A 館）
講演件数:27 件
担当: 安藤5. セミナー
開催予定なし

459

[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
テーマ：ユニバーサルデザイン関連の最新情報
開催日：2019-06-28
会場：早稲田大学 国際会議場
講演件数：4 件
担当：深見
4.研究会/ワークショップ(2) 第 47 回 VMA 研究会
テーマ: 未定
開催日: 2018-10-dd
会場: 予定講演件数: 3～4 件程度
担当: 深見(3) 第 48 回

VMA 研究会（SIC 研究会と共催）

テーマ: JPEG 標準化最新動向(仮）開催日: 2019-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件担当：小野、深見(4) 第 10 回 ワークショップ(DSG ワークショップと共催)
テーマ: 未定
開催日: 2019-11-dd
会場: 未定講演件数: 件担当: 大野、深見(5) 第 49 回 VMA 研究会（VHIS との共催）
テーマ: VMA と VHIS の近接領域
開催日: 2020-01-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

開催予定なし460

[2-2] 画像ミュージアム(MUS)研究会
1. 代表
委員長 人選中（暫定：小町祐史）
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/mus.htm
3. 年次大会 企画セッション
開催予定なし4. 研究会/ワークショップ(1) 第 14 回画像ミュージアム研究会（VHIS との共催）
テーマ: 未定
開催日: 2020-03-dd
会場: 歴博(仮)講演件数: 件担当: 平山，小町，深見
備考: 歴博，印刷博物館とコンタクト
5. セミナー
開催予定なし[2-3] 画像エンタテイメント(IET)研究会
1．代表
委員長 人選中
2．Web
http://www.y-adagio.com/public/committees/iet/iet.htm
3．年次大会 企画セッション
開催予定なし4．研究会/ワークショップ(1) 第 1 回 画像エンタテイメント研究会
テーマ：未定開催日: 2019-mm-dd
会場: 未定講演件数:件
担当: 人選中
5. セミナー
開催予定なし(1) 第 5 回画像エンタテイメントセミナー
テーマ:
開催日: 2019-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件
担当: 人選中461

[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
テーマ：「XR(VR/AR/MR)の世界と画像符号化」
開催予定日: 2019-06-27
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演予定件数: 4 件
担当: 小野、小林
4. 研究会/ワークショップ
テーマ: JPEG 標準化最新動向(仮）（VMA との共催）
開催日: 2019-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件
本年も年次大会オーガナイズドセッションで画像符号化標準化に関する紹介を行う予定のため本研究会の実施は見送る方向。
担当：小野、深見

5. セミナー
開催予定なし6.学会誌解説
学会誌「スキャニング」に MPEG 関係の紹介記事を 2019 年４月号に掲載の予定。

[3-2] 国際標準化の活用と教育(STD)研究会
1. 代表
委員長 黒川利明
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/std/std.htm
3. 年次大会 企画セッション
開催予定なし4. 研究会/ワークショップ(1) 第 23 回 国際標準化の活用と教育研究会
テーマ: 未定
開催日: 2019-08-dd
会場: 早稲田大学
講演件数: 3 件程度
担当: 黒川462

(2) 第 24 回 国際標準化の活用と教育研究会
テーマ: 未定
開催日: 2020-01-dd
会場: 未定講演件数: 3 件程度
担当: 黒川5. セミナー(1) 第 2 回 STD セミナー
今年度はおそらく見送り[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. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/ssc/ssc.htm
3. 年次大会 企画セッション
開催予定なし4. 研究会/ワークショップ(1) 第 15 回 安全な暮らしのための情報技術研究会
テーマ: 未定
開催日: 2019-mm-dd
会場: 未定講演件数: 件
担当: 中西(2) 第 16 回 安全な暮らしのための情報技術研究会
テーマ: 未定
開催日: 2020-mm-dd
会場: `未定
講演件数: 件
担当: 中西5. セミナー
開催予定なし[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. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vhis/vhis.htm

463

3. 年次大会 企画セッション
テーマ：文字による情報保障
開催日：2019-06-29
会場：早稲田大学 国際会議場
講演件数：5 件
担当：平山
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 14 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: 2019-01-dd
会場: 専修大学 向ヶ丘遊園キャンパス
講演件数: 4 件
担当: 深見，平山(2) 第 15 回 視覚・聴覚支援システム研究会（MUS 研究会との共催）
テーマ: 未定
開催日: 2020-03-dd
会場: 歴博(仮)講演件数: 件担当:平山，小町，深見
備考: 歴博，印刷博物館とコンタクト
5. セミナー
開催予定なし[5] 表示分野の第2種研究会[5-1] デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会
1. 代表
委員長 大野邦夫
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/dsg/dsg.htm
3. 年次大会 企画セション
テーマ: 地域サービスのためのデジタルサイネージ・コンテンツ
開催日: 2019-06-29
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 5 件
担当: 大野464

4. 研究会/ワークショップ(1) 第 10 回 DSG ワークショップ(VMA ワークショップと共催)
テーマ: 未定
開催日: 2019-11-dd
会場: 未定講演件数: 件担当: 大野、深見
5. セミナー
開催予定なし[5-2] 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. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/sdp/sdp.htm
3. 年次大会 オーガナイズド・セッション (AIM 研究会と共催）
テーマ: スマートシティにおける世代を超えた健康長寿社会をサポートする情報分析技術の活用
開催日: 2019-06-27
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 11 件
担当: 長尾、金田、松本
4. 年次大会 企画セッション (AIM 研究会と共催）
テーマ: スマートシティ
開催日: 2019-06-28
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 13 件
担当: 長尾、金田、松本
テーマ: スマートシティ
開催日: 2019-06-29
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 8 件
担当: 長尾、金田、松本
5.研究会/ワークショップ
開催予定なし6.セミナー(1) 第 5 回 SDP セミナー
テーマ: 未定
開催日: 2019-mm-dd
会場: 未定465

講演件数: 件
担当: 松本[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. Webhttp://y-adagio.com/public/committees/aim/aim.htm
3. 年次大会 オーガナイズド・セッション (SDP 研究会と共催）
テーマ: スマートシティにおける世代を超えた健康長寿社会をサポートする情報分析技術の活用
開催日: 2019-06-27
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 11 件
担当: 長尾、金田、松本
4. 年次大会 企画セッション (SDP 研究会と共催）
テーマ: スマートシティ
開催日: 2019-06-28
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 13 件
担当: 長尾、金田、松本
テーマ: スマートシティ
開催日: 2019-06-29
会場: 早稲田大学 国際会議場
講演件数: 8 件
担当: 長尾、金田、松本
5. 研究会/ワークショップ(1) 第 3 回建築と画像電子の共通領域(AIM)研究懇談会
テーマ: ドローンを使った山腹崩壊メカニズムの解明のための実証実験
開催日: 2019-05-17, 雨天の場合の予備日：2019-5-24
会場: 千葉県香取郡仲野地区 1000 坪の土地を使用する。
実験数: 1 件
担当: 長尾6. セミナー

開催予定なし466

2019年度

画像電子学会

氏名

勤 務 先

松本 充司

早稲田大学 理工学研究所

曽根 光男

東海大学 情報理工学部

高橋 時市郎

東京電機大学 未来科学部

如澤 裕尚

N TTアドバンステクノロジ株式会社

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 放送技術研究所

水谷 幹男

E gretcom 株式会社

竹島由里子

東京工科大学 メディア学部

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 IID P

内田 理

東海大学情報理工学部

小町 祐史

国士舘大学 総合知的財産法学研究科

松本 達也

富士ゼロックス（株）

荒川 賢一

N TTアドバンステクノロジ株式会社

新任
小野 文孝

東京工芸大学 名誉教授

田中 敦

三菱電機株式会社 開発業務部

森島 繁生

早稲田大学 理工学術院

長橋 宏

日本女子大学 理学部 数物科学科

石橋 聡

N TTテクノクロス株式会社

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

黒川 高晴

セコム(株) IS研究所

西田 友是

広島修道大学木下 浩二

愛媛大学大学院 理工学研究科

高野 邦彦

東京都立産業技術高等専門学校

菅野 浩樹

東芝テック(株) 商品・技術戦略企画部

富永 英義

公益社団法人 電磁応用研究所

蓮池 曜（株）サピエンス467

代議員【第5号議案】

予算案

2019年 4月 1日から2020年 3月31日まで
一般会計
科目
前年度決算 前々年度決算
一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
会費等 ・ 収入
7,808,000
8,180,500
賛助会 員 会費
1,800,000
2,050,000
特殊会 員 会費
655,000
652,500
正 会 員 会 費
5,158,500
5,351,000
学生会 員 会費
48,00045,000入会
金26,50022,000
アカデミックプ
120,000
60,000企 画 ・ 収 入
3,130,568
3,402,479
大会
2,658,500
2,453,000
第1種研究会
159,000
155,000
AIS
0
248,009
第2種研究会
117,000
287,000
秋 季 大 会41,500100,000
画像関連連合会
154,568
79,470IEVC
080,000編 集 ・ 収 入
2,958,332
5,530,673
掲
載
料
2,685,000
4,965,000
別刷
代
154,800
193,400
著作権 使 用料
118,532
112,376
学会誌アーカイブDVD代
029,800その他
0230,097
庶 務 ・ 収 入
1,576,317
57,451
雑収入76,31757,451
経常収益計
15,473,217
17,153,056(2) 経常費用
企 画 ・ 支 出
1,885,795
1,902,368
大会
1,196,341
1,225,631
第1種研究会
212,046
180,350
AIS
80,382122,044
秋季セミナー0
183,055
第2種研究会10,80050,720IEVC
176,7530
秋 季 大 会
209,473
60,568
画像関連連合会
080,000編 集 ・ 支 出
1,301,330
620,025
学会誌 作 成費817,449
275,180
学会誌作成出張
122,500
0
学会誌(CD-ROM)
91,60089,000
学会誌別刷印刷39,52886,680編 集 委 員 会
187,013
136,765
その他
43,24032,400
庶 務 ・ 支 出
15,697,107
16,286,527
事 務 人 件 費11,888,019
12,591,240
会
議
費
108,328
88,418発 送 通 信 費
517,490
602,492
事務庶 務 雑費
2,127,182
2,281,615
税務処理委託費
687,960
392,040
表彰
費156,31290,990電子化 関 連費
129,520
137,999
警 備 費 等
60,912
60,912
その他
21,38440,821
HP 制作・メンテ費
0521,000
租税公課（消費税）
325,000
414,720
法人税等
70,00072,323
経常費用計
19,279,232
19,816,963
評価損益調整前当期増減 -3,806,015-2,663,907
２．経常外増減の部
当期一般正味財産増減 -3,956,859-2,663,907
一般正味財産期首残高 54,982,402
56,650,273
一般正味財産期末残高 51,025,543
54,982,402
Ⅳ 正味財産期末残高
51,025,543
54,982,402

予算案

予算-前年

備考

Ⅰ

468

7,857,000
49,0001,950,000
150,000
620,000-35,000
5,100,000-58,500
45,000-3,00022,000-4,500120,000
03,965,000
834,4322,600,000-58,500
150,000-9,000150,000
150,000
100,000-17,000
100,000
58,50065,000-89,568
800,000
800,000 IEVCの収益予測
5,696,000 2,737,668 （庶務経費）
5,000,000 2,315,000 IEVC関連の特集を考慮
180,000
25,200120,000
1,468 新アーカイブとして
396,000
396,000 19,800として，20枚
50,00050,00050,000 -1,526,317
50,000-26,317
17,618,000 2,144,783
01,550,000-335,795
1,000,000-196,341 出張費もしくは会場費０100,000-112,046
80,000-382
120,000
120,000
50,00039,2000-176,753 収支の差として、
120,000-89,473 収入のみに記載
80,00080,000762,000-539,330
300,000-517,449
100,000-22,500
90,000-1,60090,00050,472150,000-37,01332,000-11,240
17,940,000 2,242,893
14,200,000 2,311,981 新パート2名160万円
110,000
1,672
600,000
82,5102,200,000
72,818500,000-187,960
100,000-56,312130,000
480
60,000-912
40,00018,61650,00050,000 HP大幅更新無し
200,000-125,000
72,0002,000
20,574,000 1,294,768-2,956,000
850,0150-2,956,000 1,000,859
51,025,543 -3,956,859
48,069,543 -2,956,000
48,069,543 -2,956,000

予算対比正味財産増減計算書
2019年 4月 1日から2020年 3月31日まで
一般社団法人

画像電子学会

特別会計（単位:円）

科
目
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
DSC
受
取
利
息
経常収益計
(2) 経常費用
仕
入
特 別 会
計 ・ 支
出
テストチャート (TC) 印 刷
No.1
発
送
手
数
料
振
込
手
数
料
SCID(CD-ROM)仕入
CMYK
XYZ
経
費
分
担
金
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

予算額

前年度決算額

差 異

Ⅰ

469

697,210575,000
350,000
5,000
110,000
110,000
20,000100,000
100,000
2,160
50
697,210

1,079,083
922,320460,080
4,860
228,420
228,960
28,512126,036
126,0362,160
55
1,079,083

0316,800
250,000
250,000
400
1,400
65,00050,00015,0000
4
4
316,804
380,406
0
380,406

15,2602,068,486
456,840
456,840
432
1,484
109,730
93,84015,8901,500,000
442,083,750-1,004,667
0-1,004,667

0

0

0
0
380,406
5,810,335
6,190,741

00-1,004,667
6,815,002
5,810,335

0
0
0

0
0
0

0
0
0
6,190,741

0005,810,335-381,873-347,320-110,080
140-118,420-118,960-8,512-26,036-26,0360-5-381,873
0-15,260-1,751,686-206,840-206,840-32-84-44,730-43,840-890-1,500,000
00-1,766,946
1,385,073
0
1,385,073
0
0
0
0
0
0
1,385,073-1,004,667
380,406
0
0
0
0
0
0
0
0
380,406

画 像 電 子 学 会 賛 助 会 員
株 式 会 社 朝 日 新 聞 社
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
カ シ オ 計 算 機 株 式 会 社
公益財団法人画像情報教育振興協会
キ ヤ ノ ン 株 式 会 社
桂 川 電 機 株 式 会 社
株式会社 K D D I 研究所
株式会社ゲネシスコンマース（2019 年 3 月 31 日現在）

コニカミノルタ株式会社
サ ク サ 株 式 会 社
シリコンスタジオ株式会社
株 式 会 社 テ レ ビ 朝 日
ソ ニ ー 株 式 会 社
D I C
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
株 式 会 社 ド ワ ン ゴ

470

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るようになった．最近，過去の災害の教訓や予報技術の進歩もあって気象庁からの避難指示がかなり前広に発信されてい○新入会員紹介（2019 年 6 月 30 日）

る．これを無にしないよう，得られた情報を基に，迅速に行動することが重要である．また，本学会の技術解説や特集記

正会員
周 金佳（法政大学)，川西 康友（名古屋大学) ，川中 彰（上智大学)，浅野 裕一（鎌倉光機㈱) ，湯澤 秀樹（Fruits&Forest
ゆざわ)，神谷 直希（愛知県立大学)，金 亨燮（九州工業大学)，茂木 学（日本電信電話（株）)，田中 宏和（広島市立大学)，竹村 憲太郎（東海大学)，土橋 寿昇（日本電信電話（株）)，上条 直裕（㈱リコー)．

事で取り上げてきた，IoT，AI，ドローンなどは勿論，当学会の主要分野である画像通信・画像処理技術も災害時に人の生命を守るための手段として活用できる．さらに，5G のインフ
ラ環境，国が提唱する「Society 5.0」の実現も有効であろう．
これらに関連した特集についても，今後，検討したいと考えている．
さて，本号では，高能率画像符号化に関する論文と，昼景学生会員
深谷 将(東京理科大学)，森田 雅貴(名城大学) ，園部 由美子(東京工科大学)，大場 光樹(東海大学)，馬 勃洋(札幌市立大学)．

を基に夜景画像に自動変換する論文の 2 件を掲載している．
また，画像電子技術賞に輝いた技術 2 件の解説，スキャニン
グでの「俯瞰映像合成技術 Fairyview」，グループ紹介として紹介いただいた和歌山大学の研究内容や教育体制も興味深い，

○会員現況
名誉会員
正会員
学生会員
賛助会員
特殊会員

是非，ご一読ください．
また，次号の学会誌は記念号（通巻 250 号）であり，編集

19 名
611 名
66 名
25 社 36 口
35 件

委員会では，現在，随想特集を企画している．なお，最も効率よく過去の当学会の学会誌を閲読する手段として，当学会で提供しているアーカイブデータ（学会誌に加え，研究会，イベント等の内容も含む）（有料）がある．現在，第１版のアーカイブデータに追加する最新情報の整理作業を進めており，近い時期に会員の皆様に提供したいと考えている．興味のある方は是非学会事務局に問い合わせやご要望をいただきたい．
次に，8 月 21 日～24 日に本学会主催でインドネシア バリ

本号は，令和初めての発行号となる．まず初めに，天皇陛

島にて，IEVC2019 を開催予定である．今号の「コーヒーブ

下の御即位関連の式典を振り返ると，5 月 1 日に「剣璽等承レイク」ではバリ島に関する旅行情報として，「バリへ行こ継の儀」と「即位後朝見の儀（御即位後初めて国民の代表に会われる儀式）」が厳かに執り行われた．剣璽等承継の儀で継う!」を竹島由里子氏にご執筆いただいた．参加を予定されて承されるのは剣璽（けんじ）・御璽・国璽で，剣璽とは，宝剣いる方は，是非，目を通していただきたい．今後，自然災害
や有事となるような事態が起きず，IEVC2019 が無事開催でと神璽とを表す．即位後朝見の儀では天皇陛下のお言葉のあと安倍総理より国民代表の辞が述べられた．この歴史的な儀きることを祈念するとともに，現地で最新研究の活発な議論

式を何ともいえない緊張感を持って TV で拝見し，この時代が行われることを期待している．加えて，本号には IEVC2019
に関する論文特集の CFP も掲載している．IEVC 発表者の皆に生きていることの幸運に感謝するとともに，新たな令和の時代の始まりを実感することができた．これを機に，神武天様の積極的なご投稿をお願いしたい．他にも，「画像・映像の皇から続く長い日本の歴史を改めて勉強してみようという気

作成・加工のための CG・画像処理関連技術」特集（2020 年
4 月号発行予定，投稿締め切り: 2019 年 10 月 31 日）の関連

持ちも湧いてきた．その後，令和初の国賓として，米国のド論文を募集しているので，ご投稿を是非検討いただきたい．

ナルド・ジョン・トランプ大統領夫妻が来日され，歓迎行事

また，今秋には，通常の査読期間を約半分に短縮する「短が 5 月 27 日に開催されたのは，記憶に新しい．

期特別査読制度」（2019 年 4 月号（Vol.48, No.2,pp.339-342）

話は変わるが，「平成 30 年 7 月豪雨」が西日本を襲ってから 1 年が経った．広島に住む筆者が，校務と編集委員会のたに掲載）に基づいた論文募集を予定している．今号の事前告めに上京したのと丁度重なり，
往きは新幹線が大幅に遅延し，知，次号の学会誌及び学会 HP などを確認いただきたい．

帰りは途中で急遽大阪に一泊せざるを得ない破目になった．

末筆ながら，昨年度当学会の地方理事を務めていただいた

幸い家族も無事であったが，何時，何処で，災害に遭遇する

西尾幸治氏が任期中にご逝去されました．本年 4 月号にグルかもしれない中で，災害への備えについて，家族で話合う切ープ紹介をご寄稿いただいたばかりで，突然の悲報でした．
また，編集委員として 18 年にもわたり学会誌発行にご尽力いっ掛けにもなった．まず我々が心がけるべきこととして，非常食・非常飲料の備蓄，最新情報の共有，迅速で適切な避難ただいた元明星大学の小鍛冶徳雄氏の訃報をお聞きしました．

判断と避難行動が挙げられるであろう．避難場所としては，

ご両名に改めて感謝申し上げますとともに，謹んでご冥福をお祈り申し上げます．

自宅周辺に加え，自分の行動範囲内についても，予め確認す471（児玉 明）

第 48 巻 第 3 号 （通巻 249 号）
発行所 一般社団法人 画像電子学会
2019( 令和元 ) 年 6 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©2019 画像電子学会
E-mail ： hensyu@iieej.org
http://www.iieej.org/

TEL （03） 5615-2893 FAX （03） 5615-2894 （振替 00180-3-166232）
編集 ・ 発行者 児玉 明

Journal of the IIEEJ 249
2019 Vol.48 No.3

画 像 電 子 学 会 誌

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