加齢に伴う視覚機能低下を補償する画像変換法
Image transform method for compensating visual degradation with advancing age

つれ高くなる．これはいわゆる老眼が原因である[1，2]．また前述したように，若者でも視力低下の要因が増えていると考えられ，調査では，日本人の半分が視覚障害に苦しんでいると言われている．
老眼によるボケは，老眼を抱える人々（老視者）に多くの問題をもたらすだろう．現在，老眼の対策として眼鏡やコンタクトレンズが広く使用されているが，河野 英昭 ( Hideaki KAWANO, Ph. D.)

これらの補償器はそれを装着する人に身体的な不自由

九州工業大学 大学院電気電子工学研究系 准教授を感じさせる場合がある．特にコンタクトレンズは長(Associate Professor, Department of Electrical and Electronic
Engineering, Faculty of Engineering, Kyushu Institute ofTechnology)

期間の使用や汚れの付着のために眼のトラブルを起こす可能性が懸念される．一方，眼の筋肉トレーニング
や LASIK（レーザーインサイチューケラトミルシス）

日本知能情報ファジィ学会 バイオメディカルファジィシステム学会 電子情報通信学会 情報処理学会 IEEE 他
受賞：バイオメディカルファジシステム学会会員奨励賞 (2019 年).
著書：基礎 C 言語プログラミング, 共立出版 (2015 年)
研究専門分野：ソフトコンピューティング 画像解析 脳波信号処理[3]，およびオルソ角膜学[4]など，視力回復のいくつかの医療処置が存在する．これにより老眼などの問題を回復することが期待されているが，効果が見られるまでに数年かかることがあり，各人に適した視覚回復のための効果的な医療を行うことは困難である．

あらまし

青木らは，老視者に元画像を視認させるバーチャル

高齢者の視覚機能は年齢とともに徐々に変化しており，一般的に，高齢者が知覚する画像は，若者と異なる．

ディスプレイを提案した[5]．このバーチャルディスプ
レイは，通常の画像を，老視者でも正常に知覚するこ同じ画像を同じように知覚させるために原画像とは異とができる画像に変換する．老視者が視認する特性のなる画像を高齢者に提示する必要がある．本論文では，逆特性を考え，事前に変換することでこの変換画像が老眼の画像フィルターに対する逆特性を生成する方法生み出される．この変換法はウィーナーフィルターをを提案する．最後に，直列結合したニューラルネットベースとしており，ウィーナーフィルターが老眼のボワークのモデルを提案する．このニューラルネットワケ効果を打ち消す変換を行っている．しかしこの手法

ークは，4 層で構成されている．この 4 層のニューラは画像の変換後，通常の画素値の範囲外である異常なルネットワークは，機能の面から 2 つのブロックに分値が出てしまう場合がある．この結果を避けるため，割される．上段と下段の層は，それぞれ，逆特性を得変換前に画像のコントラストを下げなくてはいけない．

るものと，画像変換のシミュレーションを行うもので結果として，この前処理は画像変換に悪影響をもたらある．この提案する枠組みの性能は，老眼のための事す．

前画像変換によって評価される．

本研究では，老眼の視覚の逆特性を取得することにより，老視者が健常者と同様の画像を知覚できるよう

1

はじめにな画像を生成するための画像変換方法を提案する．提昨今，携帯電話，スマートフォン，タブレット PC と案手法は，4 層のニューラルネットワークを用いていいった小型 IT 機器の普及により，それを使う人の視る．このネットワークを用いることで，老視者にとっ力に対する悪影響が強く懸念されている．人間の目は，て視認性が改善された画像を効果的に得ることができ近くにあるものに長時間ピントを合わせ続けると，ピる．また，いくつかの実験により従来手法との比較をントを調整する能力が低下し，これは視力低下の原因行うことで提案手法の有効性を示す．となることがある．

2

一般的に，視力の低い人の割合は，年齢が上がるに階層型ニューラルネットワーク
老視者に画像を通常通りに知覚させるためには，適1

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Image transform method for compensating visual degradation with advancing age

切に変換された画像を老視者に提示する必要がある．

老眼の逆視覚特性モデル，つまり老眼補正モデルは，

図 1 に，提案手法の概要を示す．提案手法では，老眼前述の老眼シミュレーションモデルを含めた 4 層のニの視覚特性をモデル化した老眼シミュレーションモデ

ューラルネットワークを用いることによって得ることルを用いる． 本研究では，従来研究[5]が使用したようができる．4 層のニューラルネットワークの 3～4 層目に，老眼の視覚特性はガウシアンフィルターによってのニューラルネットワークのパラメータ，すなわち重モデル化されると仮定する．

みとバイアスは老眼シミュレーションモデルを使用し主な問題は，老眼の逆視覚特性モデルを表す逆変換ている．このモデルのパラメータは，トレーニング中モデルを生成することである． この目的のために，は更新されない．つまり，パラメータが更新されるの我々は，老眼シミュレーションモデルと老眼の逆視覚は，第 1 層から第 3 層の間のみである．このネットワ特性モデルとを接続する階層型ニューラルネットワー

ークに元画像を入力と教師の両方として適用することクを構築する．ニューラルネットワークの入力およびにより，ネットワークの第 1 層から第 3 層において老出力は画像の画素値であり，ニューラルネットワーク

老眼補正モデルを生成することができる．図 3 に示すはバックプロパゲーションにより学習される．

ように，老眼補正モデルと老視シミュレーションモデ

2.1

ルとを接続したニューラルネットワーク全体に対して老眼シミュレーションモデル

最初に，老眼のボケ効果をガウシアンフィルターに訓練が行われる．
訓練段階では，ニューラルネットワークは，2.1.老眼よってシミュレーションした画像を用意する．
次に，元画像および上記のボケ画像を，2 層ニューシミュレーションモデルを構築するのと同じ学習方法

ラルネットワークの入力および教師としてそれぞれ使によって訓練される．
第 3 層からの出力から得られる画像が，老眼補正画用し学習させる．
学習した結果，図 2 に示すような老眼シミュレーシ像である．この画像を老視者に提示することにより，ョンモデルを得ることができる．このモデルは画像の老視者が元の画像と同様の画像を知覚することが期待画素値により学習される．すなわち，画像サイズを nできる．

×m とすると，ニューラルネットワークモデルは n×m 個の入力と n×m 個の出力を有する．言い換えれば，3原画像とボケ画像の画素値の関係がネットワークにマ

実験結果
提案手法の有効性を確認するために，従来研究[5]とッピングされる．の比較実験を行う．図 4（a）と図 6（a）に示す 72×2.2

96 ピクセルのペンギンの画像を用いている．また，図老眼補正モデル

5（a）と図 7（a）に示す 72×96 ピクセルのテキスト画像を用いている．

3.1

図１：

従来手法の実験結果

図２：

提案手法の概要

2

老眼シミュレーションモデル

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図 4 に従来法の実験結果を示す．図 4（b）は，従来モデルが直列につながっている．実験の結果，提案手手法による老視者に提示される老眼補正画像を示す．

法が老眼の変換特性に対する逆変換画像を取得可能で画像（c）は，（a）に老眼シミュレーションによる変換あることを確立した．将来的に，別の色変換に適用すを行った画像を，画像（d）は，（b）に老眼シミュレーる研究を行う．そして，今回の提案手法を用いることションによる変換を行った画像をそれぞれ示す．

で，超解像技術[6]による画像の劣化に対する復元にも図 4（d）に示すように，変換された画像を老視者が対応することができる．

知覚した際，そのコントラストは非常に低い．
テキスト画像での変換結果は，図 5 に示す．
定量的評価のために，図 4（a）の画像と図 4（d）の画像との間の RMSE(平均二乗誤差)を計算したところ，58.9 だったが，図 5（a）の画像と図 5（d）の画像との RMSE は 44.3 であった．

3.2

提案手法の実験結果

実験で使用したニューラルネットワークのユニット数は，入力層では 72×96，出力層では 72×96 である．
また，老眼補正モデルと老眼シミュレーションモデ
ルとを接続した 4 層ニューラルネットワークの各層のユニット数は，入力層で 72×96，第 2 層で 500，第 3層で 72×96， 出力層は 72×96 である．老眼補正モ

図４：

デモデルは 4 層ニューラルネットワークの第 1 層から画像

第 3 層に配置されているため，各層のユニット数は入

ペンギン画像の従来手法実験結果(b)老眼補正画像

ーション画像力層で 72×96，中間層で 500，出力で 72×96 層であ(a)元(c)元画像の老眼シミュレ(d)老眼補正画像の老眼シミュレー

ション画像

る．各モデルの活性化関数としてシグモイド関数が使用している．
学習の処理時間は約 3 分であり，テスト画像の出力の処理時間は約 3 秒であった．実験結果に示されているように，実際に老眼補正によって得られた画像は元の画像と比較して 2 値化された画像のようになっているが，図 6（d）に示される画像より，提案手法は従来の方法よりも優れているといえる．
テキスト画像の結果を図 7 に示す．
定量的評価のために，図 6（a）の画像と図 6（d）の画像との間の RMSE も計算した結果，RMSE は 12.6 であった．また，図 7（a）の画像と図 7（d）の画像との間の RMSE は 30.0 であった．

4

図５：

おわりに画像本研究では，老眼シミュレーションモデルの逆特性テキスト画像の従来手法実験結果(b)老眼補正画像を生成する方法の提案をした．提案手法では，4 層のーション画像

ニューラルネットワークは画像変換モデルと逆特性のション画像

3(a)元(c)元画像の老眼シミュレ(d)老眼補正画像の老眼シミュレー

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加齢に伴う視覚機能低下を補償する画像変換法
Image transform method for compensating visual degradation with advancing age2010)[2] Schachar, R. A.: The Mechanism ofAccommodation and Presbyopia, Kugler
Publications, (January 2012)[3] Ihihashi, Y., Toda, I.: LASIK, Japanese journalof cataract and refractive surgery, 26(4), 419426 (March 2012)[4] Goto, T.: Orthokeratology : Evaluation ofEfficacy and Lens Care, Journal of the eye
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restoration, The 20th Symposium on Sensing
via Image Information, IS2-23, 1-7 (2010)[6] Kawano, H., Suetake, N., Cha, B., Aso, T.:
Sharpness preserving image enlargement byusing
self-decomposed
codebookandMahalanobis distance, Image and Vision
Computing, 27(6), 684-693 (May 2009)

図６：
画像

ペンギン画像の提案手法実験結果(b)老眼補正画像

ーション画像

この研究は、平成２７年度ＳＣＡＴ研究助成の対象と(a)元して採用され、平成２８～３０年度に実施されたもの(c)元画像の老眼シミュレです。

(d)老眼補正画像の老眼シミュレー

ション画像

図７：テキスト画像の提案手法実験結果
像(b)老眼補正画像

ション画像(a)元画(c)元画像の老眼シミュレー(d)老眼補正画像の老眼シミュレーシ

ョン画像

参考文献
[1] Ohno,
S.,
Kinoshita,
S.:“Standardophthalmology”, Igaku-Shoin, Tokyo (March4

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