研究内容
人の目に映る情報は，基本的には画像であり，その情報量は時間変化まで
考慮に入れると膨大なものとなる．しかし，人はそのような画像情報に対し
選択的に視覚的注意を払う固有のメカニズムを持っており，画像内に含まれる
輪郭線などの重要と思われる特徴部分を効率的に処理している．そのため，
写真や動画などを提示する際に，素早く撮影者の意図を伝えるために，適切に
人の視覚的注意を誘導するモデルの定式化は重要な課題となる．
本研究は，視覚的重要度を定量的に表現するImportance aliency mapに基づいて
画像に異なる強さのボケを適用することで，画像や動画の視覚的注意を制御する
方法を提案する．本研究で処理された画像は，人の目がフォーカスを調整する
ときの感覚と似ているため，トレーニングされていないユーザでも，違和感なく
かつ，より効率的に視覚情報を受け入れることができると考えられる．
|
|
図1: Importance Mapに基づくボケを用いた人の視点誘導モデル
|
Importance mapとは，写真などの入力画像に変換を施し，視覚的重要度
が輝度値の大きさとして表現されるグレースケールの画像である．
|
|
|
|
|
図2: 入力画像（上）と計算されたImportance Map（下）
|
入力画像から出力されたImportance mapにおいて，高い輝度値をもつ領域，つまり重要だ
と思われる領域に，より強い視覚注意を向けさせるため，Importance mapの輝度値に応じて
ぼかしの強さが変化する Gaussian Filterを画像にかける．Eye-tracking(眼球運動追跡)
の実験結果からみると，本手法で処理された画像情報は，人はより効率的に受け入れることが
できると考えられる．
|
|
|
|
|
図3: 処理前後の画像に対してEye-tracking実験の結果．
|
参考文献
- Zhaolin Su and Shigeo Takahashi. Real-Time Enhancement of Image and Video Saliency using Semantic Depth of Field. In Proceedings of International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 2010), (to be published).
[PDF],
[Video:AVI].
|