独立成分分析を用いた色覚異常のためのマルチスペクトル画像着色法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC22044

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2022/11/28

タイトル(英語): Recoloring method of multispectral images for color vision deficient observers using Independent Component Analysis

著者名: 洲脇 拓実(香川大学),佐藤 敬子(香川大学)

著者名(英語): Takumi Suwaki(Kagawa University),Keiko Sato(Kagawa University)

キーワード: マルチスペクトル画像|画像再着色|独立成分分析|色覚異常|Multispectral image|Image recoloring|Independent Component Analysis|Color vision deficiency

要約(日本語): 本研究では，色覚異常者が色を混同しないようにマルチスペクトル画像を再配色する手法を提案する．マルチスペクトルデータに独立成分分析を適用し，局所的な特徴成分を抽出した．抽出した成分について，正常色覚と色覚異常の見えの差分から強調する成分を定め，その特定波長のみを増幅することで色分布を保持した．色覚異常の見えに変換した着色画像から，本手法は色覚異常者にとって効果的な着色を提供できる可能性を示唆した．

要約(英語): In this study, we proposed the method recoloring multispectral images to help color vision deficient individuals discriminate colors. We applied Independent Component Analysis (ICA) to multispectral images to extract local characteristic components. With the extracted components, we determined the components to be enhanced by calculating the difference in appearance between normal and color vision deficient observers and amplified only specific wavelength to keep the whole color distribution as possible. The appearance simulation of recoloring images for color vision deficiency suggested that our method can provide effective method for color vision deficient people.

本誌: 2022年12月1日-2022年12月2日産業計測制御研究会-2

本誌掲載ページ: 11-14 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 604 Kバイト