This paper presents a system that automatically converts 2D raster images to sketch style. The proposed method first extracts edges at different resolutions. Then, these shapes and brightness are varied and merged. This process expresses trial and error in the actual sketch. Experimental results showed that the proposed method produces images with natural appearance.

Lately, surveillance cameras are widely utilized. Nevertheless, raindrops or mud sometimes obstruct the field of view when we use them outside. In this research, we propose a method that can remove noises better than conventional method. In the conventional method, we take photographs while rotating the camera. Then, by considering the relationship between angles of photographing and objects in the images, we can detect noises. But in this method, if the luminance of the objects and noises are so close, we cannot detect them exactly. So we solve the problem by using clustering.

In marine transportation, a draft survey is a means to determine the quantity of bulk cargo. Automatic draft reading based on computer image processing has been proposed. However, the conventional draft mark segmentation may fail when the video sequence has many other regions than draft marks and a hull, and the estimated waterline is inherently higher than the true one. To solve these problems, we propose an automatic draft reading method that uses morphological operations to detect draft marks and estimate the waterline for every frame with Canny edge detection and a robust estimation. Moreover, we emulate surveyors' draft reading process for getting the understanding of a shipper and a receiver. In an experiment in a towing tank, the draft reading error of the proposed method was < 1 cm, showing the advantage of the proposed method. It is also shown that accurate draft reading has been achieved in a real-world scene. (C) The Authors. Published by SPIE under a Creative Commons Attribution 3.0 Unported License.

本稿では，鉛筆画の輪郭生成として提案されている，ペンシルストロークマップの改良ついて述べる．ペンシルストロークマップは，画像の勾配を検出して，勾配の角度に対応する線分を畳み込むことで，鉛筆画の輪郭生成を行う．しかしながらこの方式は，対象とする図形に対して畳み込む線分の長さが適切でない場合，得られる輪郭画像が図形の形状を損なったり，鉛筆画らしさを損なうという問題があった．そこで提案法では，モルフォロジー演算によって画像内の図形を大きさごとに分類し，分類結果に応じて畳み込む線分の長さを変えることで，この問題を改善した輪郭生成を行う．実験では，従来のペンシルストロークマップで得られる輪郭画像と提案法による輪郭画像を比較し，提案法の有効性を確認する．

本稿では, 劣化した絵画の修復目安作成を目的とし, 絵画画像を対象としたインペインティングを提案する. 通常, インペインティングは補完に画像の事前知識を必要としないため, 広範囲の画像に適用できるというメリットがある. しかしながら, もし対象画像を限定し, その事前知識に基づく処理を用いることができれば, 適用範囲の広さと引き換えになるものの, インペインティングはより有効な補完結果を得られると考えられる. 提案法は, 補完処理に絵画技法に基づいた平滑化と, 絵画の持つ微細な凹凸を質感のテクスチャとして検出・反映させることで, 絵画特有の質感を自然に再現する.

本論文では, スクラッチ位置を既知として空間距離に基づいて補完を行うインペインティングを提案する. 画素値を手掛かりとする従来のインペインティングは, 画素値の連続性に基づいて画素単位で補完を行う画素ベースの方式と, 非欠損領域と欠損領域の整合性に基づいてパッチ単位で補完を行うパッチベースの方式に大別される. しかしいずれの方式も, スクラッチが広範囲かつ高密度に分布している場合は補完が困難となる. そこで, 欠損領域からの空間距離を信頼性とみなし, 欠損領域からの空間距離が最小となる画素を補完画素とする方法を提案する. 提案法は, 画素ベースの方式であるため, パッチベースの方式が必要とする, 補完用のまとまった非欠損領域がない画像にも有効である. しかも非欠損領域の画素値を参照せずに補完処理をするため, 従来の画素ベースの方式が補完基準とする, 画素値の連続性が評価できない画像にも有効である. さらに補完すべき画素値が欠損領域における位置のみで定まるため, 従来のインペインティングのように補完順序や補完途中の状態を考慮する必要がない. これにより, 従来法が必要としていた繰り返し処理が不要となるため, 極めて高速に処理できる. 実験では, 様々な画像を対象として提案法の補完性能を示す.

It is an important step to read draughts accurately in the process of draught surveys because inaccurate one could lead to a cause of disputes between all the interested parties. The draught reading is conducted by ship's officers or professional surveyors based on their visual observation even today. Therefore, there are some difficulties in keeping an accurate measurement or observer's safety under unfavorable conditions such as bad weather, strong swell and so forth. In this paper, the authors propose a novel draught reading method using image processing for supporting reading draughts. The method comprises some processing steps, detecting draught marks, stabilizing the hull motion and recognizing draught marks by template matching, and detecting waterline due to accumulated sequential inter-frame differences. Experimental results show that the proposed method attained high precision of the measurement.

本稿では, 高速化ブランケット法によるフラクタル次元をテクスチャ領域の評価に用いた, クラック検出を目的としたレーザー画像の2値化法を提案する. 本稿で扱うレーザー画像は, 道路面にレーザー光を当て，その散乱光を計測することにより取得する道路面画像である. レーザー画像は, 光学カメラで取得した画像に比べて, 取得時の照明条件の影響を受けにくく, またクラックの深度が深いほどその領域の輝度値が低くなるという特徴がある. ただし道路面画像は, 道路表面の凹凸がテクスチャ領域となって画像に出現するため, 道路面画像からのクラック検出を行う場合はテクスチャ領域への対応が必要となる. 従来のクラック検出方式は, その多くがコンクリート構造物を対象としているため, 道路表面の凹凸がつくるテクスチャ領域を考慮していない. したがって, 従来のクラック検出方式では道路面画像を対象とした場合は有効な結果が得られない. 提案法は, テクスチャ解析方式であるブランケット法を用いることで, 2値化後の画像にノイズ領域となって出現するテクスチャ領域の割合を評価することができる. その評価において, ノイズ領域の割合が少なくかつ輝度が低い2値化しきい値を選択することで, レーザー画像を有効に2値化することができる. 実験では, レーザー画像を対象とした2値化実験を行い, 従来法と比較して提案法の有効性を示す.

本稿では低品質な文書画像を対象とし，ノイズを抑制しつつ文字周辺部のみに高解像度化を行なう条件付高解像度化方式を提案する.文書画像の読取りにおいて解像度は重要であり，一定以下になれば文字の輪郭情報等が欠落し，判読が困難となる.例えば定量的な指標としてOCRでの認識を挙げると，文書画像の認識率はノイズの状態や解像度の低下に応じて下がっていく.本稿ではこれらの問題を含んだ文書画像を対象とし，誤認識の原因となるノイズを抑制しつつ高解像度化を行う条件付高解像度化を提案する.本方式における高解像度化はGreenspanらによる提案方式と同様，画像が低周波成分と高周波成分の和で表現できるという階層構造(ガウス orラプラシアンピラミッド)に基づいて実施される.しかしながら本方式では，未知のラプラシアンの発生範囲を対象領域周辺部に限定する点で従来方式とは異なり，低品質文書画像においてはノイズ抑制と文字領域改善の両立を図っている．実験では提案方式のほか，比較対象にGreenspanの高解像度化，バイキュービック補間法を挙げ，上記問題を孕んだ文書画像を対象として本方式の有効性を明らかにする．

Transmitting a weather chart on a fisheries radio voice band, data size of a chart must be less than 3KB in order to keep the required time of a few minutes. Since it has over 340KB data size originally, we need to reduce the size by one hundredth. In this paper, we propose a new compression method for weather chart. Compared with the previous method, proposed method includes the following advantages. Implementation of error detection and feedback system, reducing computational cost by speeding up blanket method, and improvement of visibility by filtering process based on character features.

本稿では，情景画像を対象とする文字列抽出に適した大局的2値化方式を提案する．領域抽出を目的として2値化を行う場合，対象領域と背景とをできるだけ分離することが重要となる．しかしながら，情景画像のような画像ではテクスチャやベタ，文字などの多様な領域で構成されているため，従来の大局的2値化方式のように濃淡情報に基づくしきい値決定法では良質な2値化画像を得ることが困難である．本提案方式は，2値化画像の良さを評価することによって2値化しきい値を選択できる方式である．すなわち，ブランケット法を用いることにより2値化画像の領域の密集度・しきい値の変化に対する領域の安定性に関する評価を行っている．また，提案方式を用いた情景画像の2値化実験を行い，目視による2値化画像と比較してほぼ遜色のない2値化画像が得られることを示した．更に，従来の代表的な大局手法である判別分析法との比較でも本方式が文字領域の2値化に関して高性能であることを示している．

Transmitting a weather chart on a fisheries radio voice band, data size of a chart must be less than 3KB in order to keep the required time of a few minutes. Since it has over 340KB data size originally, we need to reduce the size by one hundredth. With conventional method, e.g. FAX format, 11KB is the best compressed size. In this paper we propose a new compression method for weather chart which achieves 3KB of compressed size with a fine quality of output image.

Hilditchの細線化アルゴリズムはディジタル画像処理における優れた細線化方式の一つであり今日でも有用であると考えられる．教科書にもしばしば取り上げられ，また研究者にも利用されている．しかしながら，同方式の誤用と見られる事例が研究論文やWeb上で公開されている教材やソースコードにも少なからず存在する．本稿では，Hilditchアルゴリズム誤用について指摘すると共になにゆえ誤りが生じたかについて論じ，注意喚起する．

We propose a new binarization method suited for character extraction from a sign board in a scenery image. The binarization is one of a significant step in character extraction in order to get high quality result. Character region on sigh board, however, has many variation and colors. In addition to it, if there exists high frequency texture region like a mountain or trees in the background, it can be a cause of difficulty to binarize an image. At the high frequency region, the binarized result is sensitive to the threshold value. On the other hand, a character region of sign board consists of solid area, that is, includes few high frequency regions, and has relatively high contrast. So the binarized result of character region is stable at an interval of the threshold value. Focusing attention on this point, we propose a new binarization method which obtains a threshold value based on the fractal dimension by evaluating both region's density and stability to threshold value. Through the proposed method, we can get a fine quality binarized images, where the characters can be extracted correctly.

We propose a new binarization method suited for character extraction from a sign board in a scenery image. The binarization is thought to be a significant step in character extraction in order to get high quality result. Character region of sigh board, however, has many variation and colors. In addition to it, if there exists high frequency texture region like a mountain or trees in the background, it can be a cause of difficulty to binarize an image. At the high frequency region, the binarized result is sensitive to the threshold change. On the other hand, a character region of sign board consists of solid area, that is, includes few high frequency regions, and has relatively high contrast. So the binarized result of character region is stabile against an interval of the threshold value. Focusing attention on this point, we propose a new method which obtains a threshold value based on the fractal dimension to evaluate both region's density and stability to threshold change. Through the proposed method, we can get a fine quality binarized images, where the characters can be extracted correctly.