ChMd112 光核フリーキャンバス法によって見る本物UFO(1)ドイツ着陸UFO
Genuine UFO (1) seen by Light Core Free Canvas Method

黒月樹人(KULOTSUKI Kinohito)

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 はじめに

 UFO画像の偽物と本物を区別できるようにしようと思い立ってから、まだほんの2ヶ月余りしか経過していないと思いますが、このために改良してきたゴブリンクォークはすでにバージョン5となっています。(ただし、このゴブリンクォーク5については市販する予定はありません。)
 ゴブリンクォーク4に無い機能として、新たに「周波数」というページを設け、ここで、ウェーブレット画像解析という、ウェーブレットとは名づけているものの、おそらく新たな技術分野を生み出しつつあります。10数年前に地質調査の会社で働いていたとき、「私の専門分野はデータ解析です」と言っていたのですが、磁界や地中を伝わる弾性波(地震波)についての新しい解析法を開発していました。ここにいたって、ようやく次の発展へとつながってきたようです。ただし、生活のための仕事としては、このような研究とは完全にきりはなされたものしかすることができません。それでも、私が使えるわずかな自由時間をつかって、ここまで研究を続けてきました。まったく、自分ながら驚くばかりの展開です。
 画像についてのウェーブレット関数を工夫して、さまざまな解析法を開発し、それらをおおまかに分類して、テキスタイル解析とレリーフ解析としてきました。さいしょは高周波数の関数から出発しましたが、やがて、もっと低周波数の関数によって、全体的な情報が得られやすくなるということに気づき、どちらも、幅広い関数群を見出して利用できるようにしました。ただし、これらの詳しい内容は、残念ながら(収益はほとんど無いのですが)「企業秘密」となります。
 このような解析を行っているうちに、(市販している)ゴブリンクォーク4に備えてある「光核解析」や「フルーツ解析」を組み合わせることにより、UFOが身にまとっている、煙幕状態の雲による、画像ノイズの影響を取り除くことができるということが分かりました。
 さらに「光核解析」において、これまで、濃淡値としての0-255に広がっているカラー画像から切りだすコア領域(Core)だけを(たとえば0-64や224-255などと)自由に選択できるようにしておきながら、それを広げ直すキャンバス領域(Canvas)を0-255に固定していたのは「まぬけ」なことだと気づき、こちらも自由に選択できるようにしたところ、UFO画像解析上、飛躍的な進歩へとつながることとなりました。これが光核フリーキャンバス法(Light Core Free Canvas Method)です。
 この方法を使って、これまで調べてきた、ドイツ着陸UFO(の空中浮揚図)や、チリ銅山上空UFOなどについて、これまで見ることかできなかった、本当のリアルな姿を明らかにしようと思います。データ量が多くなってしまいますので、このページでは、ドイツ着陸UFO(の空中浮揚図)について示すことにします。チリ銅山上空UFOについては、このシリーズの(2)で解析します。

 解析対象


図1 ドイツ着陸UFOが空中に戻った画像[112]


図2 画像[112]のUFO部分拡大なめらか補間(画像A)code = 112x64

 光核フリーキャンバス法による解析(1)3色版への分解と光核フリーキャンバス法による再構成

 図2の画像Aについて光核解析を行います。このとき、図1にある地表の草の様子からも、これらの草や空中のUFOが、太陽の光に照らされる向きではなく、逆光とよばれる位置にあることが分かります。そのため、このときのUFOは黒い雲に包まれていることになります。このように黒い対象は、光核解析での核画像として、濃淡値の小さなところを取り出すことになります。ここでは濃淡値0-64のものを使いました。記号ではLC(0-64)となります。
 このように、同じ核について、3色の各版で異なるキャンバス領域を調整し、現れる画像のおおよその大きさが同じくらいになるようにします。記号としてCvs(f-t)と表わします。青版はCvs(8-200)で、緑版はCvs(31-223)で、赤版はCvs(39-231)としました。


図3 画像Aの青版の核(0-64)をキャンバス(8-200)で再構成したもの
(画像B)code = 112x64[Blue]LC(0-64)Cvs(8-200)


図4 画像Aの緑版の核(0-64)をキャンバス(31-223)で再構成したもの
(画像G)code = 112x64[Green]LC(0-64)Cvs(31-223)


図5 画像Aの赤版の核(0-64)をキャンバス(39-231)で再構成したもの
(画像R)code = 112x64[Red]LC(0-64)Cvs(39-231)

 次に、上記の3画像(画像B, 画像G, 画像R)のうち、緑の画像Gと赤の画像Rとを10対10モードで合成します。赤色と緑色を光で合わせると黄色となります。これを画像GRとします。
 この画像GRと青の画像Bとを10対10モードで合成すると、カラー画像へもどることになります。これが図7の画像BGRです。このあと、これについてレリーフ解析やテキスタイル解析を行います。


図6 画像Gと画像Rを10対10で合成(画像GR)
code = 112x64[GR]LC(0-64),(キャンバス情報は省略)


図7 画像GRと画像Bを10対10で合成(画像BGR)
code = 112x64[BGR]LC(0-64) ,(キャンバス情報は省略)

 (2) ウェーブレットレリーフ解析

 図7の画像BGRについてレリーフ7N解析を行いました。レリーフ解析は細かなノイズ部分を無視して、全体を大まかに見るために進化してきましたが、ここでは、上記の光核フリーキャンバス法により、解析の源となる画像BGRにおいて、すでに細かなノイズ成分が無視されていますので、レリーフ解析での利点は、立体的に見ることができるというところでしょう。また、色がついているところは、そこのところの画素間での色の向きが異なることを示しています。空間の性質が異なるということを意味しています。


図8 画像BGRのレリーフ7N解析
code = 112x64[BGR]LC(0-64)_onAGI(7N)32(128)

 (3) ウェーブレットテキスタイル解析

 次に画像BGRをテキスタイル解析します。これまでは高周波関数や中周波関数のものをよく使ってきましたが、もっと低周波数の関数のほうが、より本質的な描写につながることが分かってきました。
 次のH15解析は、これまでの高周波関数や中周波関数での関数構成法の流れをくむものです。UFOの輪郭がしっかりと描かれるようです。まるで小さな水中生物のプラナリアのような姿となってあらわれています。
 図10はЯ9解析によるものです。


図9 画像BGRのテキスタイルH15解析
code = 112x64[BGR]LC(0-64)_onAGI(H15)16(64)


図10 画像BGRのテキスタイルЯ9解析
code = 112x64[BGR]LC(0-64)_onAGI(Я9)16(64)


図11 画像BGRのテキスタイルΧ(Kai)15解析
code = 112x64[BGR]LC(0-64)_onAGI(Χ15)16(64)
(画像をクリック → 拡大解析画像へ進む)


図12 画像BGRのテキスタイルΧ(Kai)17解析
code = 112x64[BGR]LC(0-64)_onAGI(Χ17)8(64)
(画像をクリック → 拡大解析画像へ進む)

 図11はΧ(ギリシャ語のカイ)15解析です。これまで、まとっている雲のノイズが影響して、このΧ15解析による画像は、何が何だか分からないものとなっていましたが、ノイズを落とした画像BGRに対して、このような低周波関数による解析をおこなうと、何やら意味深なパターンが現れてきたのです。
 このようなことが分かって、15×15画素による関数より、さらに低周波のものを生み出す必要性が生まれ、とりあえず17×17画素による関数をつくりました。
 これらのΧ15解析とΧ17解析については、拡大画像を用意しました。これらに現れているパターンが何に対応しているのかということまでは分かりませんが、何かに対応して表現されていそうだということが推定されます。
 これらはX線画像ではなく、外から見た可視光による画像なのですが、ひょっとすると内部にあるものが、外部磁界に影響をおよぼして、このような変化を生み出しているのかもしれないと考えると、なにやら刺激的でもあります。
 (Written by KLOTSUKI Kinohito, Feb 9, 2015)

 付録

 光核フリーキャンバス法をつかって、画像データを選別することの意義を理解するために、このようなことを行っていない画像Aに対してテキスタイルΧ15解析を行ったものを図13として示します。ごらんのように、UFOが周囲の空間に及ぼしている変化の影響で、UFOの姿が隠されてしまうこととなります。


図13 光核解析を行っていない画像AでのテキスタイルΧ15解析
code = 112x64_onAGI(Kai15)32(64)
(画像をクリック → 拡大解析画像へ進む)

 ところで、これまで多用してきた、テキスタイルast-j解析や、レリーフ7N解析を画像Aにほどこすと、次の図14や図15のようになります。いずれも、機体周囲の空間の変化の影響をうけます(かくして、機体周縁の渦状パターンを確認するには、こちらのほうがよいということになります)が、これらの様子が比較的整然と表現され、図13のテキスタイルΧ15解析ほどの混乱には至りません。しかし、UFO本体については、やはり、はっきりしないものとなります。図15では機体のところが空っぽであるかのように見えてしまいます。
 このような理由で、UFO本体の情報を引き出したいときは、上記の光核フリーキャンバス法のプロセスを経由して、画像データを選別しておくのが賢いやり方だと言えます。


図14 光核解析を行っていない画像Aでのテキスタイルast-j解析
code = 112x64_onAGI(ast-j)32(64)


図15 光核解析を行っていない画像Aでのレリーフ7 N解析
code = 112x64_onAGI(7N)64(64)

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