GoblinEyes20 能力(20) ガイドページ「応用1」のサンプル画像ページ

黒月樹人(本名 田中 毅)@ 黒月解析研究所


ゴブリンアイズの使用権を販売します  ゴブリンアイズの注文書

医療画像解析ソフト ゴブリンアイズ 能力・販売・その他 ブランチページ2へ戻る

 ガイドページ「応用1」の広域ガイドページ

 ゴブリンアイズ84(Ver.4.02)は、1) 基礎、2) 医療(色加味)、3) 応用1、4) 応用2(美術)、このような4種の広域ガイドページを持っています。
 今回の能力(20)では、その3) 応用1 について説明します。
 3) 応用1 の広域ガイドページの全景を図1として示します。

図1 ガイドページ「応用1」のスイッチページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 図1の「ガイドページのためのスイッチ領域」にある、「G.アイ」〜「暗明合成(2)」までをクリックすると、それぞれの(サンプル画像による)ガイドページへと進みます。
「コンター」「正規化」「サイズ」については、サンプル画像のガイドページはなく、直接、それらの本ページへと進みます。

 3) 応用1 の「G.アイ」ガイドページ

 図2が、「G.アイ」のサンプル画像によるガイドページです。

図2 ガイドページ「応用1」の「G.アイ」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 A) ゴブリンアイ、B) 双ゴブリンアイ、C) 暗ゴブリンアイの3種類しかありませんし、それらも、このサンプル画像では違いが分からないようなものです。
 このように、ゴブリンアイ(G.アイ)は、とても地味な解析ですが、このように思ってしまうのは、このときの原画像の解像度が大きいものだからです。
 一般にデジタル画像は、小さくしてゆくと、フィルムからの画像と違って、最終的には、四角いモザイクの色画素単位の集まりとなります。
 それをそのまま拡大しているのが、現在でもその機能を変えていない、ウィンドウズOSに装備されている「ペイント」ソフトです。
 拡大してゆくとき、四角いモザイクにならないソフトでは、何らかの「なめらか補間」が行われています。
 ところが、このような「なめらか補間」を行うと、まるで全体をすりガラスの向こうに置いたかのような「色のカスミ」がかかります。
 このような問題があるため、デジタル機器のデジタルズームが×2しか採用していないのです。
 ゴブリンアイは、もちろん、ある程度の限界はありますが、このような「色のカスミ」を取り去るものなのです。
 それはまるで、もともとは四角かった城壁が、石の風化によって、薄い砂の層におおわれていたのを、竹箒で、その砂を掃除するような現象です。そこで、小さな画像の色の城壁にのぼって掃除をするということで、ゴブリン(西洋の小悪魔)のイメージを借りてきたというわけです。
 このゴブリンアイの技法は、数学的な用語で逆解析に相当するものです。
 ここで言えるのは、ここまでです。
 ゴブリンアイは、ここに示した解像度の大きな画像ではなく、もっと小さな、宇宙探査の貴重な画像や、星などの天体写真、微細な姿のUFOなどを調べるときに、大きな威力を発揮します。
 そのようなケースが現れましたら、ぜひこのゴブリンアイのことを思い出してください。

 3) 応用1 の「平均合成(1)」ガイドページ

 平均合成のアルゴリズムはとてもシンプルです。幽霊画像などを作るときの、多重露光のアルゴリズムと同じと考えてよいでしょう。
 P画像とQ画像と呼んでいる、2つの画像についての、各画素における、各色値の平均をとるのです。ここから、このような5対5の関係ではなく、2対8などの、他の比率で合成する機能も生まれます。
 ただし、ここで取り上げている方法は、この平均合成そのものではなく、このページに組み込んである、ハイブリッド合成というものです。
 ハイブリッド合成というのは、画像の情報を「色」と「形」に読み分け、それらの比率をいろいろに変えて合成するものです。
 このような合成法は、おそらく、(確認はしていませんが)これまでどこにもなかったことでしょう。
 ですから、私たちが、これまで想像していたものとは違うものが現れます。
 しかも、「色」と「形」を、P画像とQ画像で分担させる(10対0や0対10の)ものではなく、8対2や6対4(その逆もあります)が設定してありますから、この解析結果を予測するのは、かなり困難なことです。
 このようなわけで、ここに示した平均合成(じつは後で示す機能合成)を使うと、私たちが想像もしなかった画像を生み出すことになるわけです。

図3 ガイドページ「応用1」の「平均合成(1)」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 このサンプル画像は、O) 原画像をサンプルとして、直接これについての解析を行っていますので、解析時間が少なくなります。
 また、解析対照の解像度が違うということになりますので、解析方法によっては、まったく同じものとして現われないこともありますが、もとの大きなサイズの原画像において、それに対応した解析が行われます。
 次の図4は、図3の下段、向かって左端の K) 平均合成(BC Hy28)のサンプル画像をクリックすると、呼び出すことができる、本解析のページです。

図4 ガイドページ「応用1」の「平均合成(1)」の
K) 平均合成(BC Hy28)の本ページ解析
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 3) 応用1 の「暗明合成(1)」ガイドページ

 暗明合成のかんたんなものは、実は、平均合成のページに入っています。
 と記してあるものです。
 これらは、画像の濃淡値に従って、P画像とQ画像の役割を変えたものです。
 ここから、より一般的な機能をもったものを作ろうとしたのが、この暗明解析です。
 暗明解析の大分類としては、濃淡値に沿って2分割するものと、3分割するものがあります。次のサンプル画像のガイドページでは、2段目が2分割するもので、3段目が3分割するものです。

図5 ガイドページ「応用1」の「暗明合成(1)」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 次の図6は、図5の下段、向かって左から3つ目の、J) 暗明合成(AC P  2分割の場合は、P|Qが突然変わるものでP/Qがゆるやかに変わるものです。

図6 ガイドページ「応用1」の「暗明合成(1)」の
J) 暗明合成(AC P (画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 3) 応用1 の「平滑化」ガイドページ

 平滑化の基本はランニングアベレージ(移動平均)です。図7のA) になります。
 このアルゴリズムはかんたんです。求めたい位置の画素について、その前後のいくつかのデータについての平均値を求めながら、画素の位置を移動させてゆくものです。
 電磁波の記録などで、高い周波数のノイズなどが乗っているときは、このノイズの影響を消してくれます。
 しかし、画像のデータで使うと、画像のピントがぼけたようになります。
 この問題をなんとかしようと、いろいろな平滑化の技法が生み出されました。
 B) 中央値フィルター(メディアンフィルター)や、C) エッジ保存フィルタ―などが、その代表的なものです。
 完全にもとの画像のシャープさを再現するのは難しいことですが、ピンボケではない、ある種の独特な画像が得られます。
 D) から J) は、私が開発した、新たな平滑化手法です。もっと大きな画像を対象としているということと、計算時間が多くかかるため、このサンプル画像では、仮画像としてC) を表示しています。
 これらの解析結果は、ノイズの種類によって、その効果が変わりますが、ノイズが無い場合の質感は、C) とほとんど同じです。

図7 ガイドページ「応用1」の「平滑化」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 3) 応用1 の「現像(変換)」ガイドページ

 「現像」ページは、「マップ」ページを経由すると、ゆくことができます。
 ここにつけられた、まるで付録のような、画像の変換の手法は、とてもかんたんなアルゴリズムでのものです。
 3色の反転は、よくある、ポジとネガの関係です。
 ここから、ある色だけを反転させるという技法が生まれます。
 色の交換という技法も、ひょっとすると、どこかにあるかもしれません。
 あまり見かけないのは、色の移動という手法です。
 次の図8は、最初、上のものと同じ原画像(oとします)だったのですが、あまり色がついていないものだったので、その解析による変化が分かりづらいため、その色加味解析のo_Add7(1Dh)を原画像として解析します。

図8 ガイドページ「応用1」の「現像(変換)」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 3) 応用1 の「平均合成(2)」ガイドページ

 平均合成(2)での合成対照画像としての、O, A, B, Cを、平均合成(1)とは異なるものを用意しましたが、このように、組み合わせと解析方法を同じにしても、その解析結果は、大きく変わります。
 本解析での「平均合成」では、P画像とQ画像を自由に選択できますし、その解析法も、平均合成、ハイブリッド合成、(簡易の)暗明合成と、いろいろありますので、これらのガイドページをたどって、あらためて、P画像やQ画像を選び直して、あれこれ試してみることをお勧めします。
 その可能性は無限です。
 どんな画像が生まれるかは、ほとんど予測できません。

図9 ガイドページ「応用1」の「平均合成(2)」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 次の図10は、図9の中段、向かって左から3つ目の、F) 平均合成(AC Hy82)の本ページ解析です。

図10 ガイドページ「応用1」の「平均合成(2)」の
F) 平均合成(AC Hy82)の本ページ解析
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 3) 応用1 の「暗明合成(2)」ガイドページ

 暗明合成もP画像とQ画像を任意に選ぶことができますので、その変化の可能性は無限です。この暗明合成(2)では、暗明合成(1)とは異なるA, B, C の対象画像を選び、その解析結果を示します。
 ここでは、もともと同じ画像からの変化画像について、平均合成や暗明合成を行っていますが、まったく異なる画像をP画像とQ画像として、これらの機能を使うと、幽霊やUFOの画像が出来上がります。平均合成では、うすぼんやりとしか浮かび上がらないのに対して、この暗明合成では、偽物のUFO画像を作っておいて、その周辺の色の濃淡値を、きょくたんに暗くすることにより、合成したい風景画像の明るい空に、くっきりとUFO画像を描くことができます。しかも、切り貼りによる合成ではなく、境界の様子も、ほぼ連続的に変化しますので、かなりリアルな偽物が作れます。
 そのような偽物画像を作っていたずらするのが目的ではなく、そのような検証ができるということを示すために、このような暗明合成の機能も必要だと考えて組み上げたのです。
 偽物UFO画像が、人工的につくられたものかどうかは、ウェーブレット解析の、いくつかの関数で調べてみれば、かんたんに調べることができます。
 UFO画像の真偽の判定でむつかしいのは、意図的につくられたものではない、偶然に生じたものです。たとえば、レンズについた小さなゴミや染みの像が、たまたまUFOの形をしているとき、とても見事なUFO画像となることがあります。
 しかし、そのようなUFO画像についても、とくべつな解析システムで、本物ではないという証拠を示せるようになりました。
 もっとも、そうして選び分けて残った、いくつかの「本物らしい」UFO画像のUFOが、ほんとうに本物かどうかということは、現在の状況では確認することができません。
 それはおそらく、私たちが、私たちの存在する、この空間についての認識が不足しているためだと推定されます。
 UFOや宇宙人たちは、私たちが「夢見」でうろつく、まだよくわからない空間に存在しているのかもしれません。

図11 ガイドページ「応用1」の「暗明合成(2)」サンプル画像ページ
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 次の図12は、図11の下段、向かって右端の、K) 暗明合成(BC P

図12 ガイドページ「応用1」の「暗明合成(2)」の
K) 暗明合成(BC P (画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 3) 応用1 の「コンター」「正規化」「サイズ」

 これらの「コンター」「正規化」「サイズ」のスイッチは、サンプル画像のガイドページを経由しないで、直接本解析のページへと進むためのものです。

図13 ガイドページ「応用1」の「コンター」本ページ解析
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

図14 ガイドページ「応用1」の「正規化」本ページ解析
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

図15 ガイドページ「応用1」の「サイズ」本ページ解析
(画像をクリック → 拡大画像ページへ)

 「サイズ」の本解析のページにおいて、[SET] と名づけたスイッチを加えました。[1](画像呼出)と[2](枠内拡大)と[3](画像保存) の、3つの工程をセットにして行うものです。最後の、名前を付けて保存するダイアログボックスでの、名前の付け方の違いで、2種類のスイッチが用意してあります。緑が名前を変えるケース、赤が同じ名前の画像に上書きするケースです。

 あとがき

 「応用1」では、平均合成と暗明合成が中心的な解析となります。
 みなさんが合成画像だと言うとき、どのようなものをイメージしますか。
 ある画像から、合成したい人物や品物の形を切り抜いて、別の画像に貼り付けるというものかもしれません。
 このような切り取りの技術も、ずいぶんと進化したようで、最近の合成画像を「見抜く」のは、簡単なことではないかもしれません。
 私は、そのような偽物画像を作るということには、ほとんど興味がありませんでした。
 どちらかというと、偽物画像の嘘を暴くことにより、本物の画像のことを、もっと詳しく知りたいという、科学的な関心のために、いろいろな解析法を開発してきたわけです。
 そして、医療白黒画像を、もっと分かりやすくすることができるという方向で、ゴブリンアイズの技術を洗練してきました。
 ふと、版画の下絵とするために撮影してきた、白黒フィルムによる画像をフィルムスキャナーで、デジタル画像として取り込み、これまで組み上げてきた、いろいろな解析法で処理し、これまでの感覚とは異なる、版画の下絵を作ろうとしました。
 また、「ゴブリンアイズ美術展」というブランチページを作り、これまでの画像変換ソフトでは不可能だったような画像を生み出すという「遊び」にはまり込むことになりました。
 たとえば、雪の日に撮影した、雪をタイヤで踏みつけることにより、地面にのこされた、雪と轍(わだち)の画像に色付けしたりしていると、これを拡大して、大きなキャンバスにトレースして、油絵具で色づけすれば、病院などで飾っても、ひけをとらないような、見事な作品になりそうだと感じることもありました。
 一見するとなんでもない風景写真も、配色がざんしんなら、人の関心を強く引くものができます。
 ゴブリンアイズによって生まれる画像は、デザインの世界で、幅広く使われることになるかもしれません。
 なぜかというと、ゴブリンアイズを使えば、これまで誰も生み出したことがないような画像が、いくらでも現われてくるからです。
 それらのどれを気に入って使うか、あるいは、美術作品のための参照イメージとするかは、使う人のセンスにかかってくる、ということになります。
 つまり、ゴブリンアイズというのは、これまで使われてきたペンや色鉛筆の、もう少し複合的なツールとなるわけです。
 これに続く 4) 応用(美術) では、このような観点から、もっと美術やデザインの世界で使えるものを選び出し、それらを編集することにしました。
 (Written by KLOTSUKI Kinohito, February 28, 2017)

 

医療画像解析ソフト ゴブリンアイズ 能力・販売・その他 ブランチページ2