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# 200721_面談本田

### 進捗
- ヘモグロビン・メラミン分解の試行
- スーパーピクセルクラスタリングへの移行

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### ◎参考文献の結果


### ◎分解結果

##### 入力画像

40px*40px

##### 結果

各RGBの最小値・最大値 → 最小値〜255

 

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### スーパーピクセルクラスタリング
- メラニン，ヘモグロビン分解はセグメンテーションの手法

**より良い手法**
[マルチスケールスーパーピクセルクラスタリングを使用した二次元皮膚画像における乾癬病変の自動セグメンテーション](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5680527/)

 

スーパーピクセルクラスタリングの結果例

他の手法との比較
(a)：元画像，(b)：正解画像，(c)：本手法，(d)：ヘモグロビン分解，(e)：他の手法(Lab色空間)

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### 今後の課題
- スーパーピクセルクラスタリングの検討

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### 前回までの内容

[参考文献](https://ieeexplore.ieee.org/document/5653524)


ここで、rxy、gxyおよびbxyは正規化された色密度である。
皮膚画像の色の空間的変動がメラニンとヘモグロビンによるものであり、それらの量が相互に独立していると仮定すると、**色密度ベクトルは次のようにモデル化できる**。


ここで，$c^m, c^h$はメラニンとヘモグロビンの純粋な密度ベクトルである．
$q^m_{x,y}$および$q^h_{x,y}$は相対的な色素量である．
Δは他の色素量および皮膚構造によって引き起こされる空間的に静止したベクトルである。**主成分分析**は、データの次元を減らすために使用する．その後、**ICAを適用して相対量を推定する**．そして、皮膚は次のように分解される．


式(5)で$L'_{xy}$は合成された肌の色を表す．$C$~は推定した各密度ベクトル$[c^m,c^h]$，$K,j$は合成パラメータを表す．ここでは，$j＝0$として空間効果を削除する．また$K=diag[1,0], K=diag[0,1]$と設定することでメラニンとヘモグロビンの成分がそれぞれ取得できる．分解された結果は，以下の式でRGB色空間に変換される．


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