@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00100448,
 author = {藤井, 大輔 and 村山, 健二 and 岡田, 至弘 and Daisuke, Fujii and Kenji, Murayama and Yoshihiro, Okada},
 book = {じんもんこん2003論文集},
 month = {Dec},
 note = {人間が文書画像を認知する場合、要求される詳細度に応じて多段階の解像度で対象画像をみている。これにより、行の方向検出、言語種の診断、段落、文章、単語等の認識など、1つの視野入力(画像)に対して解像度を変化させて認知的負荷を最適化している。本研究はこの特徴を応用しmorphology演算による多重解像度画像を生成し、その中から特徴抽出・解析過程に最適な解像度を対応させる。そして多種類の特徴抽出・解析処理を高効率化し、大量・高解像度画像データ処理システムのusabilityの向上を図る。提案手法の評価実験として、「大谷文書」紙片の行高および行間の計測を行う。パラメータを最適化したmorphology演算により生成した画像を処理することにより、計測精度が向上することを示す。, In document image recognition, we observe an image in multiple resolutions according to required cognitive level of detail. This enables us to detect line direction, kind of language, paragraphs, sentences, or words from single view input under optimum cognitive load. Based upon this characteristics, in this research, we generate plural images in different resolutions by "Morphology Processing" from single source image, and adapt appropriate resolution to every kinds of image analysis methods. Then we aim to improve usability of large scale high resolution image data processing system. As a evaluation experiment of our method, we measure line height and line skip of fragmented paper in 'Otani Documents'. We show that using image generated by morphology processing with optimized parameter increases measurement accuracy.},
 pages = {127--134},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Morphology演算による高解像度古文書画像のScale Space生成},
 volume = {2003},
 year = {2003}
}