Kinohito)ブランチページへもどるはじめにここ3回ばかりのキメラマインドのページでは、現在開発中のウェーブレット画像解析の新技術のテストについて語ってきました。UFO画像の真偽についてのページを見たいと思っておられる人には少々退屈なものかもしれませんが、これも、本物のUFO画像の、何がどこまで本当なのかを確認するための作業です。幾つかUFO画像をしらべ、さいしょは偽物画像をあばき、それから、本物画像を検証してきました。これに類似するケースはたくさんあります。作品などの目的があってのことでしょうから、なにからなにまで真偽を明らかにするというのもつまらないので、あるていど見逃がすこととしています。それよりも、もっと重要なことは、本物のUFOがどのように現れているのかということをくわしく調べて、私たちの世界の科学的な知識として体系づけてゆくということです。そこまで大きくなる前の段階にいるのですが、とりあえず、UFO画像という、私たちの理解を越えるものについて調べることにより、そのおまけとして、画像解析の(この世界における)知識と技術が発展することとなります。確かな応用分野は見いだせていませんが、地球防衛軍とかいうSFっぽい組織はなくとも、資源探査などの分野では、おそらく、技術上の進歩を大きく後押しすることができると思います。そのような仕事をやって生きてゆければよいのでしょうが、まだまだそこまで、世界のほうが変化してくれないようなので、今はとりあえず、UFO画像の分析へと戻ることにしましょう。ウェーブレット画像解析の新技術のあらましこの技術研究を始めるきっかけとなったのは某テレビ番組でUFO画像の検証が取り上げられたのを見て、そこで解析したとされるデータが、本質的なものではないと感じたからでした。解析者の一人が「周波数解析」と語ったのですが、それを説明する結果の画像などが放映されることもなく、まったく、はがゆく感じてしまうものでした。テレビ番組は正式な学会ではないので、その内容が科学的なすじみちにしたがっていなくても、(やらせが組み込まれていないかぎり)誰からも批難されるものではありません。できれば、本当のことを知りたいと思うのは私だけではないでしょう。さいしょに開発した技法は「周波数解析」という言葉から思いついたものでした。地震波(弾性波ともいう)のデータは時間的につらなったときの振動変化でした。これは時間を1次元の基準軸としたとき、振動変化を2次元目の座標として調べてゆくことができます。私はこの分野での専門的な技術者でした。それでは画像のデータは何かというと、これは色値を考えることになります。基準軸が(平面を表わす)2次元となります。3次元目の色値として、画像の濃淡値をとればよいと考えました。画像の濃淡値とは、色の無い白黒画像としたときの、濃淡の違いです。この濃淡値を使って、まずレリーフ解析というシステムを組み上げました。いう3つの色値の組み合わせによって作られています。データとしては濃淡値を使ったのですが、このときの解析結果を、これらの色へと入力し、白黒画像ではなく、濃淡値の変化を、赤と緑の色で表現するようにしました。次に構成したのがウェーブレット画像解析です。地震波などの時系列データを調べるウェーブレット関数の種類として、メキシカンハットと呼ばれているものや、ハール関数などがあります。これらの必須条件は、プラスの値の総計とマイナスの値の総計が等しいということです。総計が1.0となるように調整するのを正規化とよんでいますが、これは本質的なことではありません。基準を決めて比較するとしたときに必要なだけです。画像解析に使うウェーブレット関数は平面的に並べたものを使います。最小の平面要素としては2×2という4画素のものが考えられますが、このとき、使いやすいウェーブレット関数がつくれそうもないので、3×3の9画素から始めることにしました。4×4だと計算した値を入れる中心の画素を決めにくいので、次は5×5で、その次は7×7というふうに、奇数の組み合わせとなります。して、15×15までの画素領域でのウェーブレット関数を組み上げました。これは実験としての研究によって分かってきたことですが、ウェーブレット関数を構成するとき、対称性を組み込まないものは、うまく対象を調べられないようです。ウェブで取り扱われている画像はほとんどすべてジェーペグ画像を経験してきています。このため、色変化の微妙な部分では、色づけのための広く四角い領域の境界線が、水平線と鉛直線になって現れてきます。これは本当にあった線ではありません。これらをジェーペグエリアライン(JAL)と呼ぶことにしました。このようなジェーペグエリアラインをできるだけ無視するウェーブレット関数が3×3のものにあるということが分かり、このような性質をもつウェーブレット関数を、5×5から15×15へと拡張することができるようになりました。さらなる発展として、比較的シンプルなアルゴリズムながら、解析効果としてはかなり強力なレリーフ解析と、複雑なアルゴリズムにより、多様な機能をもつウェーブレット画像解析を組み合わせるという試みに着手して、これに成功しました。この組み合わせについて名前をつけるとしたら、レリーフウェーブレット画像解析となるかもしれませんが、これでは長すぎます。レリーフとウェーブレットの頭文字の間に×の記号を入れてL×W解析とすれば記憶しやすいかもしれません。エルバイダブリュー解析と読むことになります。かんたんに述べると、ここまでが技術開発のあらましとなります。このような技術開発と並行して、解析能力をテストするための方法を確立してゆく必要がありました。実は、このようなプロセスを記録しておくために、ここ3回ばかりのキメラマインドのページを構成したということです。このような手順を踏むことにより、このような解析方法とその結果に、科学的な裏づけが生まれるわけです。ドイツに着陸したUFOが空に戻ったときの画像をサンプルとして物語的な説明だけでは分かりにくいので、「ドイツに着陸したUFO」が空に戻ったときの画像をサンプルとして、このような技術の成果を具体的に見ようと思います。図1は「ドイツに着陸したUFO」が空に戻ったときの1分15秒あたりの画像で、図2はUFOあたりの64倍拡大なめらか補間画像です。ここに収録したものは、もとの50パーセント大のものです。画像A次の図3は、図2の画像Aについてグザイ解析をおこなったものです。機体周縁に渦状パターンがあるのが分かります。振幅は8ですが、この値を大きくすると、もっと黒く表示されることになります。渦状パターンをもつUFOの背景としての空に、ジェーペグ画像由来の縦横ラインが描かれています。115x64_onAnt(Gry)I(gzai)8(64)次の図4は画像Aについての、レリーフ解析のX解析データと、上のグザイ解析とを掛け合わせたL×W解析です。機体周縁の渦状パターンは見えにくくなりましたが、もっと機体に近い部分がよりくっきりと現れています。図4は色モードIの白黒ですが、図5は緑と赤で、ここで行っている2回の解析の情報を区別する色モードIIです。115x64_X(b)onAnt(Gry)II(gzai)8(64)次の図6は、画像Aについての最近開発したL×W解析です。色モードはすべてIIです。各画像をクリックすると拡大原画像のページに進みます。拡大原画像ページの画像をクリックすると、次の拡大原画像ページへと進んでゆき、最後にこのページへと戻ります。115x64_X(a)onAnt(Gry)II(X15)8(64)$シリーズや*シリーズの解析画像はよく似ていますが、ウェーブレット関数が異なっていますので、微妙に違いがあります。H15とΣ9とX15は低周波解析です。X15(振幅8)では、UFO機体の外周部分が白く抜けているようです。wdbsなどを見ると、UFOの左右あたりで何かが違うパターンが現れています。ドイツに着陸したUFOhttps://www.youtube.com/watch?v=ggriD1YF6nwブランチページへもどる。