Akiyoshi Kitaoka

@AkiyoshiKitaoka

I am an experimental psychologist who studies visual illusions as well as makes illusion artworks.

Kyoto, Japan
ritsumei.ac.jp/~akitaoka/inde…
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    Jan 9

    オープンキャンパスの定番。早く再開したい。

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  2. 2 hours ago

    こちらは、Facebookにアップして、ダウンロードしたJPEG画像。まばらな感じになりました。オリジナルのファイルサイズは 3.32KB、JPEG画像は 3.65KBと、ファイルサイズが逆にアップしてしまいました。まあ、何かいいことをすると、副作用はつきものということで。

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  3. 2 hours ago

    色のグラデーション画像はどうか。こちらはオリジナルの画像の色度図。

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  4. 2 hours ago

    赤一色の画像をFacebookにアップして、そのJPEGファイルをダウンロードして、どのように変わったかを調べたところ。全ピクセルに変化なし。ファイルサイズは、オリジナルのPNGファイルの13.2KBがJPEGでは4.7KBになった。何か圧縮はしているが、劣化はしていない。いえ、論文でも読めばよいだけですが。

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  5. 2 hours ago

    画像工学の先人達が偉かった、ということで。でも、そろそろJPEGはやめて、PNGだけにしてくださいよう。せいぜい静止画の通信量が5倍になるだけなので、動画の通信量から考えれば誤差の範囲内なのでは。

    劣化した画像と元の画像でも知覚上差がないというのも知覚の貴重な性質かと
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  6. 2 hours ago

    よく考えると、一色相の画像のCIELAB分布は見たことがなかったので、オリジナルの画像で見てみたものがこちらです。ススキのように少し広がっています。これは、CIE xy座標ではたとえば赤（R255, G0, B0）と暗い赤（R128, G0, B0）は同じ座標になるのですが、CIELABでは異なることによります。

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  7. 2 hours ago

    ついでに、CIELAB（均等色空間）だとどうかを見てみたのがこちら。色の分布が広がってます。

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  8. 2 hours ago

    ちなみに、FacebookのJPEGファイルは220KBとさらに小さくなっていましたが、なぜか画像の大きさがわずかに小さくなっていて（1152 x 864 ピクセルが 1080 x 810 ピクセルになっていた）、そのせいでしょう。

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  9. 2 hours ago

    JPEG圧縮は、人の目には劣化がわからないように画像を劣化させてファイルサイズを小さくするという技術なのですが、その実力を思い知らされました。私のオリジナルのPNGファイルは1.57MB、ツイッターのJPEGファイルは299KBでした。5分の1の情報量にされても、見た目は変わらないというわけです。

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  10. 3 hours ago

    ツイッター以外のSNS、たとえばFacebookではどうか、ということを調べてみました。大差ないですかね～。あるいは全く同じ？　「ツイッターに比べてFacebookの方が画像の劣化は大きいと」いう先入観を持っていたのですが、考えを改めます。

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  11. 3 hours ago

    対策としては、「SNSは画像をアップすると劣化画像になるので、その分割り引いて見て下さい」と適宜断り書きを入れるくらいでしょうか。主要な画像は私のサイトの方にアップしてあって、そちらにアクセスして頂きますとオリジナルの画質のものがご覧になれます。 （例）

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  12. 3 hours ago

    どのくらい劣化したのか、ということを、画素の色を色度図上にプロットしました。ご覧の通りで、「一つの色相の色の画素だけでできている」とは言えないありさまでした。見た目はオリジナルと同じなのですが、これでは色の錯視のデモとしてはよろしくないです。

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  13. 3 hours ago

    昨日、以上の一連のツイートをしましたら、「緑の色相の画素がある」というご指摘を受けました。そこで、自分がアップした画像（添付）をダウンロードしてみたところ、JPEG形式のファイルとなっており、画像の劣化は確実にあるということがわかりました。

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  14. 23 hours ago

    そうそう、これらの画像は「赤い色相の画素だけでできています」と書きましたが、白、灰色、黒は含まれます（含まれることがあります）ので、正確には「赤い色相の画素と無彩色の画素だけでできています」。

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  15. 23 hours ago

    この新しい色の錯視も、色度図で見ると、ランド・栗木法や加算的色変換の画像との違いは明確にはなりません。これらの3つの錯視の違いは、画素の階調のヒストグラムを見ると明らかになりますが、また別の機会にお示ししたいと思います。

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  16. 23 hours ago

    この画像も車体は青く見えますが、画素はすべて赤の色相です。新しい手法で作っています。元の画像を赤・シアン軸の画像に変換するところまでは2つの錯視画像の作り方と同じですが、その赤・シアン軸を赤・白軸に変換することで作ります。たとえば、シアン色は白に、白は明るい赤に変換されます。

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  17. 23 hours ago

    色度図上にプロットしますと、ランド・栗木法の画像のものと類似しています。

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  18. 23 hours ago

    こちらの画像も、すべて赤の色相の画素だけでできてますが、車体は青く見えます。この色の錯視は、赤・シアン軸の2色画像に変換したものを、赤が優勢になる加算的色変換して作ります。

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  19. 23 hours ago

    2色法と言っても、実際の画像は1つの色相となるので、実態としては1色法です。

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  20. 23 hours ago

    この画像は、すべて赤の色相の画素でできてますが、車体は青く見えます。この色の錯視は、ランドの2色法を画像処理で実現する方法であるランド・栗木法で作成しました。

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  21. Feb 12

    終わった。What a

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