2次元サブピクセル同時推定法を拡張した画像変形Nパラメータ同時推定法(一般セッション(3))
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概要
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本論文では,領域ベースマッチングとサブピクセル推定を拡張して,画像変形を表すNパラメータを同時かつ高精度に推定する手法を提案する.多くの画像処理では,画像間の変位を得るために領域ベースマッチングと類似度値を補間することによるサブピクセル変位推定手法が用いられている.この手法は,わずかな計算量増加に対して効果が大きいが,平行移動以外の画像変形パラメータ推定には対応できなかった.提案手法は,実際的なN次元パラメータ空間における画像間の類似度モデルに基づいている.N次元パラメータ空間において離散的な位置で得られた画像間の類似度値を利用して,離散分解能よりも遙かに高分解能に類似度最大位置を推定できる.このため,パラメータ最適化などの繰り返し計算によらない直接的な計算によって,高精度に変形パラメータを推定できる.合成画像と実画像を用いた実験を行い,提案手法の効果を確認した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2004-03-05
著者
-
奥富 正敏
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
-
清水 雅夫
東京工業大学大学院理工学研究科
-
矢野 高宏
オリンパス株式会社研究開発センター
-
清水 雅夫
日本大学理工学部
-
矢野 高宏
東京工業大学大学院情報理工学研究科情報環境学専攻
-
奥富 正敏
東京工業大学
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