画像のレジストレーションにおける同時推定法の高速化手法(一般セッション (3))
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概要
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本論文では, 時系列画像を有効に利用した, 同時推定法の高速化アルゴリズムを提案する.同時推定法は, 領域ベースマッチングを拡張した高精度な画像間モーションパラメータ推定法で, 繰り返し計算を利用しないことや, 注目領域形状に制限がないなどの利点がある.本論文で提案する高速化アルゴリズムは, 従来の同時推定法より, 約8.5高速である.一方, 画像間のモーションパラメータを推定するためには, 勾配法(Lucas-Kanade法)が広く利用されている.本論文では, 計算量とモーションパラメータ推定精度を勾配法と比較した.合成モーション画像と実画像を用いた実験の結果, 提案する高速化アルゴリズムは, 勾配法の高速計算法であるInverse Compositional法と比べて, 平均計算時間においてやや高速で, かつ繰り返し計算を必要としないため計算時間が常に一定であるという利点を持つことが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-01-20
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
-
清水 雅夫
日本大学理工学部
-
奥富 正敏
東京工業大学
-
張 馴槿
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
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