類似度モデルに基づく画像の高精度2次元サブピクセルマッチング(バイオインフォマティクスとパターン認識)
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概要
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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を行っている.同時に,変位分解能を向上するために,類似度値を補間してサブピクセル変位を推定する手法が多く用いられている.従来,領域ベースマッチングにおける類似度補間手法では,画像の水平方向と垂直方向を独立と仮定して,サブピクセル推定を行っていた.推定誤差に関する検討はほとんどないにもかかわらず,画像補開法や濃度こう配法の方が高精度なサブピクセル推定ができる,と経験的に考えられていた.本論文では,2次元類似度をモデル化した上で,類似度補間手法を基に拡張した,新しいサブピクセル変位推定手法を提案する.提案手法は,画像や2次元類似度に対する先験的な知識を全く必要とせず,繰り返し計算も使用しない.しかも,提案手法が必要とする計算量は,従来手法と比較してわずかに増加するだけである.試験画像を用いて精度比較実験を行った結果,提案手法は画像補間法よりも高精度なサブピクセル推定ができた.また,実画像を用いた実験を行い,提案手法の効果を確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-06-20
著者
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