ニューラルネットワーク(N.N.)を用いたステレオマッチング
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概要
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異なる視点から撮像した2枚のステレオ画像から, 撮像対象の3次元情報を得るステレオマッチングアルゴリズムとして, 相関解析法が広く知られている.しかし, 相関解析法は精度, 計算時間等にいくつかの課題があり, 種々の改良が試みられている^(1).本論文では相互相関係数に近隣の画素間の関係を加えた評価関数を, ホップフィールドモデルに基づいたN.N.を使って解くステレオマッチング手法(以下, 本手法)を提案し, 相関解析法の精度向上を図る.本文ではまず本手法の概要を述べ, 次に異方性散乱(non Lambirtian model)のある場合のシミュレーション画像, 衛星画像等を使ったシミュレーション結果を述べる.そして, 本手法が従来の単純な相関解析法よりも優れていることを報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-04-17
著者
-
松井 伸之
兵庫県立大学 大学院 工学研究科
-
奈倉 理一
姫路工業大学情報工学科
-
松井 伸之
姫路工業大学 知能工学研究室
-
松井 伸之
姫路工業大学 工学部 情報工学科
-
松井 伸之
姫路工業大学 工学部
-
松井 伸之
姫路工業大学工学部情報工学科
-
荻山 哲平
姫路工業大学
-
奈倉 理一
姫路工業大学工学部情報工学科
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