動画像シーケンス中の色情報と多重解像度解析を用いた照明条件・ノイズにロバストな速度ベクトル推定に関する研究(画像符号化・通信・ストリーム技術, 及び一般)
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概要
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速度ベクトル推定による動画像解析の代表的な手法の一つであるオプティカルフロー推定法は画素の輝度値を用いるため, 照明条件により推定精度が低下するという問題点がある.これに対して, Gollandらは色情報を用いて照明条件にロバストな推定手法を与えている.しかしながら, 照明に依存しにくい色成分である彩度や色相はその量子化誤差により低・高明度領域ではノイズの影響が大きくなり推定精度が低下する.本研究では色情報とノイズの量子化特性が推定精度に与える影響を解析し, 多重解像度解析を用いて照明条件・ノイズにロバストな速度ベクトル推定手法の検討を行った.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-12-12
著者
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