Bilateral Filterを用いたSIFTの性能改善(認識・抽出,視覚情報処理,画像メディア処理・符号化,一般)

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概要

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画像の特徴を抽出する手法として代表的なものにSIFTがある。SIFTは画像の回転、スケール変化、照明変化等に頑健であるという利点を持つ。しかし、従来手法ではマッチングの際、エッジ上の特徴点が誤対応になる場合が多いという問題がある。そこで、本研究ではSIFTの平滑化処理に用いられているGaussianフィルタに代わり、Bilateralフィルタを適用することで、エッジ上の特徴点の誤対応を減少させる手法を提案する。Bilatera1フィルタは、画素間の距離だけで重みを決めるのではなく、輝度の差も見て、変化の大きい部分は重みを小さくすることによってエッジを残す。この手法により、輝度についても重み付けを行うことで差分画像間の情報量が増え、抽出される特徴点の増加による精度の向上も見込める。実験では、平滑化画像間の差分出力や、特徴点・特徴量の比較を行い、従来手法との違いを確認した。さらに、2画像間の対応点探索実験により、本手法の有効性を示した。
2010-03-08

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