制約充足型画像処理における制約の数理的表現

约束满足型图像处理中约束的数学表示

• 批准号: 06780311
• 负责人: 天野 晃
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06780311/
• 关键词: 不連続正則化; 画像処理; オプティカルフロー; パターン認識

計算機による画像理解には,画像処理によって得られる特徴量を抽象化していくボトムアップ手法だけでは不十分であり,認識結果を画像処理にまで戻って検証・修正するトップダウン手法が不可欠である.本研究では,トップダウン手法を用いた画像認識システムを構成する上で不可欠な画像処理である,制約充足型の画像処理において,従来あまり注意深い検討なしに使われていた制約の表現について,より汎用的で能力の明確な表現形式として,数理的な表現を考え,それを実現した.数理的表現による制約は,変形しない形状の検出等の自由度の小さいものは容易に記述出来るが,自由度を大きくするに従って記述は複雑になり,さらに形状が滑らかである等の自由度の大きいものは,また記述が容易になるという性質がある.そこで,本研究では,これらの中間にあたる,区分的に滑らかな制約の表現を実現した.得られた成果を以下に示す.1.不連続部分の性質が明らかである1次元信号に対して,有効な手法であるGNC法を2次元に拡張し,区分的に滑らかな解の分布に対して適用出来る手法を提案した.2.背景の前を車両等が通過する画像におけるオプティカルフローは,区分的に一定のオプティカルフロー値を取る.このような制約を持つ場合,区分的に離散値を取る正則化手法が有効である.本研究では,与えられた近似解を初期値として,これらの離散的な値のみを取る関数を制約として用いた,オプティカルフロー推定法を提案した.3.上記と同じ条件において,オプティカルフローが特定の値しか取らないことを利用して,投票を用いたオプティカルフローの初期値計算法を提案した.特に,従来の同様の手法ではあまり検討されなかった,アルゴリズムの適用限界あるいは,結果の精度,さらにアルゴリズムの安定性について解析を行った.

The computer calculates the picture to understand the image, and the image system can be used to abstract the image. The image is not very sensitive. The results show that the portrait is correct and correct. In this study, we use the method of the portrait to make sure that the portrait is correct, and that the sufficient portrait is made, so that it can be seen clearly in the form of expression, in the form of mathematics, in terms of mathematics and physics. The mathematical representation is that the degree of freedom is small, the shape is small, the degree of freedom is easy to record, the degree of freedom is large, the shape is slippery, the shape is slippery, and the degree of freedom is large. In this study, it is shown that there are significant differences between the two systems in this study. The results are shown below. 1. Do not link part of the data to show that the first-dimensional signal is not clear, there are two-dimensional data distribution in the GNC method, and the difference between the two-dimensional data distribution is related to the use of the technique. 2. In the background, through the portrait, the background, etc., through the portrait of the picture, the distinction must be made in the picture. The rules and regulations are in line with each other, and there are two ways to distinguish them from each other. The results of this study are similar to those in the early days of the study. in this study, the results of this study are similar to those in the initial stage of the study. 3. In the previous section, the same conditions were obtained, and the algorithm was proposed in the early stage of the calculation. In this paper, we use the same method to determine the accuracy of the limit, the accuracy of the results, the stability of the results, the accuracy of the results, and the accuracy of the results.

项目成果

天野 晃: "拘束線の分布を利用した並行移動物体のオプティカルフロー推定" 画像電子学会研究会. 94-04-03. 9-12 (1994)

Akira Amano：“使用约束线分布的平行移动物体的光流估计”图像电子工程师研究所研究小组 94-04-12 (1994)。