非剛体変形画像照合に関する研究-不変特徴抽出を中心に

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研究目的:一般に、非剛体変形画像照合は、最適な変換パラメータを求めて、二枚の画像をマッチングする手法と、画像の不変特徴を利用する照合の二種類に分けられる。平成20年度では、前者の類似度尺度、探索戦略技術に注目した。研究方法:非剛体変形画像照合問題に関して、最先端の研究動向、現在使われている手法と技術を調査し、論文誌・国際会議で発表されている論文をサーベイしながら、類似度尺度、探索戦略技術に注目して、ヒルベルト走査を利用したアルゴリズムを検討した。研究成果:平成20年度の研究は計画通り推進した。今年度の具体的な研究成果は以下のものがある:(1)一般的な問題の点パターンマッチングにおいて、楕円フィテングとヒルベルト走査を利用した二段階探索を提案した。関連論文がIEICE雑誌に採用された。(2)マルチモーダル画像の位置合わせにおける類似度尺度について、画像と地図のエッジに基づくコードを生成し,コードの相互情報量を位置合わせのための類似度尺度を提案した。関連論文がIIEEJ雑誌に採用された。(3)その以外では、画像照合の問題において、照明の不良条件に対応できるコントラスト強調アルゴリズムと評価基準を提案した。関連論文がIEICE雑誌に採用された。研究意義など:本研究は画像照合における効率的かつロバストかつアルゴリズムを提案した。従来手法と比べ,精度を向上することにかかわらず,処理速度も速くになることを示した。画像処理とコンピュータビジョンの分野において、大きな意義があり、研究の新たな傾向を示すと言えるだろう。