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J-GLOBAL ID：201702239268491736   整理番号：17A0096021

改良反復法によるサブピクセル画像のレジストレーションを改良した。【JST・京大機械翻訳】

Sub-Pixel object-Image Registration Using Improved Iterative Closest Point Method

著者 (6件)： Zou Xiangjun (School of Engineering, South China Agricultural University) ,  Lin Guichao (School of Engineering, South China Agricultural University) ,  Tang Yunchao (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology) ,  Feng Wenxian (School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology) ,  Liu Nian (School of Engineering, South China Agricultural University) ,  Luo Lufeng (School of Engineering, South China Agricultural University)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 28  号： 8  ページ： 1242-1249  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テンプレートマッチング法を用いて,非構造環境における雑踏部品の認識と位置決め精度の低い問題を解決するために,サブピクセルの登録アルゴリズムを提案した。まず第一に,サブピクセルの登録問題を,テンプレート画像と登録画像のエッジ点集合の最適幾何学的変換とみなすことができる。次に,動的近傍探索戦略を用いて,整合点を迅速に探索し,整合点を利用し,整合点を調整し,照明不変量の曲線との距離を用いて,幾何学的変換を推定するための改良反復法を提案した。次に,線形最小二乗法を用いて,誤差関数の解を与えた。最後に,自作の部品とMPEG-7 Bデータセットを用いて実験を行い,結果は,このアルゴリズムの正確さ,実時間,および精度が従来のアルゴリズムよりも優れており,非構造化環境における雑乱零件亜のレジストレーション精度とロバスト性を満たすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  構造形成 ,  誤差関数 ,  ロバスト性 ,  MPEG ,  *逐次近似 ,  線形性
準シソーラス用語： 探索戦略 ,  点集合 ,  テンプレート画像 ,  位置決め精度 ,  テンプレートマッチング ,  *サブピクセル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： non-structural environment ,  iterative closest point ,  image registration ,  sub-pixel

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 反復法 ,  サブピクセル ,  レジストレーション