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J-GLOBAL ID：201702284918456477   整理番号：17A0448274

SDTRを用いた新しい画像レジストレーションアルゴリズム【Powered by NICT】

A new image registration algorithm using SDTR

著者 (2件)： Zhao Shuangming (School of Remote Sensing and information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430070, China) ,  Yu Guorong (School of Remote Sensing and information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430070, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 234  ページ： 174-184  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な画像レジストレーションは,多くのコンピュータビジョンプロセスにおける重要なステップである。しかし,伝統的なSIFT(スケール不変特徴変換)に基づく方法は,いくつかのケースで満足すべき結果を得ることができない。本論文では,マッチング問題をMarkov確率場(MRF)最適化問題に従来のSIFTベースアルゴリズムによるミスマッチを発見することでのメッセージ交換を用いた高速で正確な画像レジストレーション法を提案した。提案した方法は三段階から構成されている。最初に,SIFT(スケール不変特徴変換)検出器を用いてキーポイントを検出し,これらの点は,SIFT検出器(効率の改善の為の)の代わりにデイジーにより記述される第二に,距離と方向項を持つ新しい幾何学的制約は,シーケンシャルなツリー再重みづけメッセージパッシング(TRW S)に組み込まれている この粗マッチング結果を得る最後にRANSACアルゴリズムをミスマッチをフィルタリングし,正確な変換を得るために採用した。実験結果は,提案した方法が効率とレジストレーションプロセスの精度を顕著に改善し,望ましい結果を得ることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出器 ,  *画像 ,  不整合 ,  重みづけ ,  マッチング ,  フィルタリング ,  メッセージ交換 ,  最適化問題 ,  高速度
準シソーラス用語： RANSAC ,  メッセージパッシング ,  Markov確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レジストレーション ,  SIFT(スケール不変特徴変換) ,  MRF(Markovランダム場) ,  TRW S ,  SDTR

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

タイトルに関連する用語 (2件)： レジストレーション ,  アルゴリズム