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J-GLOBAL ID：201702262511801305   整理番号：17A1648251

改良SIFTアルゴリズムと基本行列推定に基づく画像レジストレーション法【Powered by NICT】

Image registration method based on improved SIFT algorithm and essential matrix estimation

著者 (3件)： Guo Xiangkun (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Jing (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Lin Hu (Shenyang Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences Shenyang, Liaoning Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 814-815  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,改善したSIFT(スケール不変特徴変換)アルゴリズムに基づく画像レジストレーションアルゴリズムとRANSAC(ランダムサンプルコンセンサス)とAC RANSAC(Contrario RANSAC)アルゴリズムに基づく基本行列推定を提案した。3D再構成では,画像レジストレーションアルゴリズムで推定した基本行列モデルを用いてカメラのパラメータを回復できる。基本行列は5パラメータモデルであり,異なる視野角の下でカメラ座標系における空間画像点の表現の間の関係を反映している。SIFT(スケール不変特徴変換)アルゴリズムは,スケール,回転,輝度などの不変性を維持するだけでなく,角度変化,アフィン変換と雑音へのある程度の安定性を維持するが,時間性能は低く,マッチング精度は十分ではない。,時間消費を削減するためにSIFT(スケール不変特徴変換)特徴ベクトルの次元を,最近接距離の類似性測度を増加させる0.3以下の画像間の特徴点対応を計算することを提案した。実験を行いその結果,提案手法は優れた時間性能を保証することができるが,効果的に誤ったマッチ点を排除し,マッチング精度を大きく改善できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： マッチング ,  類似性 ,  *アルゴリズム ,  輝度 ,  不変性 ,  測度 ,  *画像 ,  アフィン変換 ,  カメラ ,  雑音
準シソーラス用語： 特徴点 ,  特徴ベクトル ,  パラメトリックモデル ,  RANSAC ,  *基本行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： SIFTアルゴリズム ,  基本行列 ,  推定 ,  レジストレーション