文献

J-GLOBAL ID：201702264642982862   整理番号：17A0912137

RANdom RESAmpleコンセンサスを用いた雑音安定画像レジストレーション【Powered by NICT】

Noise stable image registration using RANdom RESAmple Consensus

著者 (1件)： Nakazawa Atsushi (Department of Informatics, Kyoto University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICPR  ページ： 853-858  発行年： 2016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： 画像レジストレーションは,コンピュータビジョンと画像処理における重要かつ基本的な問題である。現在RANSACとその拡張のような画像レジストレーションアルゴリズムの多くが,十分な数の正しい対応点を得ることができない場合,非常に雑音の多い条件下での画像レジストレーションは依然として困難である。本論文では,ランダム標本コンセンサス(RANRESAC)戦略は,十分な数の正しい対応付け対を得ることは困難であるがロバストなレジストレーションを達成することを導入することにより,この問題を解決する。RANSACとは対照的に,提案したRANRESACを新たに仮説変換関数を用いた画像の対応点を生成し,新たにサンプリングされた点での局所特徴の類似性を評価することにより正当性を検証した。提案した方法の有効性を確認するために,筆者らは最初にいくつかのレベルのノイズを追加する画像におけるSURF局所記述子の集合組織と方位成分の類似性を評価する予備実験を行った。その結果,集合組織成分は配向成分よりも安定で観察した。この知見に基づいて,RANRESACアルゴリズムを設計し,開放画像登録データセットを用いて実験を行った。結果として,提案した方法は,大きな雑音条件におけるRANSAC,MSACと最適RANSACアルゴリズムに優れている。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： 画像処理 ,  *雑音 ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  *画像 ,  ロバスト性 ,  集合組織 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 予備実験 ,  局所特徴 ,  変換関数 ,  RANSAC , 【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 (3件)： コンセンサス ,  雑音 ,  レジストレーション