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J-GLOBAL ID：201802234497661694   整理番号：18A0118728

A-KAZE特徴抽出に基づくシームレス画像モザイクのアルゴリズムと画像の傾き低減

The algorithm of seamless image mosaic based on A-KAZE features extraction and reducing the inclination of image

著者 (3件)： Qu Zhong (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, 400065, China) ,  Bu Wei (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, 400065, China) ,  Liu Ling (College of Mobile Telecommunications, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, 401520, China)
資料名： IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering  (IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering)
巻： 13  号： 1  ページ： 134-146  発行年： 2018年01月 
JST資料番号： W1854A  ISSN： 1931-4973  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 従来の特徴点検出アルゴリズムは,線形スケール分解に基づいている。SIFT(スケール不変特徴変換)アルゴリズムでは,画像ピラミッドをガウスフィルタによってピラミッド化された画像をで構築することによって特徴が得られる。SIFTは優れた堅牢性を持ちますが,いくつかの欠陥もあります。ガウスフィルタは,オブジェクトの境界線を保存したり,すべてのスケールで同じレベルの詳細とノイズを滑らかにしたりすることはなく,特徴点の位置決めの精度と独特性を損なうことになります。非線形スケール分解はこれらの問題を解決することができる。本論文では,回転不変性,照度不変性,速度,安定性の観点から,A-KAZEアルゴリズムを利用した新しい画像モザイクアルゴリズムを提案する。最適なステッチングラインが得られ,高解像度の満足のいくシームレスな画像を達成するために,画像を融合するために多解像度融合アルゴリズムが使用される。複数の画像モザイクの傾きの問題を解決するために,画像のモザイクに全体の矯正方法を適用する。実験結果は,この論文のステッチングアルゴリズムが従来のSIFTアルゴリズムに比べて高速かつより堅牢であることを示しています。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *画像処理 ,  *スケール不変性 ,  *非線形フィルタ ,  *モザイク性 ,  分解能 ,  *連続性 ,  *動画像 ,  高分解能 ,  画像補正 ,  傾斜
準シソーラス用語： SIFT【画像処理】 ,  画像モザイク ,  多重分解能 ,  *画像融合 ,  *シームレス画像 ,  多解像度

著者キーワード (5件)： KAZE特徴 ,  非線形フィルタ ,  画像モザイク ,  シームライン ,  多重解像度融合

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (13件)：

• Brown M, Lowe DG. Automatic panoramic image stitching using invariant features. International Journal of Computer Vision 2007; 74(1):59-73.
• Lowe DG. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision 2004; 60(2):91-110.
• Bay H, Ess A, Tuytelaars T, Gool LV. Speeded-up robust features (SURF). Computer Vision and Image Understanding 2008; 110(3):346-359.
• Alcantarilla P, Nuevo J, Bartoli A. Fast explicit diffusion for accelerated features in nonlinear scale spaces. British Machine Vision Conference, Bristol, UK, 2013; 13.1-13.11.
• Alcantarilla PF, Bartoli A, Davison AJ. KAZE features. Lecture Notes in Computer Science 2012; 7577(1):214-227.

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴抽出 ,  シームレス ,  画像モザイク ,  アルゴリズム ,  傾き