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J-GLOBAL ID：201802236156333315   整理番号：18A1511352

改良型GMSに基づく空中画像縫合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Aerial Image Stitching Algorithm Based on Improved GMS

著者 (2件)： Yan Kuo (Dalian University of Technology, Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian, China) ,  Han Min (Dalian University of Technology, Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIST  ページ： 351-357  発行年： 2018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： 特徴マッチングはキーポイントベースの画像ステッチングにおいて非常に重要である。グリッドベースモーション統計(GMS)は高速で超ロバストな画像特徴マッチングアルゴリズムである。しかし,GMSの正確なマッチング率と登録精度は比較的低い。高いマッチング速度を確保しながら正確な空中ステッチング画像を得るために,改良GMSに基づく空中画像モザイクアルゴリズムを本論文で提案した。最初に,ORBアルゴリズムを適用して,画像の特徴点を抽出し,記述した。次に,GMSベースの双方向マッチングを用いて,初期マッチング点を獲得した。その後,エピポーラ制約を構築することにより偽整合を排除した。最後に,著者らは,変換モデルを計算して,加重平均融合アルゴリズムによってアラインメント画像を融合するために,ランダムサンプルコンセンサスアルゴリズム(RANSAC)を使用した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,低い整合時間を維持しながら,良好な整合精度と登録精度を有することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 縫合術 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  画像特性 ,  高速度 ,  アラインメント ,  マッチング ,  モザイク性 ,  *画像
準シソーラス用語： RANSAC ,  加重平均 ,  特徴点 ,  マッチングアルゴリズム ,  特徴マッチング ,  *空中画像 , 【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)： 空中画像 ,  縫合 ,  アルゴリズム