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J-GLOBAL ID:201902278738695072   整理番号:19A1770367

特徴ベース光学マッピングのためのループ閉鎖誤差のヒストグラムを用いた不整合画像同定【JST・京大機械翻訳】

Mismatched image identification using histogram of loop closure error for feature-based optical mapping
著者 (6件):
資料名:
巻:号:ページ: 196-206  発行年: 2019年 
JST資料番号: W4474A  ISSN: 2366-5971  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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画像登録は,モバイルプラットフォームからの光学マッピングにおける最も基本的なステップの一つである。最近,画像登録は,2つの画像における顕著な点を検出し,それらの記述子をマッチングすることによって実行される。ロバストな方法[ランダムサンプルConsensus(RANSAC)]を用いて,異常値を除去し,画像の座標フレーム間の幾何学的変換を計算し,画像が平坦領域の視野を含むとき,典型的にホモグラフィである。しかし,画像登録パイプラインは,画像が全て重複しない場合でも,誤差限界内で十分な数の間違った誤りを与えることがある。このような不整合は,特にシーンが反復テクスチャを持ち,構造類似性を示すときに発生する。このような対は,正確に推定される軌跡(モザイク)を防ぐ。本論文では,不整合を同定するために閉ループ制約を利用することを提案した。カメラが前に画像化された領域を再訪問するとき,サイクルが現れる。それは,特にマッピング目的のための一般的な実践である。提案した方法は,サイクルを形成する画像が,サイクル中の画像間のすべてのホモグラフが乗算されるとき,同一性マッピングを持つべきであるという事実を利用する。著者らの提案は,いくつかのサイクルベースを抽出する各整合画像対に対する誤差統計を得た。次に,以前に訓練された分類器を用いることにより,誤差ヒストグラムを比較することにより画像対を同定する。異なる画像列による実験結果を示した。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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