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J-GLOBAL ID：202002259298145884   整理番号：20A0986125

領域画像マッチングのための目標領域特徴量による初期位置探索法

Initial Location Search Method using Target Region Features for Region-Based Image Matching

著者 (2件)： 山下幸彦 (東京工大) ,  若原徹 (法政大)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J103-D  号： 4  ページ： 330-340 (WEB ONLY)  発行年： 2020年04月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 画像マッチングは,画像処理におけるもっとも重要な手法の一つであり,特徴画像マッチングと領域画像マッチングに大別される.領域画像マッチングは高精度なマッチング能力を有するが,whole-to-partマッチングに適用する場合,マルチスケールでスライド窓探索を行うと処理時間が膨大化するという問題がある.本論文では領域画像マッチングのための高精度かつ高速な初期位置探索の実現を目指す.具体的には,画像劣化や幾何学的変換に頑健となるようにスライディング離散フーリエ変換を工夫した目標領域特徴量に基づく初期位置探索法を提案する.特徴画像マッチングの代表的手法であるASIFT/ASURFとRANSACの組合せによる初期位置探索と提案手法の比較実験を行い,提案手法の優位性を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *パターンマッチング ,  画像処理 ,  *情報 ,  特徴抽出 ,  劣化 ,  画像 ,  *Fourier変換 ,  離散系 ,  *特徴量 ,  *離散Fourier変換
準シソーラス用語： *画像マッチング ,  画像劣化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (25件)：

• D.G. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant keypoints,” International Journal of Computer Vision, vol.60, no.2, pp.91-110, Nov. 2004.
• Y. Ke and R. Sukthankar, “PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors,” Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.506-513, CVPR’04, IEEE Comput. Soci., Washington, DC, USA, 2004. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1896300.1896374
• H. Bay, T. Tuytelaars, and L.V. Gool, “Surf: Speeded up robust features,” Computer Vision -ECCV 2006, pp.404-417, 2006.
• H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, “Speeded-up robust features (SURF),” Computer Vision and Image Understanding, vol.110, no.3, pp.346-359, June 2008.
• J.-M. Morel and G. Yu, “ASIFT: A new framework for fully affine invariant image comparison,” SIAM Journal on Imaging Sciences, vol.2, no.2, pp.438-469, April 2009.

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像マッチング ,  目標 ,  特徴量 ,  初期位置 ,  探索法