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J-GLOBAL ID：202002288551076643   整理番号：20A1147304

融合GMSとVCS+GC-RANSACの画像レジストレーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image registration algorithm combining GMS and VCS+GC-RANSAC

著者 (3件)： Ding Hui (太原理工大学電气与動力工程学院,太原,030000) ,  Li Lihong (太原理工大学電气与動力工程学院,太原,030000) ,  Yuan Gang (中国煤炭科工集団太原研究院,太原,030000)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 40  号： 4  ページ： 1138-1143  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像レジストレーションアルゴリズムのレジストレーション時間が長過ぎて,レジストレーション精度が低いという問題に照準を定めて,グリッド運動統計(GMS),ベクトル係数類似性(VCS),およびグラフカットランダムサンプリング(GC-RANSAC)に基づく画像レジストレーションアルゴリズムを提案した。まず、ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)アルゴリズムにより画像特徴点を抽出し、特徴点に対して暴力マッチングを行う。その後、GMSアルゴリズムを通じて、画像中の粗マッチング特徴点に対してグリッド分割を行い、グリッド中の正しいマッチング点近傍内の比較的高い特徴サポート量の原理を用いて、粗マッチングペアを選別した。画像マッチングは,ベクトル演算を実行するとき,VCSが,ある設定閾値を越えないという原理によって,マッチングペアを部分的に除去し,そして,アルゴリズムの後期の高速収束に役立った。最後に、GC-RANSACアルゴリズムを用いて局部最適モデルフィッティングを行い、高精度の画像レジストレーションとモザイクを実現した。ASIFT+RANSAC、GMS、AKAZE+RANSAC、GMS+GC-RANSACなどのアルゴリズムと比べ、実験結果は平均マッチング精度が30.34%向上し、平均マッチング時間は0.54s短縮した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ベクトル ,  演算 ,  画像特性 ,  モザイク性 ,  類似性 ,  暴力行為
準シソーラス用語： 画像マッチング ,  モデルあてはめ ,  高精度 ,  特徴点 ,  *RANSAC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 融合 ,  レジストレーション ,  アルゴリズム