2007 Fiscal Year Annual Research Report
画像プリミティブの高速・高精度抽出と物体形状の再構成に関する研究
| Project/Area Number |
18500133
|
|---|
| Research Institution | Ehime University |
|---|
Principal Investigator |
村上 研二 Ehime University, 大学院・理工学研究科, 教授 (30036446)
|
|---|
| Keywords | 画像 / 画像処理 / 画像認識 / 画像プリミティブ |
|---|
| Research Abstract |
平成19年度は、主として以下の3つの観点から考察を行った。
1)円および楕円の高速抽出に関する検討
円や楕円のように図形パラメータの数が多い画像プリミティブの抽出法として、昨年度から検討を行っている「楕円成長法」に関して、その初期円(画像の点列からHough変換を用いて最初に選んだ円弧部分)に対する初期重みを、最小二乗法を用いて適切に決定することで、その後の楕円成長により得られる楕円の精度が大幅に改善される(RMS誤差で従来の約3分の1に減少)ことを示した。
2)LMedS Hough変換の高速化の検討
画像プリミティブを構成する点群の配置が非常に疎でばらつきが大きい場合にも、全体的に見て妥当な位置に画像プリミティブを抽出できる手法として、昨年度から検討を行っているLMedS Hough変換に関して、予め従来のHough変換により抽出プリミティブの候補を求め、その付近でLMedS値を計算することで目的のプリミティブを抽出する新しい方法を開発し、理論解析と実際の画像を用いた実験により、画像プリミティブの抽出速度が従来法よりも約3桁向上することを示した。
3)ニューラルネットワークを用いて物体の再構成を行うための基礎的検討
「物体のエッジ(画像プリミティブ)位置」と「物体形状」との関係をニューラルネットワークで表現する(学習させる)ための基礎研究として、各情報をどのように符号化すべきかなどの検討を、相互結合型および階層型ニューラルネットワークを対象に、主として理論面から行った。
|
