| 研究課題/領域番号 |
06680350
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
阿部 圭一 静岡大学, 工学部, 教授 (80022193)
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| 研究分担者 |
中谷 広正 静岡大学, 工学部, 助教授 (80109131)
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| 研究期間 (年度) |
1994
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| 研究課題ステータス |
完了 (1994年度)
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| 配分額 *注記 |
1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
1994年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 領域マッチング / 画像マッチング / グラフマッチング / 領域分割 / 領域間構造 / オプティカルフロー / グラフ変換操作 |
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| 研究概要 |
(1)マッチングに適した画像内容の構造表現法
濃淡画像の領域分割については、後の処理として意味のある構成要素を抽出しやすくするために、確実に一つの領域と判定される領域(確定領域)のみを領域分割の結果として抽出し、それ以外の部分は不確定領域として高次処理に委ねる手法を提案した。
(2)最適なマッチングの定式化に関する研究
二つの視点から撮影した同一情景の間の対応づけを行うために、それぞれの画像の領域分割結果を用いて領域間のマッチングを行う手法を2種類提案した。第一の方法では、注目する領域とその近傍にある3つの領域で形づくる3種類の三角形を用いて領域間の構造を表現し、領域間構造と領域それ自身の類似性に基づいて弛緩法でマッチングを行う。得られた領域対応からカメラの移動パラメータを推定し、カメラの移動によって生ずるオプティカルフローの全体的整合性から誤った領域の対応づけを検出し、修正を行う。
第二は、同じ問題を属性つきグラフのマッチング問題として定式化して、コストつきグラフ変換操作を適用し、コスト最小グラフマッチング、すなわち最大類似グラフマッチングを求める方法である。平面グラフの性質およびそのグラフが領域の隣接関係を表していることから生ずる特性をうまく利用して、効率の良い属性つき平面グラフのマッチング法を構築した。また、この方法では、一方の画像の一つの領域が他方の画像では二つ以上の領域に分割されている場合、1対多対応を許すようなグラフ変換操作を陽に導入している。
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