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計算機の発展に伴い、画像処理が幅広い分野や場面で応用されつつある。画像処理の中でも、画像対応付けは、与えられた画像間で共通する画素を見つける処理であり、さまざまな応用において重要となる基本処理である。これまでの応用では、高い精度で対応付けを行うアルゴリズムが求められていた。これに加えて、近年では、リアルタイムでの処理や、大量の入力画像に対する処理への要求の高まりにより、対応付けの速度についても高い性能が求められている。一方で、計算機の演算処理を司るプロセッサに着目すると、消費電力や発熱の観点から、並列プロセッサになることで性能を向上しつつある。このような背景のもと、高速・高精度な画像対応付けのためには、高精度な画像対応付けアルゴリズムを、並列プロセッサの性能を活かして実装することが重要である。しかしながら、さまざまな並列プロセッサが普及しつつある一方で、画像対応付けアルゴリズムをそれらのプロセッサに対してどのように実装するべきか、という方法論の確立はまだ満足に行われていない。本研究では、このような方法論の追求に向けて、高精度画像対応付けアルゴリズムとして知られている位相限定相関法に基づく画像対応付けアルゴリズムを、代表的な並列プロセッサの一つであるGPU (Graphics Processing Unit) に実装した。いくつかのアルゴリズムの改良や実装の工夫を行うことで、対応付けの速度が向上することを確認した。また、開発した実装を応用し、ステレオビジョンに基づく３次元計測システムを構築することで、高精度・高速な画像対応付けの有用性を実証した。
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