| 研究課題/領域番号 |
12680356
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計算機科学
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| 研究機関 | 愛知県立大学 |
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研究代表者 |
村上 和人 愛知県立大学, 情報科学部, 助教授 (10239486)
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| 研究分担者 |
成瀬 正 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (70285196)
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| 研究期間 (年度) |
2000 – 2001
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| キーワード | Hough変換 / リアルタイム処理 / 特徴抽出 / 線分検出 / 高速化アルゴリズム / 中心視・周辺視 / peripheral-coarse processing |
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| 研究概要 |
本研究では、画像処理、画像理解における基本要素(プリミティブ)としての直線パターン、あるいは、それらの組合せで記述される複合図形パターンのリアルタイム抽出機構の実現を目的として研究を推進した。リアルタイムビジョンにおける基本的特徴抽出器としてHough変換を利用した。そして、直線検出の高速化アルゴリズムの開発、複合図形パターン特徴抽出機構の開発、リアルタイム処理機構の実験的検討、線分発見のメタ機構の検討、動画像環境への適用評価実験、の観点から実験・評価を行い、以下の成果を得た。
高速化・リアルタイム処理のために、画像全体を直線検出対象とするのではなく、部分領域のHough変換結果を複合的に処理することにより、全体としての計算コスト削減を図った。また、パラメータ空間の分割数と精度、ならびに、処理速度の観点から、最適設計手順構築を図った。特徴抽出機構の拡張の観点からは、これまでに蓄積してきた種々の理論的な画像特徴抽出アルゴリズムを、実利用的な面から実現可能性を検討した。線分発見のためのメタ処理としては、中心視・周辺視といったヒトの視覚機能モデルを取り入れ、確度の高い部分情報をもとに大局的パターン検出を行うメタ処理機能を直線検出アルゴリズムに組み込んだ。また、直線の表現形式についても検討を行い、線分抽出の確度を高めるための離散的線分記述法について検討した。そして、これらの手法とアルゴリズムをソフトウェア的に評価・実験した。最後に、リアルタイムビジョンの実利用性を評価するために、動画像処理への適用可能性についても検討した。提案手法の有効性を確認するために、複数の自律ロボット(サッカーロボットを想定)の視覚機能の一部として実装し、動画像処理環境下で実践的な評価方法の検討を行った。
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