著者

金澤 靖 金谷健一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.23, pp.1-8, 2001-03-08

被引用文献数

6

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我々は従来より画像の特徴点の位置の不確定性を共分散行列によって表現し,それに基づいた最適化推定の手法を開発してきた.本稿では,まず従来から提案されている画像の濃淡値から共分散行列を計算する方法を統一的に定式化し,それが本当に特徴点の位置の精度を反映しているのかどうかを可変テンプレートマッチングによるサブ画素補正を行うことにより,実験的に検証する.そして,このような共分散行列を用いた場合に射影変換行列および基礎行列の最適計算の精度が向上するかどうかを調べる.これらの結果を画像間の対応づけのための半自動的システムへ応用する.We have explored various statistical optimization techniques based on covariance matrices that characterize the uncertainty of the positions of feature points in the images. We first describe how to compute the covariance matrix of a feature point from the gray levels by integrating existing methods. Then, we experimentally examine if thus computed covarinace matrices really reflect the accuracy of the feature positions. For this purpose, we observe the correlation between the feature covariance and the amount of subpixel correction resulting from variable template matching, using real images. We also test if the accuracy of computing the homography and the fundamental matrices from two images can be really improved by statistical optimization based on the covariance matrices. Finally, we apply our results to semi-automatic systems for matching two images.