著者

川上 裕司 伊藤 吉弘 金澤 靖

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.2004, no.6, pp.37-44, 2004-01-22

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未校正なステレオカメラにおいて,シーン内に存在する局所的な平面領域のロバストな抽出法を提案する.ここでは,予め画像の対応づけプログラム等により,画像の特徴点間の大まかな対応は取れているものとし,各特徴点に対して,他の全ての特徴点に対する距離を元にした確率分布を定義する.そして,その確率分布を用いて2重のランダムサンプリングによるRANSACを行なうことにより,シーン内の複数の平面領域を検出する.本手法は,ロバストかつ正確に平面領域を検出することができるだけでなく,画像内の直線検出のような他の局所特徴の検出に対しても応用できる.シミュレーションおよび実画像を用いた実験により,本手法の有効性を示す.We propose a robust method for detecting local planar regions in a scene with an uncalibrated stereo. Our method is based on random sampling using distributions of feature point locations. For doing random sampling in RANSAC procedure, we use an uniform distribution and the distributions for each feature point defined by the distances between the point and the other points. We first choose a correspondence by using an uniform distribution and next choose candidate correspondences by using the distribution of the chosen point. Then, we compute a homography from the chosen correspondences and find largest consensus set of the homography for detecting a local planar region in the scene. We repeat this procedure until all regions are detected. We demonstrate that out method is robust to the outliers in the scene by simulations and real image examples.