著者

菅谷 保之 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.2006, no.25, pp.207-214, 2006-03-17

被引用文献数

16

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本論文では2画像の特徴点対応から基礎行列を計算する最尤推定とそのECR下界との関係を述べ,具体的な数億計算法としてFNS法,EEIV法,くりこみ法のアルゴリズムをまとめる.さらにガウス・ニュートン反復を用いる方法を追加し,シミュレーション画像を用いてこれらの反復解法の収束性を検討する.反復の初期値はランダムに,最小二乗法で,およびTaubin法で定める3通りで比較する.最後に実画像を用いた実験を示す.これらの実験によって各々の計算法の特質が明らかになり,結論としてFNS法が最も収束性に優れていることが示される.This paper studies numerical schemes of maximum likelihood estimation for computing the fundamental matrix from feature point correspondences over two images. First, we state the problem and the associated KCR lower bound. Then, we describe the algorithms of three well-known methods, FNS, HEIV, and rep to which we add a new algorithm based on Gauss-Newton iterations. Using simulated images, we compare their convergence properties. The initial value is chosen in three ways: randomly, by least-squares, and by the Taubin method. We also show real image experiments. These experiments reveal characteristics of each method. It is concluded that FNS has the best convergence properties.

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.

著者

金谷健一 菅谷 保之

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.2007, no.31, pp.25-32, 2007-03-19

被引用文献数

9

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線形化可能な制約付き最尤推定のための拡張 FNS 法を提案する。これは Chojnacki らの CFNS法に変わる方法である。内部拘束の個数は任意であり、Chojnacki らの FNS 法の真の拡張になっている。基礎行列の計算を例にとり、シミュレーションによって精度を理論限界(KCR 下界)と比較して、CFNS 法は必ずしも正しい解に収束しないが、拡張 FNS 法は常に最適解に収束することを示す。We present a new method, called "EFNS" ("extended FNS"), for linearizable constrained maximum likelihood estimation. This complements the CFNS of Chojnacki et al. and is a true extension of the FNS of Chojnacki et al. to an arbitrary number of intrinsic constraints. Computing the fundamental matrix as an illustration, we demonstrate that CFNS does not necessarily converge to an correct solution, while EFNS converges to an optimal value which nearly satisfies the theoretical accuracy bound (KCR lower bound).

著者

金谷健一 マイケル・J・ブルックス

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.2000, no.7, pp.57-64, 2000-01-20

被引用文献数

2

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運動する未校正カメラで観測したオプティカルフローを特徴づけるフロー基礎行列から焦点距離とその変化速度、およびカメラの運動パラメータを計算するアルゴリズムを示す。まずオプティカルフローのエピ極線条件を導き、それを表すフロー基礎行列を定義するとともに、その分解可能条件を示す。次にフロー基礎行列を画像座標系の回転に対応する2次元回転群の既約表現で表す。シューアの補題により、これは複素数の範囲で1次元相対不変量に簡約される。これを用いると解が簡潔な代数的公式として表せる。最後に解が不定となる退化の条件を解析する。We describe an algorithm for decomposing the fundamental matrices that characterize optical flow observed by an uncalibrated camera in motion into the focal length and its rate of change and the camera motion parameters. We first derive the epipolar equation for optical flow and define its flow fundamental matrices. We also derive their decomposability condition. Then, we express them in terms of irreducible representations of the two-dimensional group of rotations associated with image coordinate rotations. According to Schur's lemma, they can be reduced to one-dimensional relative invariants with weights in the domain of complex numbers. We show that the solution can be easily obtained in a simple algebraic form in terms of them. Finally, we analyze the condition for which the solution is indeterminate.

著者

金澤 靖 金谷 健一

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 (ISSN:09135707)

巻号頁・発行日

vol.85, no.2, pp.231-239, 2002-02-01

被引用文献数

19

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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て最適計算の精度が向上するかどうかを射影変換行列と基礎行列について調べる.