物体検出とは、対象物体を認識し、高精度な位置・姿勢推定を行うことである。この技術は産業における自動生産ラインやロボットビジョンにおいて非常に重要である。動画像符号化におけるシフト量推定やステレオビジョン等、その応用は広範囲である。本研究課題では、位相情報を用いて、対象物体の高精度なサブピクセル精度の位置・姿勢推定を行うことを目的とした。位置的精度を追求する研究は少ないが、従来法と比較して１桁以上高い精度の推定が可能になったのみならず、一次元処理を基本とするため超高速な推定が可能になった。本研究により画像処理分野のみならず、産業応用上極めて経済効果の高い成果が期待できる。
Rotation and scale estimation of images are fundamental tasks in image registration. The conventional estimation method uses log-polar transform and 1D shift estimation to estimate rotation and scale regardless of the shift of images. However, this transform requires interpolation of the frequency components, which causes estimation error. We propose a rotation and scale estimation algorithm based on the Radon transform and sub-pixel shift estimation. The Radon transform can estimate the rotation independent of the shift and can reduce the influence of interpolation error. In addition, sub-pixel shift estimation using a linear approximation of the phase component improves the precision of 1D shift estimation and achieves accurate rotation estimation. The proposed method was evaluated on test images, and the results demonstrate that the proposed method has higher accuracy compared with the log-polar transform.

研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2017～2019
課題番号 : 17K06439
研究分野 : 信号処理、画像処理