JP2010009599A - 局所化されたスケール空間特性を使用してピクチャイメージ内で安定したキーポイントを検出するシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】キーポイントを検出する方法は、入力イメージのインテグラルイメージを計算するステップと、複数のスケールで前記入力イメージのスケール空間ピラミッド層表現を構成するステップであって、各スケールで、特定のフィルタのセットが、前記入力イメージの少なくとも一部の近似を作るために前記入力イメージに適用される、ステップと、スケールおよび空間の単一の関数を形成するために前記フィルタの出力を一緒に組み合わせるステップと、前記単一の関数が局所ピーク値を達成するピクセル位置として各スケールでの安定したキーポイント位置を識別するステップと、前記安定したキーポイント位置をメモリストレージに格納するステップと、を含む。
【選択図】図10
Description
インテグラルイメージを計算する効率的な方法を図3に示す。処理される入力イメージを、図3の上側部分300に示し、対応するインテグラルイメージの出力を、図3の下側部分301に示す。
スケール空間表現を作成する伝統的な手法は、イメージピラミッドによるものである。既存の方法の短所は、イメージピラミッドが、通常はガウシアンフィルタを繰り返して適用することと、その後、より大きいスケールに対応するより上のピラミッドレベルを入手するために入力イメージをダウンサンプリングすることとによって構成されることである。既存の方法によるイメージピラミッド構成プロセスを、次のように示すことができる。入力イメージを、まず補間して、たとえばSIFT法と同様に、各方向でイメージ寸法を2倍にしてよい。次に、0平均および分散σのガウシアンフィルタを、サイズを増やされたイメージに適用して、第1の最小スケールのピラミッド層である出力イメージを作る。次に、結果の第1イメージ層を、2倍だけダウンサンプリングし、0平均および(√2)σの同等の分散の第2ガウシアンフィルタを適用して、第2の1つ大きいスケールの第2イメージピラミッド層を作る。各後続層は、前のピラミッド層出力をダウンサンプリングし、徐々により大きくなるガウシアンフィルタを結果のイメージに効果的に適用して、次のピラミッド層を作ることによって作られる。したがって、イメージピラミッドを作るプロセス全体は、順次的性質を有し、各後続空間スケールピラミッド層は、より小さいスケールの前のすべてのピラミッド層に完全に依存し、したがって、すべての他の層と同時に計算することはできない。さらに、各方向でサイズNピクセルの一般的な分離不能正方形ガウシアンフィルタは、計算にオーダーO(N2)の乗算および加算を必要とし、Oは、演算の回数である。演算の回数は、フィルタ面積サイズに比例し、したがって、各後続層は、増加したフィルタサイズに起因して前の層に対して相対的に計算により長い時間を要し、やはり、後続する層の結果を後のステージでキーポイント抽出に同時に使用可能にするために、後続する層の結果をメモリに格納することが必要になる。フィルタ動作の数は、フィルタが分離可能である場合にはO(N)回の乗算およびO(2N)回程度の加算に減らすことができるが、それでも、複数のスケールについて計算するのにかなりの時間を要する。
p/m=b1/(c−b2)
を満足するように「p」および「m」の値の対を選択する。
スケール変化に対して不変のキーポイントの位置を識別する伝統的手法は、スケール空間として知られるスケールと空間との両方の連続関数を構成し、複数のスケールにまたがって安定した特徴を検索することである。
(a)分割の両側の両方の周辺のラインのピクセル値の合計の0.25倍と、
(b)分割の両側の1ライン離れたラインのピクセル値の合計と、
(c)分割の両側の2ライン離れたラインのピクセル値の合計の0.25倍と、
の合計によって計算される。
本手法の目的は、ターゲットイメージのターゲットのノイズのある(すなわち、ダウングレードされた)版内で高い確率で信頼できる形で見つけることができるイメージ内の安定したキーポイントを識別することである。
ここで、FH(x,y,s)、FV(x,y,s)、およびFD(x,y,s)は、それぞれ図4A〜図4Cに示された水平フィルタ出力、垂直フィルタ出力、および対角フィルタ出力であり、k2は、異なるフィルタ形状を有する可能性および整数ピクセル境界での離散値への変換に起因する2つの特徴タイプの間の正規化パラメータである。
すべての近傍x,y,sについて、
|D(x,y,s)−D(2e)(x,y,s)|>T
すなわち、中央ピクセル位置でのD(x,y,s)の値は、そのピクセル近傍位置のいずれかのD(x,y,s)のすべての他の値より少なくともTだけ大きいまたは小さいものでなければならない。しきい値Tの値は、識別できるキーポイントの個数を決定する。
Claims (4)
- 入力イメージのインテグラルイメージを計算するステップと、
複数のスケールで前記入力イメージのスケール空間ピラミッド層表現を構成するステップであって、各スケールで、特定のフィルタのセットが、前記入力イメージの少なくとも一部の近似を作るために前記入力イメージに適用される、ステップと、
スケールおよび空間の単一の関数を形成するために前記フィルタの出力を一緒に組み合わせるステップと、
前記単一の関数が局所ピーク値を達成するピクセル位置として各スケールでの安定したキーポイント位置を識別するステップと、
前記安定したキーポイント位置をメモリストレージに格納するステップと、
を含むことを特徴とする、局所化されたスケール空間特性を使用してピクチャイメージ内の安定したキーポイントを見つける方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記フィルタは、異なるサイズの長方形フィルタであることを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記構成するステップは、前記フィルタサイズに関わりなく所定の回数の演算を含むことを特徴とする方法。
- 電子データ処理システムであって、前記電子データ処理システムのメモリに格納されたソフトウェア動作を処理できる少なくとも1つのプロセッサを含み、動作の前記処理が、
入力イメージのインテグラルイメージを計算することと、
複数のスケールで前記入力イメージのスケール空間ピラミッド層表現を構成することであって、各スケールで、特定のフィルタのセットが、前記入力イメージの少なくとも一部の近似を作るために前記入力イメージに適用される、構成することと、
スケールおよび空間の単一の関数を形成するために前記フィルタの出力を一緒に組み合わせることと、
前記単一の関数が局所ピーク値を達成するピクセル位置として各スケールでの安定したキーポイント位置を識別することと、
前記安定したキーポイント位置をメモリストレージに格納することと、
を含むことを特徴とする、電子データ処理システム。
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