| 講演名 | 2018-09-21 局所相互情報量を用いたモダリティの異なる画像間の位置合わせ 谷 洸明(和歌山大), 和田 俊和(和歌山大), |
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| 抄録(和) | 近年，様々な用途で赤外線画像や奥行き画像等の可視光とは異なるモダリティの画像が扱われる機会が増えている．これらの画像は，同一シーンを撮影した可視光画像と比べると，輝度値や濃度勾配方向が異なっており，画素値や局所特徴の類似性に基づく対応点探索を，モダリティの異なる画像の組に適用しても妥当な結果は得られない．このため，従来は相互情報量を最大化するように位置合わせを行う手法がしばしば用いられてきた．しかし，温度画像と可視光画像のように，場所によって画素値の対応関係が著しく変化する場合には相互情報量による位置合わせも失敗してしまう．本報告では，画像全体で相互情報量を計算するのではなく，局所的に計算された相互情報量の総和を最大化するように位置合わせを行う手法を提案する．これは，画像全体で輝度値の対応関係が崩れている場合でも，局所的に見れば，輝度値の対応関係に一貫性が成立することが多いという性質を利用した手法である．実験を通じて，可視光画像と遠赤外線画像，奥行き画像との位置合わせが行えることを確認した． |
| 抄録(英) | In recent years, various types of images having different modality from visible-light images, such as infrared images, depth images, and so on, are widely used for specific tasks. Compared with visible light images, these images of the same scene have different intensities and gradient directions. Such features are not suitable for image registration. A representative multi-modal image registration proposed so far is based on mutual information between pixel values. This method maximizes mutual information between pixel values of two images. However, this method fails for image pairs having completely different modalities, such as thermal and visible-light images. This is because the pixel values between two images do not have one-to-one correspondence. For solving this problem, we propose an image registration method that maximizes ‘local mutual information’, which is the sum of mutual information values computed for local image blocks. This method is based on the observation that the one-to-one pixel value correspondence can stand for local image blocks. Through image registration experiments between visible-light image and FIR/depth images, we confirmed that our method works better than the mutual-information based method. |
| キーワード(和) | 局所相互情報量 / モダリティの異なる画像 / 位置合わせ / 相互情報量 |
| キーワード(英) | Local mutual information / multi-modal images / registration / mutual information |
| 資料番号 | PRMU2018-65,IBISML2018-42 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2018/9/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福岡工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習と実応用 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 局所相互情報量を用いたモダリティの異なる画像間の位置合わせ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-modal image registration based on local mutual information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所相互情報量 / Local mutual information |
| キーワード(2)（和/英） | モダリティの異なる画像 / multi-modal images |
| キーワード(3)（和/英） | 位置合わせ / registration |
| キーワード(4)（和/英） | 相互情報量 / mutual information |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 谷 洸明 / Hiroaki Tani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 和歌山大学(略称：和歌山大) Wakayama University(略称：Wakayama Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 和歌山大学(略称：和歌山大) Wakayama University(略称：Wakayama Univ) |
| 発表年月日 | 2018-09-21 |
| 資料番号 | PRMU2018-65,IBISML2018-42 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | PRMU-219,IBISML-220 |
| ページ範囲 | pp.207-212(PRMU), pp.207-212(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |