| 講演名 | 2014-07-01 Self-similarity特徴量を用いた過去と現在の風景画像のレジストレーション(人工現実感及び一般) 岡田 直弥, 井村 純, 鳴海 拓志, 谷川 智洋, 廣瀬 通孝, |
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| 抄録(和) | 2枚の画像間の位置合わせ(レジストレーション)には,対象とする画像に応じて様々な手法が提案されている.しかし,現在と過去の風景画像を対象とする手法は,撮影条件の大きな変化により自動での対応づけが難しく,人の目視による手動での対応づけが必要となり,作業コストがかかるという問題がある.そこで本研究では,ユーザに対応する領域を選ばせた上で,幾何構造を考慮したSelf-similarity特徴量およびSIFT flowをベースとするマッチング手法を用いたレジストレーション手法を提案し,対応づけ部分の自動化を図る.従来手法との比較の結果,レジストレーションの作業時間を60%短縮でき,提案手法の有効性が示された. |
| 抄録(英) | As for registration between two images, various methods have been proposed in accordance with the target images. However, if you target landscape images of the past and present, it is difficult to automatically correspond the images due to the large changes in the imaging conditions, and it takes operation costs for manual correspondence by visual inspection. Therefore, we propose a semi-automatic registration method and automatize the corresponding parts, applying Self-similarity feature descriptor in consideration of geometric structure and a matching method based on SIFT flow, to the regions a user selected in advance. As a result of comparison with the conventional method, our method can reduce 60% of the work time of registration and the effectiveness of our method was shown. |
| キーワード(和) | デジタルミュージアム / 画像処理 / レジストレーション / Self-similarity descriptor / SSim flow |
| キーワード(英) | digital museum / image matching / registration / Self-similarity descriptor / SSim flow |
| 資料番号 | MVE2014-18 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2014/6/24(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Self-similarity特徴量を用いた過去と現在の風景画像のレジストレーション(人工現実感及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Registration between scenery images of the past and present by using Self-similarity descriptor |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルミュージアム / digital museum |
| キーワード(2)（和/英） | 画像処理 / image matching |
| キーワード(3)（和/英） | レジストレーション / registration |
| キーワード(4)（和/英） | Self-similarity descriptor / Self-similarity descriptor |
| キーワード(5)（和/英） | SSim flow / SSim flow |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡田 直弥 / Naoya OKADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井村 純 / Jun IMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 鳴海 拓志 / Takuji NARUMI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 谷川 智洋 / Tomohiro TANIKAWA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 廣瀬 通孝 / Michitaka HIROSE |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2014-07-01 |
| 資料番号 | MVE2014-18 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 114 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |