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照明条件制御下における相関マップ統合型画像マッチング方法: パターン形状にロバストな画像照合

机译:光照条件下与相关图集成的图像匹配方法:图案形状的鲁棒图像匹配

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摘要

In order to realize highly sensitive image comparison , a method for robust image matching, which is not affected by the form or the density of the patterns contained in the images, is required. Thus, a method that utilizes the characteristics of a normalized correlation coefficient is proposed in this study. Using this method, an object image obtained under active illumination control is subdivided into multiple smaller images, and the correlation coefficient maps are individually computed. The matching position is subsequently determined by integrating the maps. The effectiveness of the method is confirmed through experiments.%工業製品における検査,計測やリモートセンシングにおける 衛星画像の処理など幅広い分野において,対象画像と参照画像 の位置/回転を補正する画像マッチングが行われている.そ の一般的な手法として,濃淡差の二乗和,正規化相関等の統計 量を用いるものが挙げられるが,正規化相関による画像マッチ ングは画像の明るさの変動に対してロバストであるため,特に 高速化を目的とした実用化研究が精力的に行われている.
机译:为了实现高灵敏度的图像比较,需要不受图像中包含的图案的形式或浓度影响的鲁棒的图像匹配方法,从而应对归一化的相关系数的特性。本研究提出了一种方法,该方法将主动照明控制下获得的目标图像细分为多个较小的图像,并分别计算相关系数图,然后对这些位置图进行积分确定匹配位置。已通过实验确认。%进行图像匹配,以校正目标图像和参考图像在诸如工业产品检查,测量和遥感中的卫星图像处理等广泛领域中的位置/旋转。作为一般方法,存在一种使用诸如灰度差的平方和和归一化相关性之类的统计量的方法,但是通过归一化相关性进行图像匹配对于图像亮度的波动是鲁棒的。 ,特别是为了加速,正在大力进行实用性研究。

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