8方向補間ブロックマッチングの実装 福永研究室 数理科学コース 学部４年 能城 真幸
内容 テンプレートマッチングとは ８方向補間ブロックマッチング法 アルゴリズム 今後の課題
通常のテンプレートマッチング テンプレートマッチング SSD(Sum of Squared Difference) ＳＳＤはテンプレートをラスタースキャンし、同じ位置の画素の輝度値の差の２乗の合計が 用いられます。ＳＳＤの値が小さいほど、似ている位置となります。 テンプレートマッチング SAD(Sum of Absolute Difference) ＳＡＤはテンプレートをラスタースキャンし、同じ位置の画素の輝度値の差の絶対値の合計が 用いられます。ＳＡＤの値が小さいほど、似ている位置となります。 ２次元的な姿勢変化に対応した照合を行うためには莫大な計算コストがかかってしまう。
8方向補間ブロックマッチングとは ブロックを回転させて回転角の分解能を下げ８方向の照合を行い，それぞれの結果を統合するマッチング法です。
アルゴリズム１ テンプレート画像を５×５画素のブロックに分割する。
アルゴリズム２ ４５度回転させる。 ９０度 ４５度 １３５度 ０度 １８０度 ２２５度 ２７０度 ３１５度
アルゴリズム３ 中央の３×３画素を取り出す。
アルゴリズム４ → 探索画像にラスタースキャンし正規化相関値を求め、配列Aに格納する。 正規化相関 探索画像の平均値 テンプレート画像の平均値 ０～３１５度の８方向の相関値を全て求めるまでアルゴリズム２～４を繰り返し行う。
アルゴリズム５ 配列Aの要素からスプライン補間をし、３６０度全ての要素を近似する。
アルゴリズム６ スプライン後の配列Aから最大相関値を取得、配列Bに格納する。 アルゴリズム１～６を繰り返し行う。
アルゴリズム７ 配列Bから最大値を取得し、記録点を算出する。 Yv=lx* sinθ +ly* cosθ +Y Xv=lx* cosθ +ly* sinθ +X Yv=lx* sinθ +ly* cosθ +Y
アルゴリズム８ 行列Cに記録点の相関値を蓄積する。
アルゴリズム９ 行列Cの最大値の記録点が探索画像内におけるテンプレート画像の位置となる。 → テンプレート 探索結果
本手法の弱点 特徴の少ない画像に対しては、誤認識を起こしてしまう点。 テンプレート画像のブロック数が少ないと誤認識が起こりやすいという点。
今後の課題 弱点に対しての対策を考え、誤認識を減らす。 プログラムの無駄な部分を探し、高速に実行できるようにする。