特徴点マッチングの大まかな流れ(技術紹介)

1.特徴点マッチングとは?

画像1

特徴点マッチングとは上の図のように二つの違う画像から何かしらの特徴量から特徴となる点を見つけ,二つの画像の一致する場所を特定しペアを探索することである。
この技術を使うことで位置合わせなどが可能となる。

2.特徴点マッチングの大まかな流れ
結論から言うと、キーポイント探索→特徴量抽出→ペア探索という流れになっている。

・キーポイント探索
キーポイント探索とは何かしら特徴がありそうな位置座標をいくつか探索することである。キーポイントの例としては主にエッジやコーナーなどがある。

・特徴量抽出
何を手掛かりに一致している点を探索するか決定するためにキーポイントの周りの特徴は何かというものを実際に数値化する。特徴量としては,勾配や輝度値などが挙げられる。

・ペア探索
抽出した特徴量をもとに二つの画像から似ているキーポイントを探索しペアリングすることでマッチングを完了させる。

3.今後の課題
現在,消費するメモリの量や特徴点の抽出される量の過多,処理速度さらにペアリングの精度など様々な問題が残っている。そのため,この分野の研究はまだまだ発展途上であるが近年 xR やカメラ映像処理などでの需要が高まってきているため改善する価値が大いにある。またこの技術について知ることがあればどんどん記事にしてきたい。

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