テクスチャ画像検索に適用するロバストな特徴量の抽出法

摘要

本論文は，テクスチャ画像検索に適用する新しいロバストな特徴量の抽出法を提案する．提案法により得られたテクスチャ特徴量は，画像の幾何的な変形（例えば移動，回転，拡大縮小）だけではなく，不規則なノイズにも影響を受けにくい特長を有する．本手法では，元画像の自己相関をLog-Polar画像に変換することによって，画像の移動，回転，拡大縮小及びノイズに対して耐性をもたせることが可能となる．テクスチャ画像を検索するために，Log-Polar画像から抽出したウェーブレットパケット特徴量を用い，画像間の類似度を評価した．シミュレーション実験結果より，本手法は従来法と比べて幾何的な変形及びノイズを含んだ場合のテクスチャデータベースの検索に対しても有効であり，高い精度の検索率を得ることを検証した．