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多重動き推定による並進·回転·拡大の推定-高並列処理環境を前提とした推定方式

机译:假设高度并行的处理环境,则通过多运动估计法对平移,旋转和扩展进行估计

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摘要

高度の並列処理環境が容易に利用可能な時代が迫ってきている.これまでの各種画像処理方式は,高速化を目指して各種の提案が行われてきた.並列処理環境では,計算資源を潤沢に投入して,柔軟かつ高精度の推定を行うことも許容される.本論文では,同一位置に対して複数の拡大率を仮定して扇形動き推定ブロックを用いて多重に動き推定を行い,さらに動き推定ブロックとは別に運動推定ブロックを定義し,代表点が運動推定ブロックに含まれる動き推定ブロックの推定動きベクトルの対を無作為に選択し,選択した推定動きベクトル対をその動きベクトル対から得られる拡大率と仮定拡大率をもとに取捨選択することにより,信頼できる動きベクトル対集合を決定する.決定された信頼可能動きベクトル対集合から,運動推定ブロックの並進·回転·拡大を求めることで,広範囲の拡大率変動(3倍程度まで)を含む画像間において,画像から直接推定可能なすべての動きである並進·回転·拡大を高精度に推定する方式を提案し,拡大,回転に対応する対応点検出方式であるSIFTとの対照実験によりその能力を検証する.
机译:可以轻松使用高级并行处理环境的时间临近。迄今为止,已经针对各种图像处理方法提出了各种建议,以加快速度。在并行处理环境中,允许投入大量的计算资源来执行灵活且高度准确的估算。在本文中,使用扇形运动估计块执行多个运动估计,假设扇形运动估计块对同一位置进行了多个放大,并且运动估计块与运动估计块分开定义,代表点是运动估计。通过随机选择块中包括的运动估计块的一对估计运动向量,并基于从运动向量对获得的放大率和假定的放大率来选择选择的估计运动向量对。确定可靠的运动矢量对集。通过从确定的可靠运动矢量对集中获得运动估计块的平移,旋转和放大,可以直接从图像中估计出所有图像,包括大范围的放大倍率波动(最多约3倍)。我们提出了一种估计运动的平移,旋转和扩展的方法,该方法具有很高的准确性,并通过SIFT的控制实验验证了其能力,SIFT是扩展和旋转的相应点检测方法。

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