近年様々な分野でロボットの需要が高まっているが、その中に自律走行ロボットというものがある。
自律走行ロボットは特定の経路をロボット自身が考えながら走行するロボットだが、そのためにはロボットが現在いる位置、自己位置を知ることが必要となる。これを画像照合を用いて行うには風景画像に対して照合を行う必要がある。
しかし、時間や天候の変化によって画像の照明条件が変わり、安定して画像照合が行えないという問題がある。
そのような問題がある場合でも画像照合を行う対象を適切に選ぶことで照明条件が変わってっも安定した画像照合を行うことができると考えられる。そして、その対象が持つ特徴を知ることで、その特徴を指標として安定した照合が行える対象を選ぶことが可能となると考えられる。
そこで本研究では照合方法をテンプレートマッチングに焦点を絞り、照明変化があるシーンに対して安定したテンプレートマッチングを行えるテンプレート画像を選び出すことを目的として、シーン照合のための照明変化に対して堅牢な画像照合方法について実験、評価を行った。
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結果からSSD、NCCは撮影日やテンプレートによってマッチング成功率に差が出ていて不安定であるが、ISCとSRFは全てのテンプレートで安定して高い成功率を示している事がわかる。よってISCとSRFは天候・照明変化に強いといえる。
[1] 原田和茂,“テンプレートマッチング手法の天候・照明変化に対するロバスト性の評価”,群馬大学工学部情報工学科卒業論文,2012.
[2] 村瀬一朗,金子俊一,五十嵐悟,“増分符号相関によるロバスト画像照合”,電子情報通信学会論文誌,D-II,Vol. J83-D-II,No.5,pp. 1323-1331,2000.
[3] 尾崎竜史,佐藤雄隆,岩田健司,坂上勝彦,“統計的リーチ特徴法によるロバスト画像照合”,ViEW2008 ビジョン技術の実利用ワークショップ,pp. 191-196,2008.
[4] 金井克友,“画像照合による自律走行ロボットの自己位置推定”,群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻修士論文,2010.
[5] 阿久津裕之,“テンプレートマッチング法のパターンの変形に対する耐性の実験的評価”,群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻修士論文,2012.
[6] 画像処理ソリューション,“http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-186.html”
[7] 田村秀行,“コンピュータ画像処理”,オーム社,2002.