#author("2025-05-27T12:01:57+09:00","","")
#author("2025-05-27T12:06:35+09:00","","")
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*画像処理における主要技術まとめ [#main]

**射影変換(Homography / Projective Transformation) [#homography]

- ある平面から別の平面への変換を表現する手法。
- 3×3行列(8自由度)で定義される。
- 4点以上の対応点があれば計算可能。

***主な用途 [#rd79e3f1]
- 画像スティッチング(パノラマ合成)
- ARマーカーの検出と補正
- ロボットの視覚情報処理

***特徴 [#w0e23e24]
- 視点の違いを補正可能
- 特徴量マッチングから得られた対応点を用いて算出

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**特徴量マッチング(Feature Matching) [#feature]

- 画像内の特徴点(コーナーやエッジ)を抽出し、別の画像と照合する手法。
- 代表的な特徴量: SIFT, SURF, ORB, AKAZE など

***主な用途 [#n1bd3b39]
- 画像整列(射影変換の準備)
- 物体認識
- 3D再構成やSLAM

***特徴 [#nf4fb50a]
- 照明や回転、スケールに対して比較的頑健
- 高速な照合のためにハミング距離やKD-Treeが使われることも多い

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**テンプレートマッチング(Template Matching) [#template]

- テンプレート画像をスライドさせながら、対象画像と比較し類似度を求める手法。
- 比較指標: NCC(正規化相互相関)、SSD(差分の2乗和)など

***主な用途 [#r832e9db]
- GUIボタンや簡単な物体の検出
- 医療画像における構造認識

***特徴 [#od40aa47]
- 単純で直感的、実装が簡単
- スケールや回転には弱い

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**オプティカルフロー(Optical Flow) [#opticalflow]

- 動画や連続画像間で、各画素がどの方向に動いたかをベクトルとして推定する技術。
- 代表的な手法: Lucas-Kanade法, Farnebäck法, Horn-Schunck法

***主な用途 [#o1cc9746]
- 動体追跡(トラッキング)
- 群衆解析
- カメラの動き推定

***特徴 [#gfc9f5d8]
- 微小な動きをフレーム間で高精度に推定
- ノイズや照明の変化に弱い場合もある

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**技術比較表 [#table]

|技術名|主な目的|代表的手法|主な応用分野|備考|
|射影変換|視点変換、画像の整列|Homography行列|AR、画像スティッチング|特徴点マッチングが必要|
|特徴量マッチング|対応点探索|SIFT, ORBなど|物体認識、画像照合|射影変換の準備段階|
|テンプレートマッチング|部分画像の探索|NCC, SSD|GUI検出、構造検出|スケール・回転に弱い|
|オプティカルフロー|動きの推定|Lucas-Kanadeなど|トラッキング、動体解析|動画像向け|



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