#author("2025-05-27T12:01:57+09:00","","") #author("2025-05-27T12:06:35+09:00","","") [[FrontPage]] *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 ---- **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 ---- **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 ---- **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 ---- **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|