Microsoft Word - RSJ2002.doc
1. 序論 視覚情報からの平面領域の検出は，移動ロボット の障害物回避やヒューマノイドの歩行領域の決定， 物体認識などで重要である．加賀美らは，ステレオ 画像にハフ変換を高速に適用することにより平面 領域を検出するプレーンセグメントファインダを 提案している 1) ．また，Ohya らは，ファイバーグレ イティングを用いた距離画像センサにより，車輪型 移動ロボットの走行可能領域の検出を行っている 2) ． 本研究では，距離画像から平面領域を検出するた めに，基準面からの相対的な視差のみを用いる手法 を提案する．本手法では，床面への距離・姿勢が変 化するヒューマノイドにおいても，平面領域の検出 が可能である． 距離画像センサには， Ohya らと同様 の多点スポット光に対して三角測量を行うアクテ ィブステレオ型を前提とするが，本論で提案する手 法は通常のステレオ法などにも適用可能である． 2
無作為研究所
ようこそ、無作為研究所へ! 無作為研究所は、コンピュータソフトウェア・ハードウェア・電子工作などの分野で、 思いつくまま、イロイロな研究を行っているところです。 大した情報はありませんが、ごゆっくりご覧ください。 画像処理関連 回転・縮小・欠落OKのパターンマッチング(2007-05-09) いまさら正規化相関サーチ(2011-09-18 書きかけ) 簡単なオートフォーカス(2008-01-16) 詳細サーチ サブピクセル推定(2011-09-18) 画像処理関連のトピックを全て見る アルゴリズム 簡単な木構造でのキー検索(2007-05-01 書きかけ) ハッシュ木、アスキー木検索(2010-11-13) atoi()関数の高速化(2011-10-01) ハードウェア フォトトランジスタを使ってみる(2007-05-20) ネット時代のパーツ選択(2007-06-01) 良いトランジスタ
エッジ検出 - Wikipedia
エッジ検出（エッジけんしゅつ、英: edge detection）は、画像処理やコンピュータビジョンの用語で、特徴検出 (feature detection) や特徴抽出 (feature extraction) の一種であり、デジタル画像の画像の明るさが鋭敏に、より形式的に言えば不連続に変化している箇所を特定するアルゴリズムを指す。 背景[編集] 画像の明るさの鋭敏な変化を検出する目的は、実世界の属性の重要な事象や変化を捉えることである。一般的な画像形成モデルにおいて、画像の明るさの不連続な変化は次のような事象と一致する可能性がある。 深さが不連続である。 面の向きが不連続である。 材質が変化している。 照明が変化している。 理想的には、画像にエッジ検出を施すことで、物体の境界を示す連続する曲線が得られ、面の向きが不連続に変化している部分（要するに角）も曲線として得られる。したがって、エ
Microsoft Word - 第3章.DOC
43 第 3 章 ステレオカメラの基礎 3.1 車載カメラによる画像の取得 本題に入る前に、処理すべき対象である、車載カメラで撮像される画像がど のようなものであるかを知っておくと都合がよい。撮像された画像の一例を図 3-1 に示す。 車載カメラで得られる画像は路面、前方車両、歩行者やその他の立体物、白 線、道路境界構造物など独特な世界が映し出され、しかもその時間的な変化も 独特である。机上であれこれ想像するより、読者の方々が自らカメラを車載し て画像を取得し、それを処理することによって、理解を深めていただければと 思う。 図 3-1 車載カメラで得られる画像の例 画像を取得するためには、まず自動車にカメラを取り付けなければならない。 そのとき、どこにカメラを取り付けるべきかが初めに問題となる。1970 年代か ら 1980 年代に掛けての初期の開発時代にはカメラも大きかったため、 ボンネ
第一章 はじめに
題目 差分ＬＯＧによる直線エッジ検出と把持可能姿勢への移動 発表者 ロボテックス研究室 T5204 天田 貴士 １．要約 本誌は、ロボティクスにおける単眼式ハンドアイシステムにおいて、曲面をもたない対象物体の把持 可能位置へマニピュレータを移動する手法を示す。画像処理において本手法は、まず、入力画像にＬＯ Ｇフィルタをかけ、得られたゼロクロスポイントについて、差分処理し、差分値、差分方向を求める。 次に、差分方向からゼロクロスポイントを区分し、分けられた各直線の成分であるゼロクロスポイント について最小二乗法を用い線分の方程式（二次元直線方程式ｙ＝ａｘ＋ｂの傾きａ、ｙ切片ｂ）を求め る。本手法と他の手法との相違点はゼロクロスポイントについて、差分処理し、ノイズ除去と線分方程 式算出を可能にしたところにある。本手法の画像処理を下記に示す。 ① ゼロクロスポイントの検出…入力画像にＬＯＧ
位相限定相関法 - Rest Term
ここしばらくは、目で見て楽しめるようなモノをPapervision3Dなどを使ってお手軽に作っていたので、 今回はひさしぶりに地味で取っつきにくいことをやりたいと思います。 位相限定相関 (POC : Phase Only Correlation) 難しそうな名前ですが実際にやることは簡単です。 前回 作成した位相画像、これは画像の周波数成分の位相特性を表したものでした。 POCでは位相特性のみの相関を取って類似度を測ります。名前そのまま。 デザイナー寄りのFlasherさんでも、”パターンマッチング”という言葉なら知ってる人は多いかもしれません。 この手法はサブピクセルレベルの高い精度で位置ずれ量を検出できるため、 ステレオ画像の対応点探索などに用いられています。 また、バイオメトリクス分野においては虹彩・指紋認証など多くの応用分野があります。 POC関連の論文はWeb上でたくさん見つか
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http://e2a.jp/review/080716.shtml
二足歩行型エンターテインメントロボットQRIOにおける画像認識技術の開発
ステレオ法によるロバストな道路面の検出 www.ric.titech.ac.jp/saneken/paper/RSY09_Ueno.pdf