Computer Vision System Toolbox

特徴の検出、抽出、マッチング

Computer Vision System Toolbox は、特徴の検出法および記述子のセットを提供します。また、このシステム ツールボックスには、2 つの特性ベクトルのセットをマッチングして、結果を可視化する機能が用意されています。

特徴の検出、抽出、および一致を単独のワークフローに統合すれば、レジストレーション、ステレオ ビジョン、オブジェクトの検出と追跡など、多くのコンピューター ビジョンの設計における課題を解決することができます。

特徴の検出と抽出

特徴とは、コーナー、ブロブ、エッジ、ラインなどの、画像内の特徴的な部分です。特徴抽出では、検出された一連の特徴から、特徴ベクトルのセットを導出できます。これらの特徴ベクトルは記述子とも呼ばれます。Computer Vision System Toolbox には、次のような、特性の検出・抽出機能が用意されています。

  • Shi & Tomasi、Harris、FAST 手法などの、コーナー検出
  • SURF および MSER の手法によるブロブと領域の検出
  • SURF、FREAK、および単純なピクセル近傍記述子の抽出
  • 特徴の場所、スケール、向きの可視化
SURF, MSER, and corner detection with Computer Vision System Toolbox.
Computer Vision System Toolbox を使用した SURF (左)、MSER (中央)、およびコーナー (右) の検出。同じ画像を使用して、3 つの異なる種類の特徴を検出し、結果を元の画像の上にプロット。

特徴のマッチング

特徴の一致とは、別々の画像から取得した 2 つの特徴記述子セットを比較して、画像間の点の対応を示すことです。Computer Vision System Toolbox は、以下を含む特徴のマッチングの機能を提供します。

  • SAD、SSD、正規化相互相関を含む、構成可能なマッチングメトリクス
  • バイナリ特徴のハミング距離
  • 最近傍比率、最近傍、しきい値などのマッチング手法
  • 特徴セットが多数ある場合の実行を高速化するマルチコア対応
Detected features indicated by red circles and green crosses.
検出された特徴を赤の丸 (左) と緑の十字 (右) で表示。黄色の線は、2 つの画像間の対応する一致特性を示す。

RANSAC のような統計的に堅牢な手法を使用して、マッチングされた特徴セットの外れ値をフィルタリングし、同時に幾何学的変換や基底行列を推定することができます。アプリケーションには、ステレオ ビジョン、3 次元再構築、フォト ステッチなどが含まれます。

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