2024-03-29T06:27:20Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000985692023-04-27T10:00:04Z01164:04619:07411:07455
RANSACを用いた部分画像の複写検出手法の改良Improving the method detecting partially duplicated regions using RANSACjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00098547/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=98569&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan名古屋大学大学院情報科学研究科名古屋大学大学院情報科学研究科名古屋大学大学院情報科学研究科大同大学情報学部名古屋大学大学院情報科学研究科川嶋, 健司松本, 哲也工藤, 博章竹内, 義則大西, 昇本稿では,画像における,スケーリング,回転,反転を含む部分複写を検出する手法を提案する.提案手法は SIFT 特徴量によって対応付けを行い,各対応間の位置関係を基にクラスタリングを行う.生成された対応のクラスター毎に LO-RANSAC を用いて,部分複写領域に加えられたアフィン変換行列を推定する.行列を用いて変換した画像との差分から複写領域を特定し,領域における差分値の統計量から信頼値を計算する.最終的に信頼値が最も高い領域を画像に色付けして出力する.提案手法は従来手法よりも良い性能を示した.This paper proposes a method to detect partial duplications in images with scaling, rotation, and reflection. The proposed method matches SIFT features each other and build the clusters based on a positional relationship between matched points. For each cluster, we estimate an affine transformation matrix between duplicated regions using LO-RANSAC. We detect duplicated region from difference between input image and image transformed by estimated matrix, and calculate confidence value from the statistic of difference in the detected region. Finally, the region whose confidence value is the highest is colored and outputted. The proposed method gives better performance than the conventional method.AA11131797研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2014-CVIM-1913172014-02-242014-02-17